深層リサーチオープンソースAI、「Open Deep Research Web UI」無料公開

個人研究者および起業家であるFekri氏がX（旧Twitter）上で「Open Deep Research Web UI」をオープンソース化したことを発表しました。これはもともとDavid氏が提供していた「Open Deep Research」を改良し、ツールとして完成させたものです。

Open Deep Researchとは

Open Deep Research Web UIは、ChatGPT APIとFireCrawl APIを組み合わせたツールであり、Web上の情報を自動収集し、整理・統合することでOpenAIのdeep researchを模した機能を提供します。特に、OpenAIのdeep researchよりもコストを抑えつつ、同様の機能を提供することを目的としています。ユーザー自身がAPIキーを設定する仕組みを採用することで、必要な分だけ課金される従量課金制となり、月額200＄という高額サブスクの代替手段になることを期待されますね。

基となっているOpen Deep Researchはターミナルでの利用を前提に開発者向けとして提供されていましたが、Open Deep ResearchではNext.jsやshadcn/uiを活用し、直感的なWeb UIを採用しています。

基本原理の概要

Open Deep Researchは、反復的な調査プロセスを採用しています。ユーザーが調査したいトピックを入力すると、LLM（大規模言語モデル）に対してサブクエリの生成を要求するプロンプトを追加で入力し、それに基づいてWeb検索を行います。

FireCrawlによるWeb情報収集が終わると、その情報に対して再び追加のプロンプトを入力し、更にサブクエリを生成することで深層検索をするという仕組みです。

また、Open Deep ResearchではユーザーがBreadth（幅）とDepth（深さ）を調整することができ、それぞれソースの数とリサーチの深さを意味しています。

ダウンロードしてオンデバイスで動作可能。動作にはNode.jsの導入が必要となる。

OpenAIのdeep researchが高度に統合され「ウェブ検索・文書解析・引用生成」などを一貫して行うのに対し、Open Deep Researchはカスタマイズ性に優れ、シンプルな深層検索AIです。

注意としてOpen Deep Research自体はオープンソースで無料ですが、利用するためにはChatGPTとFireCrawlのAPIの従量課金が必要になります。しかしながら、月200＄を確定で払わずに必要最低限で深層検索を利用できるのはかなりの強みです。

後日、筆者が実際に利用してみてコストを具体的に検証する予定です。