---
title: ChatGPT Deep Researchでレポート作成｜仕組みと業務活用の設計
description: ChatGPT Deep Researchとは、Web上の情報を自律的に収集・分析し出典付きレポートを生成する機能です。仕組み、料金プラン、市場調査や競合分析での活用手順、AIと人間の役割分担、CRMへの蓄積までを解説します。
image: https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/generated/kv_U1003_v2.png
---

[![StartLink](https://start-link.jp/hs-fs/hubfs/logo/%E6%9C%80%E7%B5%82Start%20Link%20(500%20x%20150%20px)%20(%E8%83%8C%E6%99%AF%E3%81%82%E3%82%8A).png?width=130&height=39&name=%E6%9C%80%E7%B5%82Start%20Link%20(500%20x%20150%20px)%20(%E8%83%8C%E6%99%AF%E3%81%82%E3%82%8A).png "StartLink")](https://start-link.jp)

- [会社情報About](https://start-link.jp/about)
- [サービスService](https://start-link.jp/service)
- [プロダクトProducts](https://start-link.jp/sync)
- [YoutubeYoutube](https://start-link.jp/about/sns)
- [ブログBlog](https://start-link.jp/hubspot-ai)
- [業界別ガイドIndustry guides](https://start-link.jp/case)
- [採用情報Recruit](https://start-link.jp/recruit)

[資料DL](https://start-link.jp/download/service) [無料相談 →](https://start-link.jp/contact)

[会社情報](https://start-link.jp/about) [サービス](https://start-link.jp/service) [プロダクト](https://start-link.jp/sync) [Youtube](https://start-link.jp/about/sns) [ブログ](https://start-link.jp/hubspot-ai) [業界別ガイド](https://start-link.jp/case) [採用情報](https://start-link.jp/recruit)

[資料ダウンロード](https://start-link.jp/download/service) [無料相談 →](https://start-link.jp/contact)

- [トップ](https://start-link.jp)
- [会社情報](https://start-link.jp/about)
- [サービス](https://start-link.jp/service)
- [Youtube](https://start-link.jp/about/sns)
- [ブログ](https://start-link.jp/hubspot-ai)
- [Contact](https://start-link.jp/contact)
- [個人情報保護方針](https://start-link.jp/privacy-policy)
- [個人情報取り扱い規定](https://start-link.jp/personal-information-processing-agreement)

[ホーム](https://start-link.jp) › [ブログ](https://start-link.jp/hubspot-ai) ›[AI活用](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai) ›[AIツール比較](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/ai-tools) ›ChatGPT Deep Researchでレポート作成｜仕組みと業務活用の設計

# ChatGPT Deep Researchでレポート作成｜仕組みと業務活用の設計

- 2026年2月22日
- 最終更新: 2026年10月24日

![ChatGPT Deep Research ～ 未来のリサーチツールがもたらす仕事と生活の変革](https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/generated/kv_U1003_v2.png)

この記事の結論

リサーチは「情報を集める作業」ではなく「意思決定に使える形に落とす作業」です。ChatGPT Deep Researchを業務に組み込む鍵は、出力をどこに蓄積し、誰が検証するかを先に決めること。

ブログ目次

もっと見る ▼

**リサーチは「情報を集める作業」ではなく「意思決定に使える形に落とす作業」です。ChatGPT Deep Researchを業務に組み込む鍵は、出力をどこに蓄積し、誰が検証するかを先に決めること。**

「競合調査を頼むと、担当者によって切り口も深さもバラバラになる」「調べた結果がスプレッドシートや個人のローカルに散らばって、次に誰も参照できない」「レポートは上がってくるが、出典が追えないので経営会議で使えない」——こうした声は、リサーチ業務を抱える多くの現場で共通しています。

ChatGPT Deep Researchとは、OpenAIが提供する深層調査機能で、Web上の複数の情報源を自律的に探索・分析し、出典付きのレポートを自動生成するものです。人が検索と読み比べを繰り返していた下調べを、まとめて任せられる点が特徴です。所要時間は調査の範囲や混雑によって変わり、すぐに返ってくるとは限らないため、急ぎの判断の直前ではなく、余裕をもって依頼する前提で使います。ただし、ツールを契約すれば調査品質が安定するわけではありません。本記事では、機能の仕組みに加えて「業務フローのどこに置くか」「出力をどう資産化するか」まで踏み込んで整理します。

本記事はStartLinkの「[AI活用完全ガイド](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai)」関連記事です。

## この記事でわかること

この記事では、ChatGPT Deep Researchを「便利な検索の代わり」としてではなく、自社の調査業務の仕組みとして組み込むための設計を整理しています。

- **Deep Researchの仕組みと多段階推論プロセス** — 情報収集→分析・推論→レポート作成の3フェーズを、実務で結果が変わるポイントとあわせて解説します
- **利用プランと利用枠の考え方** — プランごとの違いを確認する観点を表で整理し、誰に何本配るかという配分設計の視点を示します。最新の料金・上限は公式ページで確認する前提です
- **3つの主要な活用シーンと向かないケース** — 市場調査・競合分析／学術・専門リサーチ／購買・意思決定支援の使い方と、あえて使わない方がよい領域を率直に書きます
- **AIと人間の役割分担フレーム** — どこまでAIに任せ、どこから人間が判断すべきかを分担表にし、検証プロセスの組み方まで落とします
- **調査結果をCRMに蓄積して仕組みにする方法** — 個人の作業で終わらせず、コンタクトや取引に紐づけて再利用できる状態にする設計を紹介します

スプレッドシートや個人フォルダでのリサーチ管理に限界を感じている、マーケティング・営業企画・経営企画の方に向けて書いています。最後まで読むと、Deep Researchを自社の意思決定フローに組み込んだ仕組みとして設計できるようになります。

## Deep Researchとは何か——検索との決定的な違い

Deep Researchは、キーワードに合致するページを並べる検索エンジンとは役割が異なります。集めた情報の中から何が重要か、どの情報源が信頼できるかを判断してから、ひとつのレポートに構成するところまでを担います。まずはこの違いを押さえておくと、後述する活用設計の判断がしやすくなります。

### 一言でいうと「調査アシスタントの一次成果物」

Deep Researchは、OpenAIの推論モデルを使って、ウェブ上の膨大な情報を自動で集め、分析し、ひとまとめのレポートとして出力してくれる機能です。ある商品について知りたい情報があれば、キーワードを入力するだけで、複数のサイトからデータを抽出し、出典付きの情報にまとめてくれます。基盤となるモデルは更新され続けるため、本記事ではモデル名ではなく、業務への組み込み方に重心を置いて整理します。

私たちがAI活用のご相談をいただくときにお伝えしているのは、AIの出力は「超一流の専門家の最終報告書」ではなく「調査アシスタントが持ってきた一次成果物」として扱うのが現実的だということです。方向性と論点の当たりをつけてくれる存在として位置づけると、期待値がずれません。

以下の画面は、ChatGPTでDeep Researchを選び、調査を始める前に接続先（連携アプリ）を選んでいる様子です。入力欄の下で、調査の際に参照させるアプリをオン・オフで切り替えられます。表示や名称は更新されることがあります。

![ChatGPT Deep Researchの調査開始前に、参照させる接続先アプリを選ぶ画面](https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/library/chatgpt_deep_research.png)

### 3フェーズの多段階推論プロセス

Deep Researchの特徴は、ただ情報を集めるだけではなく、何が重要なのか、どの情報が信頼できるのかを自動で判断する「多段階推論プロセス」にあります。具体的には次のステップで動作します。

| フェーズ | 実行内容 | 実務での効き所 |
| --- | --- | --- |
| 情報収集 | 複数のウェブサイトやPDF、画像などから関連情報を横断的に収集 | 調査範囲の広さを、指示文の具体性でコントロールする |
| 分析と推論 | 集めた情報から必要なデータや論点を抽出し、信頼できるかを判断 | 何を論点とするかを事前に指定すると精度が変わる |
| レポート作成 | 分析結果を出典付きで整理し、読める形のレポートに仕上げる | 出力フォーマットを指定して社内の様式に合わせる |

出典: [ChatGPT Deep Research徹底解説 利用回数制限は？](https://note.com/hitsuji_fire/n/n450919e582f8)

この3フェーズのうち、成果物の質を左右するのは実は最初の指示文です。「〇〇業界について調べて」と投げるのと、「〇〇業界の上位プレイヤーを、提供価値・価格帯・ターゲット企業規模の3軸で比較し、それぞれの出典URLを付けて」と投げるのでは、分析フェーズで抽出される論点が変わります。プロンプト設計は人間側の仕事として残る領域です。

### Pythonと連携したデータの可視化

OpenAIのAPIドキュメントには、Deep Research用のモデル（`o3-deep-research`・`o4-mini-deep-research`）にコードインタープリターを組み合わせ、コードを書かせて分析させる構成例が載っています。ただし同じページで、これらのモデルは2026年7月23日に提供を終了し、例は参照用として残していると明記されています。モデルIDを差し替えるだけでは移行は完了しないとも書かれているため、新しくAPIで組む場合は、Responses APIのWeb検索などのツールと、[Code Interpreterの現行ドキュメント](https://developers.openai.com/api/docs/guides/tools-code-interpreter)をもとに構成を設計し直します。ChatGPT上で使える範囲は契約プランや画面の仕様によって異なるため、数値データの分析やグラフ化が必要な場合は、公式の最新情報で利用条件を確認してください。売上の推移や市場シェアの変化など、数字で表すデータも整理できれば、経営判断やマーケティング戦略の策定に役立ちます。こうしたデータ分析の自動化については[AIデータ分析ツール比較](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/ai-tools/ai-data-analysis-tools-comparison)でも各ツールの特徴を解説しています。

ただし、可視化された図表をそのまま社外資料に載せるのは避けた方がよいと考えています。グラフの元になった数値がどの出典から来たものかを人間が一度確認する手順を挟むだけで、後工程の手戻りが大きく減ります。

出典: [Deep research | OpenAI API](https://developers.openai.com/api/docs/guides/deep-research)（上記の構成例は旧モデル向けの参照用。現行の構成は[Code Interpreter](https://developers.openai.com/api/docs/guides/tools-code-interpreter)を参照）

## 利用プランとクエリ上限——「誰に何本配るか」で考える

Deep Researchはプランによって利用回数の上限が異なります。ここで大事なのは料金の比較そのものではなく、社内の誰にどれだけのリサーチ回数を割り当てるかという配分設計です。上限があるからこそ、使う場面を決める必要が出てきます。

### プランごとの違い

Deep Researchは、公開当初は上位の個人向けプランから提供が始まり、その後、ほかのプランへ段階的に広がってきました。提供範囲・利用上限・料金はプランにより異なり、改定も続いています。最新の内容は、OpenAIの[ChatGPT料金ページ](https://chatgpt.com/pricing)で確認してください（2026年10月時点）。

| 確認する項目 | 確認の観点 | 確認先 |
| --- | --- | --- |
| 利用できるプラン | 自社が契約中のプランで Deep research が選べるか（アカウントや組織の設定により表示が異なります） | ChatGPT の画面・[ChatGPT料金ページ](https://chatgpt.com/pricing) |
| 利用枠 | プランにより利用枠が異なる。1本あたりの消費と上限は公式の最新情報で確認 | OpenAI の公式ヘルプ・料金ページ |
| 組織向けの管理 | 組織の設定で機能が制限されることがある。情報管理の要件は管理者と確認 | ワークスペースの管理者・公式の管理者向け資料 |

料金と上限の具体値は、契約前に公式ページで確認します。

出典（提供開始当初の経緯）: [OpenAI launches new AI tool to facilitate research tasks](https://www.reuters.com/technology/openai-launches-new-ai-tool-facilitate-research-tasks-2025-02-03) / [ChatGPT 新機能『Deep Research』徹底解説＆使用レビュー](https://qiita.com/syukan3/items/b2bd98d2f61a75777d38)

この表を読むときの視点は、月額の大小ではなく「1クエリをどの業務に使うか」の設計です。同じ利用枠でも、四半期に1回の大型調査に使うのか、週次の競合チェックに割り振るのかで意味合いが変わります。調査が単発のイベントなのか、定例の業務プロセスなのかを先に決めておくと、プランの妥当性を判断しやすくなります。

### 全員に配るのではなく、用途から逆算する

上限が明確なツールで起きがちなのが、「全員のアカウントを用意したが、結局誰も使い方がわからず残枠だけが積み上がる」という状態です。私たちがCRM導入で一貫してお伝えしているスモールスタートの考え方は、ここでもそのまま当てはまります。

具体的には、まず1〜2名の担当者が利用枠の小さいプランで着手し、月に数本のテーマで実際にレポートを出してみます。その中で「このテーマは明らかに時間削減になった」というパターンが見つかったら、その用途に限って対象者を広げ、必要になった段階で上位プランへ移ります。この順序にすると、費用の妥当性を自社の実績で説明できるようになります。

### ただし、向かない調査もあります

正直に書くと、Deep Researchが力を発揮しにくい領域もあります。利用できる情報源に記録がない事柄、例えば自社の商談内でしか語られていない顧客の本音や、クローズドな業界慣習は、指示を工夫しても出てきにくい領域です。OpenAIの公式ドキュメントでは、Web検索のほかにファイルや接続したアプリの情報も調査に使えるとされていますが、そもそも記録されていない情報は扱えません。また、鮮度が数時間単位で問われる価格情報や在庫情報のような領域も、レポート生成後に前提が変わる可能性があります。

こうした領域は「AIが苦手」というより「利用できる情報源に記録がない」という問題です。この線引きを社内で共有しておくと、使えないケースに時間を投じるムダを防げます。

## ビジネスでの3つの活用シーン

Deep Researchが特に力を発揮するシーンを整理すると、次の3つの領域に集約されます。いずれも「人が時間をかけて横断的に情報を集めていた作業」が対象になっている点が共通しています。

| 活用シーン | 具体的な用途 | 期待される成果 |
| --- | --- | --- |
| 市場調査・競合分析 | 業界動向・競合他社の戦略把握 | 戦略立案にかかる期間の短縮 |
| 学術・専門リサーチ | 論文・技術資料の横断収集 | 文献調査の工数削減 |
| 購買・意思決定支援 | 製品比較・サービス評価 | 網羅的な情報収集で判断精度を高める |

### 市場調査と競合分析

新しい商品の市場動向や競合他社の動きを知りたいとき、従来は担当者が複数のサイトやレポートをチェックする必要がありました。Deep Researchを使えば、数多くの情報を自動で集め、重要なポイントだけを整理したレポートを得られます。これにより、マーケティング戦略や新規事業の計画をスピーディに進めることが可能です。実際の活用例については、[ChatGPTの新機能「Deep Research」で市場調査が劇的効率化！スモールビジネスの競争力を強化](https://www.ai-wave.jp/2025/02/03/deep-research-chatgpt/)をご覧ください。

営業の現場で応用しやすいのは、商談前の企業リサーチです。訪問先企業の事業内容・直近のプレスリリース・想定される課題仮説を事前にまとめておくと、初回商談の質が変わります。この調査結果を個人のメモに留めず、CRMの企業レコードのメモ欄に残す運用にすると、担当者が変わっても引き継げる形になります。

出典: [ChatGPTの新機能「Deep Research」で市場調査が劇的効率化！スモールビジネスの競争力を強化](https://www.ai-wave.jp/2025/02/03/deep-research-chatgpt/)

### 学術・専門リサーチ

大学や研究機関でも、論文や学術資料を探すのに多大な時間を費やしているケースが少なくありません。Deep Researchは、複数の学術データベースやオンライン論文から効率的に情報を抽出し、出典付きのレポートにまとめるので、研究者は基礎調査の時間を削減できます。

出典: [ChatGPT Deep Research徹底解説 利用回数制限は？](https://note.com/hitsuji_fire/n/n450919e582f8)

### 購買・意思決定支援

個人の生活でも、家電や車の購入、旅行の計画など、複数の情報を一括で整理してくれるため、比較検討の負担が軽減されます。専門知識がなくても、必要な情報がすぐに手に入るのは大きなメリットです。

企業の購買検討でも同じ構図が使えます。SaaSツールの選定時に、候補製品の機能・想定される導入形態・公開されている情報を横断でまとめてもらい、それをもとに社内の評価軸を作ります。この使い方であれば、最終判断は人間が握ったまま、比較表作成の下ごしらえだけをAIに任せられます。

出典: [ChatGPTが新機能「Deep Research」をリリース！性能やできることを紹介](https://ainformation.jp/article/4535)

## AIと人間の役割分担をどう線引きするか

Deep Researchを業務に入れるとき、最も事故が起きやすいのは「出力をそのまま最終成果物として扱ってしまう」ケースです。ここは機能の性能問題ではなく、運用設計の問題として切り分ける必要があります。

### 分担表で明文化する

私たちはAI活用のご支援で、「AIに任せる範囲」と「人間が判断する範囲」を表にして関係者と合意する進め方をおすすめしています。Deep Researchの場合、次のような整理になります。

| AIに任せられること | 人間が判断すべきこと |
| --- | --- |
| Web上の情報を横断的に収集する | 何を調べるか（論点設定） |
| 情報を論点ごとに分類・要約する | 出典の妥当性・情報の鮮度の最終確認 |
| 比較表やグラフの下書きを作る | 社外・経営会議に出す前の事実確認 |
| 複数情報源からの矛盾点を提示する | 自社の戦略としてどう解釈するか |
| 定型フォーマットへの整形 | 数字を根拠に意思決定すること |

この線引きで重要なのは、右側を減らそうとしないことです。右側は「AIが進化すれば消える作業」ではなく、事業の責任が伴う判断そのものです。ここを残す前提で設計すると、AI活用が現場に受け入れられやすくなります。

### 検証プロセスを「人」ではなく「手順」にする

AIが「幻覚（ハルシネーション）」と呼ばれる誤った情報を出力するリスクは残ります。OpenAIはすべての出力に対して出典を明記し、ユーザーが元情報を確認できる仕組みを取り入れていますが、これを実際に確認するかどうかは運用側に委ねられています。

ここを「気をつけましょう」という注意喚起で済ませると、ほぼ属人化してしまいます。おすすめしたいのは、レポートを社内共有する際の手順に検証ステップを組み込んでしまうことです。例えば、共有フォーマットに「主要な数値の出典URL」「確認者名」「確認日」の欄を設け、埋まっていないものは共有しないというルールにします。人の意識ではなく仕組みで担保する形にすると、新しく入ったメンバーでも同じ品質で回せます。

出典: [ChatGPT 新機能『Deep Research』徹底解説＆使用レビュー](https://qiita.com/syukan3/items/b2bd98d2f61a75777d38)

### 情報の取り扱いルールも同時に決める

AIが扱う情報に個人情報や機密情報が含まれないよう、入力してよい情報の範囲を事前に定めておく必要があります。加えて、誤用や不適切な利用を防ぐための利用ガイドラインを定め、利用者への教育を行うことも重要です。特にリサーチ用途では、顧客名や取引条件を含むプロンプトを書いてしまいがちなので、「調査目的では実名を入れない」といった具体的なレベルまで落として共有するのが現実的です。

出典: [ChatGPT 新機能『Deep Research』徹底解説＆使用レビュー](https://qiita.com/syukan3/items/b2bd98d2f61a75777d38)

## 調査結果を「個人の作業」から「組織の資産」にする

Deep Researchの導入で最も残念なのは、優れたレポートが生成されたのに、それが個人のチャット履歴やローカルフォルダに埋もれてしまうことです。ここが、単発のツール導入と業務の仕組み化を分ける分岐点になります。

### スプレッドシート管理が抱える構造的な問題

多くの企業で、リサーチ結果は「調査結果\_競合分析\_最終版.xlsx」のようなファイルとして蓄積されています。この管理方法には構造的な問題があります。ファイル名の付け方が人によって違う、誰がいつ作ったかが辿れない、そして何より「その調査が結局どの商談・どの顧客の話だったのか」が紐づかないことです。

結果として、半年後に同じ企業を調べ直すことになったり、営業が知りたい情報がマーケティング部門のフォルダに眠っていたりします。情報が分散していると、過去のやり取りを一覧で確認できなくなるのが最大の損失です。

### CRMを起点に据えると紐づけができる

スプレッドシート管理が抱える問題は、調査結果の置き場所をCRMに寄せることで構造的に解決できます。HubSpotのようなリレーションデータベース型のCRMでは、コンタクト・会社・取引・チケットが相互に紐づく構造になっています。

| 調査の種類 | 紐づける先 | 得られる効果 |
| --- | --- | --- |
| 商談前の企業リサーチ | 会社レコードのメモ・カスタムプロパティ | 担当者が変わっても背景情報が残る |
| 業界・市場動向の調査 | ナレッジとして社内共有領域に格納 | マーケと営業が同じ前提で話せる |
| 競合比較の調査 | 取引レコードの競合プロパティ | 失注分析時に競合別の傾向が見える |
| 製品・サービス評価 | 社内検討用のレコードやノート | 検討経緯が後から辿れる |

特に効いてくるのが、競合情報と失注分析の組み合わせです。Deep Researchで競合の訴求内容を整理し、それを取引の失注理由プロパティと突き合わせると、「どの競合に、どういう理由で負けているか」が定量的に見えてきます。ここまで来ると、営業が感覚で語っていた競合の強みが、レポートとして経営会議に出せる形になります。失注理由を価格・競合・製品機能・時期・社内決裁といったカテゴリーで分類しておくと、円グラフで可視化して部門間で共有しやすくなります。

### 全体フローのどこに置くかを決める

Deep Researchは単独の便利機能ではなく、コンタクト獲得から商談、受注、その後の関係構築までの一気通貫フローの中に位置づけると価値が出ます。私たちが整理するなら、次のような配置になります。

1. **リード獲得の前段** — 市場・業界調査でターゲット仮説を作り、その仮説をもとにライフサイクルステージの定義やリードスコアリングの条件を設計する
2. **商談前** — 企業リサーチを会社レコードに紐づけ、初回提案の論点を事前に整理する
3. **商談中** — 競合情報を取引レコードに残し、パイプラインのステージ判断の材料にする
4. **失注後** — 競合・市場の変化を定期的に調査し、掘り起こしのタイミングとメッセージを設計する

この4点のうち、どこから着手するかは企業様によって異なります。インバウンドの問い合わせが多い企業様なら1と2の効果が出やすく、特定業界を攻める企業様なら3と4の方が効きます。最適な形は事業モデルによって変わるので、自社のどのプロセスにボトルネックがあるかを見てから決めると判断がぶれにくいです。

### 自社データと外部情報を組み合わせるという発想

企業が持つ販売データ、顧客フィードバック、在庫情報などの内部データと、インターネット上の市場動向や競合情報を統合することで、リアルタイムな市場分析が可能になります。この際に使われる技術がRAG（Retrieval-Augmented Generation、外部情報を検索して回答生成に使う手法）です。

ただし、ここは段階を踏むべき領域です。自社データの入力ルールが整っていない状態でAIに参照させても、出てくる答えの精度は上がりません。まずはCRM上のデータが最低限の粒度で揃っている状態を作ることが先で、AI連携はその次の段階です。順序を逆にすると、結局「AIの答えが当てにならない」という評価で止まってしまいます。

## 社内で使える状態にするための3段階の進め方

ツール契約から全社活用までを一気に進めようとすると、多くの場合は途中で止まります。段階を分けて、それぞれで判断材料を作りながら進めるのが現実的です。

### 第1段階：1テーマ・1担当者で試す

最初は利用枠の小さいプランで1名が着手し、実際に効果が見込めるテーマを1つ選んでレポートを出してみます。このとき比較対象として「同じ調査を人手でやったら何時間かかるか」を事前に見積もっておくと、効果を自社の数字で語れるようになります。この段階で重要なのは、良いプロンプトの型を1つ作ることです。

### 第2段階：プロンプトとフォーマットを共有資産にする

うまくいったプロンプトを、テンプレートとして社内で共有できる形にします。「業界調査用」「競合1社深掘り用」「商談前企業リサーチ用」のように用途別に整理しておくと、AIに詳しくないメンバーでも一定品質の結果を得られます。

あわせて、出力を格納する先とフォーマットを決めます。前述の検証欄（出典URL・確認者・確認日）を入れた共有フォーマットをこの段階で確定させておくと、後から品質ルールを追加する手間がなくなります。

### 第3段階：業務プロセスに組み込む

最後に、リサーチを「思い出したときにやる作業」から「プロセスの一部」に変えます。例えば、取引が特定のステージに進んだら企業リサーチを実施する、四半期ごとに競合動向を更新する、といった形でタイミングを決めてしまう方法です。

| 段階 | 主な作業 | 判断すべきこと |
| --- | --- | --- |
| 第1段階 | 1テーマで試行、工数比較 | 自社業務で本当に効果が出るか |
| 第2段階 | プロンプト・フォーマットの標準化 | 誰でも同じ品質で使えるか |
| 第3段階 | 業務プロセスへの組み込み | どのタイミングで必須化するか |

ただし、3段階すべてを短期間で駆け抜ける必要はありません。第1段階で「思ったほど効果が出ない業務だった」と分かることにも価値があります。全社展開の前に小さく検証できるのが、この進め方の一番のメリットです。

### 社内向けAIとの組み合わせという発想

外部情報の調査はDeep Researchのようなツールに任せる一方で、自社のナレッジに基づく回答は社内データを参照するAIに任せる、という役割分担も考えられます。

以下の画面は、当社サイトのプロダクトページに設置した「StartLinkサポートAI」のチャットで、公開ページの情報をもとに製品の機能説明と参照先URLを案内している様子です。

![StartLink公式サイト（Syncプロダクトページ）の「StartLinkサポートAI」チャット](https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/library/agent_chat_sync.png)

このように、外部リサーチ用のAIと社内ナレッジ参照用のAIを両輪で使い分けると、それぞれの得意領域を活かせます。HubSpotのAI機能であるBreezeについては[HubSpot AI「Breeze」の機能完全ガイド](https://start-link.jp/hubspot-ai/hubspot/ai-breeze/breeze)で解説しています。

## 今後の進化を見据えた向き合い方

AI機能は更新が続く領域なので、特定バージョンの性能に運用を依存させない設計が重要になります。ここでは基盤技術の方向性と、変化に耐える運用の作り方を整理します。

### 推論モデルの進化と、変わらない前提

Deep Researchは、OpenAIの推論モデルを基盤として構築されており、複雑な問題を多段階で考え抜く能力が高品質なレポート生成の核心技術です。基盤モデルは定期的に更新されるため、どのモデルが使われているかは公式の発表で確認する前提にしておきます。推論モデルの改善が続けば、さらに複雑な市場分析や製品開発の戦略策定への対応力向上が期待されます。Claude Codeによる[経営データの可視化](https://start-link.jp/service/claude-code/business-intelligence)でも、同様のアプローチが活用されています。

出典: [OpenAI launches new AI tool to facilitate research tasks](https://www.reuters.com/technology/openai-launches-new-ai-tool-facilitate-research-tasks-2025-02-03)

一方で、モデルが進化しても変わらない前提が2つあります。1つは「何を調べるべきかを決めるのは人間」であること。もう1つは「調査結果を意思決定と行動に繋げる仕組みが必要」であることです。この2つに手を打っておけば、どのモデルに乗り換えても運用は続きます。

### 意思決定を支える情報の流れを作る

収集・解析された定量データは、経営陣が市場動向を把握し、迅速かつ的確な意思決定を行うための基盤になります。ここで効いてくるのが、AIが生成するグラフやチャート、ダッシュボードを活用して複雑な情報を直感的に理解できる状態にしておくことです。

ただし、外部調査のレポートだけでダッシュボードは完成しません。自社の商談数・受注率・失注理由といった内部の数字と並べて初めて、「市場はこう動いているが、自社の受注率はこうなっている」という比較ができます。外部情報と内部データを同じ画面で見られる状態を目指すと、リサーチの投資対効果が説明しやすくなります。

### 段階的に広げるための評価の置き方

全社展開の判断材料として、数値で評価できる指標を最初に決めておくことをおすすめします。例えば、1テーマあたりの調査所要時間、レポートの社内利用回数、そのレポートを根拠に実行した施策の数といった項目です。

「便利だった」という感想ではなく、こうした指標で語れる状態にしておくと、次の投資判断がぶれません。逆に指標が決まっていないまま広げると、コストだけが積み上がって「なんとなく使っている」状態になりがちです。

## よくある質問

### ChatGPT Deep Researchとは何ですか？

ChatGPT Deep Researchは、OpenAIが提供するAI駆動の深層調査機能です。推論モデルを活用して、ウェブ上の複数の情報源を自律的に探索・分析し、出典付きの詳細なレポートを自動生成します。人が検索と読み比べを繰り返していた市場調査や文献調査の下調べを、まとめて任せられるのが特徴です。所要時間は調査の範囲によって変わります。ただし出力の最終確認は人間が行う前提で運用設計することをおすすめします。

### Deep Researchは無料で使えますか？

2026年10月時点で、無料プランを含むどのプランでどれだけ使えるかは、公式の[料金ページ](https://chatgpt.com/pricing)と[ChatGPT公式ドキュメント](https://learn.chatgpt.com/docs/pricing)で確認してください。提供範囲と利用上限はプランごとに異なり、改定も続いています。まずは利用枠の小さいプランで1〜2名が試し、効果が確認できてから対象を広げる進め方が現実的です。

### 出力されたレポートの信頼性はどう担保すればよいですか？

出力には出典が明記されるため、元情報を辿って確認できます。ただし確認するかどうかは運用側に委ねられるので、共有フォーマットに「主要な数値の出典URL」「確認者」「確認日」の欄を設け、埋まっていないものは社外に出さないというルールにするのが有効です。個人の注意深さに依存させず、手順として組み込むのがポイントになってきます。

### Deep Researchが向かないケースはありますか？

利用できる情報源に記録がない領域は不得手です。自社の商談でしか語られない顧客の本音、クローズドな業界慣習、数時間単位で変動する価格・在庫情報などは、指示を工夫しても正確な答えは得られにくくなります。これらはAIの性能ではなく情報源の有無の問題なので、社内で線引きを共有しておくとムダな試行を減らせます。

### 調査結果はどこに保存するのがよいですか？

個人のチャット履歴やローカルフォルダに残すと、次に誰も参照できなくなります。商談前の企業リサーチは会社レコード、競合比較は取引レコードのように、CRM上の該当レコードに紐づけて保存するのがおすすめです。コンタクト・会社・取引が相互に紐づくリレーションデータベース型のCRMであれば、過去の調査と実際の商談結果をあわせて振り返れるようになります。

## まとめ

ChatGPT Deep Researchは、ウェブ上の情報収集を自動化し、出典付きのレポートを生成する機能です。ただし、成果を左右するのはツールの性能よりも「どの業務プロセスのどこに置くか」「出力を誰がどう検証するか」「結果をどこに蓄積するか」という設計部分です。

本記事の要点を整理します。

- Deep Researchは情報収集・分析推論・レポート作成の3フェーズで動作し、指示文の具体性が成果物の質を左右します
- プランごとに利用上限が異なる（最新は公式の料金ページで確認）ため、全員に配るのではなく用途から逆算して配分を決めるのが現実的です
- 利用できる情報源に記録がない領域や鮮度が数時間単位で問われる領域は向かないため、線引きを社内で共有しておく必要があります
- 検証プロセスは注意喚起ではなく手順として組み込み、新しいメンバーでも同じ品質で回る状態にします
- 調査結果はCRMのレコードに紐づけて蓄積し、商談や失注分析と接続することで組織の資産になります

まずは、1つのテーマを選んで1名が利用枠の小さいプランで試すところから始めてみてください。次の3ステップで進められます。

1. **テーマと比較基準を決める** — 直近で人手をかけている調査業務を1つ選び、人手でやった場合の所要時間を見積もっておきます
2. **プロンプトと共有フォーマットを作る** — うまくいった指示文をテンプレート化し、出典URL・確認者・確認日の欄を含む共有様式を決めます
3. **保存先をCRMに寄せる** — 出力したレポートを会社レコードや取引レコードに紐づけ、次に誰が見ても辿れる状態にします

この3ステップが回り始めたら、対象テーマと利用者を段階的に広げていく形が進めやすいと思います。最適な設計は企業様の事業モデルや組織体制によって異なりますので、自社のどのプロセスにボトルネックがあるかを見極めてから範囲を決めていただければなと思います。

CRMを活用した業務効率化やAIとの連携に関するご相談は、CRM特化型コンサルティングのHubSpotゴールドパートナーのStartLinkまでお気軽にお問い合わせください。

## あわせて読みたい

- [HubSpot-ChatGPT（OpenAI）のディープリサーチ連携を徹底検証！HubSpotデータを活用した実践ガイド](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/ai-tools/deep-research-guide)
- [ChatGPT・Claude・Geminiの企業向け比較ガイド](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/ai-tools/chatgpt-vs-claude-enterprise)
- [AIデータ分析ツール比較｜業務に最適なツールの選び方](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/ai-tools/ai-data-analysis-tools-comparison)
- [HubSpot AI「Breeze」の機能完全ガイド](https://start-link.jp/hubspot-ai/hubspot/ai-breeze/breeze)

## 参考文献

本記事の執筆にあたって参照した公開情報は次のとおりです。

- [OpenAI launches 'deep research' tool that it says can match research analyst](https://www.theguardian.com/technology/2025/feb/03/openai-deep-research-agent-chatgpt-deepseek)
- [OpenAI launches new AI tool to facilitate research tasks](https://www.reuters.com/technology/openai-launches-new-ai-tool-facilitate-research-tasks-2025-02-03)
- [ChatGPT Deep Research徹底解説 利用回数制限は？](https://note.com/hitsuji_fire/n/n450919e582f8)
- [ChatGPT 新機能『Deep Research』徹底解説＆使用レビュー](https://qiita.com/syukan3/items/b2bd98d2f61a75777d38)
- [ChatGPTに新モード『Deep Research』で膨大な情報を集め...](https://plus-web3.com/media/20250203_chatgptdeepserch/)
- [ChatGPT's AI Search Tool Is Now Available](https://www.wired.com/story/chatgpt-ai-search-update-openai)

記事の内容を、そのまま実務に落とし込みたい方向け

HubSpotゴールドパートナーのStartLinkが、HubSpot導入・AI活用・CRM整備・業務効率化までをまとめて支援しています。記事で気になったテーマを、そのまま相談ベースで整理できます。

[サービス概要を見る](https://start-link.jp/service/hubspot-ai) [無料で相談する](https://start-link.jp/contact)

## 次に読む

### [![](https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/generated/gen_DD-61_fast_mode_model_support.png) Claude Codeのfast mode（/fast）｜対応モデル・料金・使いどころの判断基準](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/claude-code-practice/claude-code-fast-mode)

### [![](https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/generated/gen_DD-60_agent_view_session_states.png) Claude Code agent viewの使い方｜全セッションを1画面で管理](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/claude-code-practice/claude-code-agent-view)

### [![](https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/generated/gen_DD-58_goal_evaluation_loop.png) Claude Codeの/goalコマンド｜完了条件でAIを自律実行させる方法](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/claude-code-practice/claude-code-goal-command)

## 記事の内容を、そのまま実務に落とし込みたい方向け

[無料で相談する](https://start-link.jp/contact) [資料をダウンロード](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/ai-tools/deep-research#blog-download)

 株式会社StartLinkは、事業推進に関わる「販売促進」「DXによる業務効率化（ERP/CRM/SFA/MAの導入）」などのご相談を受け付けております。 サービスのプランについてのご相談/お見積もり依頼や、ノウハウのお問い合わせについては、[無料のお問い合わせページ](https://www.start-link.jp/contact)より、お気軽にご連絡くださいませ。

###### 関連キーワード:

[AI](https://start-link.jp/hubspot-ai/tag/ai)

## サービス資料を無料DL

## 著者情報

![7-1](https://start-link.jp/hubfs/7-1.jpg)

### 今枝 / Imaeda

 株式会社StartLink 代表取締役。累計150社以上のHubSpotプロジェクト支援実績を持ち、Claude CodeやHubSpotを軸にしたAI活用支援・経営基盤AXのコンサルティング事業を展開。  
 HubSpotのトップパートナー企業や大手人材グループにて、エンタープライズCRM戦略策定・AI戦略ディレクションを経験した後、StartLinkを創業。現在はCRM×AIエージェントによる経営管理支援を専門とする。

[StartLink](https://start-link.jp/)

### Service

- [会社情報](https://start-link.jp/about)
- [サービス](https://start-link.jp/service)
- [プロダクト](https://start-link.jp/sync)
- [採用情報](https://start-link.jp/recruit)
- [コンサルタントの方へ](https://start-link.jp/consultant-platform)

### Contact

- [問い合わせ](https://start-link.jp/contact)
- [資料ダウンロード](https://start-link.jp/download/service)
- [Syncナレッジベース](https://start-link.jp/sync/knowledge-base)
- [個人情報保護方針](https://start-link.jp/privacy-policy)
- [個人情報取り扱い規定](https://start-link.jp/personal-information-processing-agreement)

(c) 2026 All Rights Reserved.

```json
{
  "@context" : "https://schema.org",
  "@type" : "BlogPosting",
  "author" : {
    "@type" : "Person",
    "name" : "今枝 拓海",
    "url" : "https://start-link.jp/hubspot-ai/author/imaeda"
  },
  "dateModified" : "2026-03-24T07:07:29.301Z",
  "datePublished" : "2026-02-22T11:17:29.000Z",
  "headline" : "ChatGPT Deep Researchでレポート作成｜仕組みと業務活用の設計",
  "image" : [ "https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/generated/kv_U1003_v2.png" ],
  "mainEntityOfPage" : {
    "@id" : "https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/ai-tools/deep-research",
    "@type" : "WebPage"
  },
  "publisher" : {
    "@type" : "Organization",
    "logo" : {
      "@type" : "ImageObject",
      "url" : "https://start-link.jp/hubfs/Start%20Link%20(1500%20x%20600%20px)%20(5)-1.png"
    },
    "name" : "株式会社StartLink"
  }
}
```

```json
{
  "@context" : "https://schema.org",
  "@type" : "FAQPage",
  "mainEntity" : [ {
    "@type" : "Question",
    "acceptedAnswer" : {
      "@type" : "Answer",
      "text" : "ChatGPT Deep Researchは、OpenAIが提供するAI駆動の深層調査機能です。推論モデルを活用して、ウェブ上の複数の情報源を自律的に探索・分析し、出典付きの詳細なレポートを自動生成します。人が検索と読み比べを繰り返していた市場調査や文献調査の下調べを、まとめて任せられるのが特徴です。所要時間は調査の範囲によって変わります。ただし出力の最終確認は人間が行う前提で運用設計することをおすすめします。"
    },
    "name" : "ChatGPT Deep Researchとは何ですか？"
  }, {
    "@type" : "Question",
    "acceptedAnswer" : {
      "@type" : "Answer",
      "text" : "2026年10月時点で、無料プランを含むどのプランでどれだけ使えるかは、公式の料金ページとChatGPT公式ドキュメントで確認してください。提供範囲と利用上限はプランごとに異なり、改定も続いています。まずは利用枠の小さいプランで1〜2名が試し、効果が確認できてから対象を広げる進め方が現実的です。"
    },
    "name" : "Deep Researchは無料で使えますか？"
  }, {
    "@type" : "Question",
    "acceptedAnswer" : {
      "@type" : "Answer",
      "text" : "出力には出典が明記されるため、元情報を辿って確認できます。ただし確認するかどうかは運用側に委ねられるので、共有フォーマットに「主要な数値の出典URL」「確認者」「確認日」の欄を設け、埋まっていないものは社外に出さないというルールにするのが有効です。個人の注意深さに依存させず、手順として組み込むのがポイントになってきます。"
    },
    "name" : "出力されたレポートの信頼性はどう担保すればよいですか？"
  }, {
    "@type" : "Question",
    "acceptedAnswer" : {
      "@type" : "Answer",
      "text" : "利用できる情報源に記録がない領域は不得手です。自社の商談でしか語られない顧客の本音、クローズドな業界慣習、数時間単位で変動する価格・在庫情報などは、指示を工夫しても正確な答えは得られにくくなります。これらはAIの性能ではなく情報源の有無の問題なので、社内で線引きを共有しておくとムダな試行を減らせます。"
    },
    "name" : "Deep Researchが向かないケースはありますか？"
  }, {
    "@type" : "Question",
    "acceptedAnswer" : {
      "@type" : "Answer",
      "text" : "個人のチャット履歴やローカルフォルダに残すと、次に誰も参照できなくなります。商談前の企業リサーチは会社レコード、競合比較は取引レコードのように、CRM上の該当レコードに紐づけて保存するのがおすすめです。コンタクト・会社・取引が相互に紐づくリレーションデータベース型のCRMであれば、過去の調査と実際の商談結果をあわせて振り返れるようになります。"
    },
    "name" : "調査結果はどこに保存するのがよいですか？"
  } ]
}
```

```json
{
  "@context" : "https://schema.org",
  "@id" : "https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/ai-tools/deep-research#article",
  "@type" : "BlogPosting",
  "author" : {
    "@id" : "https://start-link.jp/#founder"
  },
  "dateModified" : "2026-10-24T13:56:02+09:00",
  "datePublished" : "2026-02-22T11:17:29+09:00",
  "headline" : "ChatGPT Deep Researchでレポート作成｜仕組みと業務活用の設計",
  "image" : "https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/generated/kv_U1003_v2.png",
  "isPartOf" : {
    "@id" : "https://start-link.jp/#website"
  },
  "mainEntityOfPage" : {
    "@id" : "https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/ai-tools/deep-research",
    "@type" : "WebPage"
  },
  "publisher" : {
    "@id" : "https://start-link.jp/#organization"
  },
  "speakable" : {
    "@type" : "SpeakableSpecification",
    "cssSelector" : [ ".blog-section h2", ".blog-section p:first-of-type", ".blog-section blockquote" ]
  }
}
```

```json
{
  "@context" : "https://schema.org",
  "@type" : "BreadcrumbList",
  "itemListElement" : [ {
    "@type" : "ListItem",
    "item" : "https://start-link.jp",
    "name" : "ホーム",
    "position" : 1
  }, {
    "@type" : "ListItem",
    "item" : "https://start-link.jp/hubspot-ai",
    "name" : "ブログ",
    "position" : 2
  }, {
    "@type" : "ListItem",
    "item" : "https://start-link.jp/hubspot-ai/ai",
    "name" : "AI活用",
    "position" : 3
  }, {
    "@type" : "ListItem",
    "item" : "https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/ai-tools",
    "name" : "AIツール比較",
    "position" : 4
  }, {
    "@type" : "ListItem",
    "name" : "ChatGPT Deep Researchでレポート作成｜仕組みと業務活用の設計",
    "position" : 5
  } ]
}
```

```json
{
  "@context" : "https://schema.org",
  "@id" : "https://start-link.jp/#organization",
  "@type" : "Organization",
  "address" : {
    "@type" : "PostalAddress",
    "addressCountry" : "JP",
    "addressLocality" : "中央区",
    "addressRegion" : "東京都",
    "postalCode" : "104-0061",
    "streetAddress" : "銀座1丁目12番4号 N&E BLD.6F"
  },
  "alternateName" : "StartLink Inc.",
  "award" : [ "HubSpot Gold Solutions Partner（HubSpotゴールドパートナー、2026年4月認定）" ],
  "contactPoint" : [ {
    "@type" : "ContactPoint",
    "availableLanguage" : [ "ja" ],
    "contactType" : "customer support",
    "url" : "https://start-link.jp/contact"
  }, {
    "@type" : "ContactPoint",
    "availableLanguage" : [ "ja", "en" ],
    "contactType" : "sales",
    "url" : "https://start-link.jp/contact"
  } ],
  "description" : "「AI × HubSpot」をコンセプトに掲げるHubSpotゴールドパートナー（Gold Solutions Partner、2026年4月認定）。HubSpotマーケットプレイスに自社アプリ（Sync for freee / Notion / Money Forward / Chatwork）を公開するアプリ開発企業であり、HubSpot/Salesforce知見とAI活用を組み合わせたCRM構築・移行・最適化・AIエージェント/PoC支援まで一貫して提供する。",
  "founder" : {
    "@id" : "https://start-link.jp/#founder",
    "@type" : "Person",
    "jobTitle" : "代表取締役",
    "name" : "今枝 拓海",
    "sameAs" : [ "https://x.com/ImaedaTakumii", "https://www.linkedin.com/in/takumi-imaeda/", "https://www.facebook.com/takumiIma" ]
  },
  "foundingDate" : "2024-09-04",
  "hasCredential" : {
    "@type" : "EducationalOccupationalCredential",
    "credentialCategory" : "certification",
    "name" : "HubSpot Gold Solutions Partner",
    "recognizedBy" : {
      "@type" : "Organization",
      "name" : "HubSpot, Inc.",
      "url" : "https://www.hubspot.com/"
    }
  },
  "image" : [ "https://start-link.jp/hubfs/startlink-ai-agent.jpg", "https://start-link.jp/hubfs/startlink-aiorg.jpg" ],
  "knowsAbout" : [ "HubSpot CRM", "HubSpot Implementation", "HubSpot導入支援", "CRM構築", "AI活用", "HubSpot連携アプリ開発", "Salesforce to HubSpot Migration", "Generative AI Integration", "AI Agent Development", "Revenue Operations", "Marketing Automation", "freee Integration", "Notion Integration", "Money Forward Integration" ],
  "legalName" : "株式会社StartLink",
  "logo" : "https://start-link.jp/hubfs/startlink-logo.png",
  "mainEntityOfPage" : "https://start-link.jp/",
  "memberOf" : {
    "@type" : "ProgramMembership",
    "hostingOrganization" : {
      "@type" : "Organization",
      "name" : "HubSpot, Inc.",
      "url" : "https://www.hubspot.com/"
    },
    "membershipNumber" : "Gold Tier",
    "programName" : "HubSpot Solutions Partner Program"
  },
  "name" : "株式会社StartLink",
  "sameAs" : [ "https://www.youtube.com/@startlink-hubspot", "https://x.com/ImaedaTakumii", "https://www.linkedin.com/in/takumi-imaeda/", "https://www.linkedin.com/company/108100307/", "https://www.facebook.com/takumiIma", "https://www.facebook.com/profile.php?id=61566874764985", "https://prtimes.jp/main/html/searchrlp/company_id/149669", "https://app.hubspot.com/ecosystem/46046172/marketplace/solutions/startlink" ],
  "taxID" : "8010001248134",
  "url" : "https://start-link.jp/"
}
```

```json
{
  "@context" : "https://schema.org",
  "@id" : "https://start-link.jp/#website",
  "@type" : "WebSite",
  "inLanguage" : "ja",
  "name" : "株式会社StartLink",
  "publisher" : {
    "@id" : "https://start-link.jp/#organization"
  },
  "url" : "https://start-link.jp/"
}
```

```json
{
  "@context" : "https://schema.org",
  "@id" : "https://start-link.jp/#service-hubspot",
  "@type" : "Service",
  "areaServed" : "JP",
  "category" : [ "CRM導入", "HubSpot" ],
  "description" : "150社以上の実績を持つHubSpotゴールドパートナーが、業務フローに合わせた設計から構築・本番稼働まで一貫支援。",
  "name" : "HubSpot導入・構築支援",
  "provider" : {
    "@id" : "https://start-link.jp/#organization"
  },
  "serviceType" : "HubSpot導入・構築支援",
  "url" : "https://start-link.jp/service/hubspot"
}
```

```json
{
  "@context" : "https://schema.org",
  "@id" : "https://start-link.jp/#service-hubspot-ai",
  "@type" : "Service",
  "areaServed" : "JP",
  "category" : [ "CRM最適化", "AI活用" ],
  "description" : "HubSpotを軸に業務要件に沿った設計改善とAI連携活用を包括支援。",
  "name" : "HubSpot AIコンサルティング",
  "provider" : {
    "@id" : "https://start-link.jp/#organization"
  },
  "serviceType" : "HubSpot AIコンサルティング",
  "url" : "https://start-link.jp/service/hubspot-ai"
}
```

```json
{
  "@context" : "https://schema.org",
  "@id" : "https://start-link.jp/#service-hubspot-training",
  "@type" : "Service",
  "areaServed" : "JP",
  "category" : [ "研修", "HubSpot" ],
  "description" : "HubSpotの概念・基本操作からAI活用ノウハウまで、社内浸透のための研修を提供。",
  "name" : "HubSpot研修・レクチャー支援",
  "provider" : {
    "@id" : "https://start-link.jp/#organization"
  },
  "serviceType" : "HubSpot研修・内製化支援",
  "url" : "https://start-link.jp/service/hubspot-ai/training"
}
```

```json
{
  "@context" : "https://schema.org",
  "@id" : "https://start-link.jp/#service-sf2hs-replace",
  "@type" : "Service",
  "areaServed" : "JP",
  "category" : [ "CRM移行", "データ移行" ],
  "description" : "Salesforce/HubSpot双方の思想とデータモデルを理解した移行設計とHubSpot側CRM開発を実行。",
  "name" : "SalesforceからHubSpotへのリプレイス支援",
  "provider" : {
    "@id" : "https://start-link.jp/#organization"
  },
  "serviceType" : "SalesforceからHubSpotへのリプレイス支援",
  "url" : "https://start-link.jp/service/salesforce-hubspot-replace"
}
```

```json
{
  "@context" : "https://schema.org",
  "@id" : "https://start-link.jp/#service-claude-code-bi",
  "@type" : "Service",
  "areaServed" : "JP",
  "category" : [ "AI活用", "経営管理" ],
  "description" : "複数システムのデータを統合し、毎朝のAIブリーフィングなど経営の意思決定を加速する仕組みを構築。",
  "name" : "Claude Codeによる経営データ活用支援",
  "provider" : {
    "@id" : "https://start-link.jp/#organization"
  },
  "serviceType" : "AI経営管理支援",
  "url" : "https://start-link.jp/service/claude-code/business-intelligence"
}
```

```json
{
  "@context" : "https://schema.org",
  "@id" : "https://start-link.jp/#service-claude-code-content",
  "@type" : "Service",
  "areaServed" : "JP",
  "category" : [ "コンテンツマーケティング", "AI活用" ],
  "description" : "キーワード戦略からSEO記事制作、CMS公開まで、AIを活用したコンテンツマーケティングを自動化。",
  "name" : "Claude Codeによるコンテンツマーケティング支援",
  "provider" : {
    "@id" : "https://start-link.jp/#organization"
  },
  "serviceType" : "AIコンテンツ制作支援",
  "url" : "https://start-link.jp/service/claude-code/content-marketing"
}
```

```json
{
  "@context" : "https://schema.org",
  "@id" : "https://start-link.jp/#product-sync-freee",
  "@type" : "SoftwareApplication",
  "applicationCategory" : "BusinessApplication",
  "author" : {
    "@id" : "https://start-link.jp/#organization"
  },
  "description" : "HubSpotとfreee会計・freee請求書をシームレスに連携。取引先の同期から請求書作成まで、バックオフィスの業務を自動化するHubSpotマーケットプレイスアプリ。",
  "featureList" : [ "freee取引先をHubSpotに自動同期", "HubSpotからfreee見積書・請求書を作成", "取引データをfreee会計に自動登録", "月次請求・更新処理に対応", "商品項目・品目・部門・タグ情報の連携" ],
  "installUrl" : "https://ecosystem.hubspot.com/marketplace/apps/sync-for-freee-bystartlink",
  "name" : "Sync for freee",
  "offers" : [ {
    "@type" : "Offer",
    "description" : "請求月5件・見積月20件まで",
    "name" : "Free",
    "price" : "0",
    "priceCurrency" : "JPY"
  }, {
    "@type" : "Offer",
    "billingIncrement" : "P1M",
    "description" : "請求月50件・見積月100件まで",
    "name" : "Professional",
    "price" : "4000",
    "priceCurrency" : "JPY"
  }, {
    "@type" : "Offer",
    "billingIncrement" : "P1M",
    "description" : "無制限",
    "name" : "Enterprise",
    "price" : "10000",
    "priceCurrency" : "JPY"
  } ],
  "operatingSystem" : "Web",
  "softwareHelp" : {
    "@type" : "WebPage",
    "url" : "https://start-link.jp/sync/knowledge-base/freee/basic-steps"
  },
  "url" : "https://start-link.jp/sync/freee"
}
```

```json
{
  "@context" : "https://schema.org",
  "@id" : "https://start-link.jp/#product-sync-notion",
  "@type" : "SoftwareApplication",
  "applicationCategory" : "BusinessApplication",
  "author" : {
    "@id" : "https://start-link.jp/#organization"
  },
  "description" : "HubSpotのCRMレコードとNotionのページ・データベースを接続。HubSpotの画面から離れずにNotionのすべてにアクセスできるHubSpotマーケットプレイスアプリ。",
  "featureList" : [ "CRMカードからNotionページの作成・閲覧・編集", "NotionデータベースをCRMタブにテーブル表示", "4つのワークフローアクションで自動化", "コンタクト・会社・取引・チケット・サービス・プロジェクト対応" ],
  "installUrl" : "https://ecosystem.hubspot.com/marketplace/listing/sync-for-notion-bystartlink",
  "name" : "Sync for Notion",
  "offers" : [ {
    "@type" : "Offer",
    "description" : "ページ・DB合計50件まで",
    "name" : "Free",
    "price" : "0",
    "priceCurrency" : "JPY"
  }, {
    "@type" : "Offer",
    "billingIncrement" : "P1M",
    "description" : "無制限",
    "name" : "Professional",
    "price" : "10000",
    "priceCurrency" : "JPY"
  } ],
  "operatingSystem" : "Web",
  "url" : "https://start-link.jp/sync/notion"
}
```

```json
{
  "@context" : "https://schema.org",
  "@id" : "https://start-link.jp/#product-sync-moneyforward",
  "@type" : "SoftwareApplication",
  "applicationCategory" : "BusinessApplication",
  "author" : {
    "@id" : "https://start-link.jp/#organization"
  },
  "description" : "HubSpotとマネーフォワード クラウドを連携。取引情報から見積書・請求書を自動作成し、取引先・品目の同期や継続請求に対応するHubSpot連携アプリ。",
  "featureList" : [ "取引（Deal）から見積書・請求書を自動作成", "会社情報とマネーフォワード取引先の同期", "商品項目・品目マスタの連携", "月次・固定回数の継続請求に対応（Professionalプラン以上）", "合算請求（Enterpriseプラン限定）", "前受請求（一括請求・月次計上）（Enterpriseプラン限定）", "原価登録（MF会計への仕訳登録）で案件別の原価・粗利を可視化（Enterpriseプラン限定）", "取引レコードにCRMカードで連携ステータスを表示" ],
  "installUrl" : "https://ecosystem.hubspot.com/ja/marketplace/listing/sync-for-moneyforward-bystartlink",
  "name" : "Sync for Money Forward",
  "offers" : [ {
    "@type" : "Offer",
    "description" : "請求月5件・見積月20件まで",
    "name" : "Free",
    "price" : "0",
    "priceCurrency" : "JPY"
  }, {
    "@type" : "Offer",
    "billingIncrement" : "P1M",
    "description" : "請求月50件・見積月100件まで",
    "name" : "Professional",
    "price" : "4000",
    "priceCurrency" : "JPY"
  }, {
    "@type" : "Offer",
    "billingIncrement" : "P1M",
    "description" : "無制限",
    "name" : "Enterprise",
    "price" : "10000",
    "priceCurrency" : "JPY"
  } ],
  "operatingSystem" : "Web",
  "url" : "https://start-link.jp/sync/moneyforward"
}
```

```json
{
  "@context" : "https://schema.org",
  "@id" : "https://start-link.jp/#product-sync-chatwork",
  "@type" : "SoftwareApplication",
  "applicationCategory" : "BusinessApplication",
  "author" : {
    "@id" : "https://start-link.jp/#organization"
  },
  "description" : "HubSpotとChatworkを連携。ワークフローからChatworkのルームへ通知を送り、CRMカード上で最新のやり取りの確認と返信ができ、紐付けたルームの新着メッセージをHubSpotのノートとして自動で記録するHubSpot連携アプリ。",
  "featureList" : [ "ワークフローアクション「Chatworkに通知」（取引・会社・コンタクト・チケット対応）", "送信先ルームIDとメッセージ本文にHubSpotのプロパティを差し込み", "取引・会社・コンタクトとChatworkルームの紐付け（全プラン無制限）", "CRMカードにルームの最新100件のメッセージを表示（Professionalプラン以上）", "CRMカードからChatworkへメッセージを送信（Professionalプラン以上）", "紐付けたルームの新着メッセージをHubSpotのノートへ自動記録（Enterpriseプラン限定）", "引用や装飾を、HubSpotのノートでも読みやすい見た目のまま記録", "OAuth接続とAPIトークン接続（SAML/SSO環境向け）に対応" ],
  "installUrl" : "https://ecosystem.hubspot.com/marketplace/listing/sync-for-chatwork-bystartlink",
  "name" : "Sync for Chatwork",
  "offers" : [ {
    "@type" : "Offer",
    "description" : "通知 月10件まで・ルーム紐付け無制限",
    "name" : "Free",
    "price" : "0",
    "priceCurrency" : "JPY"
  }, {
    "@type" : "Offer",
    "billingIncrement" : "P1M",
    "description" : "通知無制限・CRMカードで最新100件の表示とメッセージ送信",
    "name" : "Professional",
    "price" : "3000",
    "priceCurrency" : "JPY"
  }, {
    "@type" : "Offer",
    "billingIncrement" : "P1M",
    "description" : "Professionalの全機能＋メッセージ同期（30分ごと）",
    "name" : "Enterprise",
    "price" : "10000",
    "priceCurrency" : "JPY"
  } ],
  "operatingSystem" : "Web",
  "url" : "https://start-link.jp/sync/chatwork"
}
```