Azure AI FoundryのDeepResearchを使ってみたレビュー

はじめに

MS開発部の松坂です。
2025年夏、Azure AI Foundryに統合されたDeepResearchツールを実際に試してみました。Web最新情報の自動収集と詳細レポート生成を一気通貫で実現できると話題になっております。
本記事では、その実態・技術構成・体験談・現状の制約の情報をまとめます。

DeepResearchの概要

DeepResearchはWebベースのリサーチ自動化AIで、Bing Searchによるネット検索と、多段階のリサーチ・推論をLLMで繰り返して詳細な報告を生成します。

主に O3-deep-researchモデル（Bing検索＋推論＋要約処理）と、GPT-4o（またはGPT-4.1など）（最終回答生成）を組み合わせて動作します。

現状の制約と技術構成

利用方法と制限

現時点ではPython SDK経由のみ正式サポート。
C#やREST APIなど他言語環境から直接DeepResearchツールを叩くことはできませんが、「Pythonで構築したエージェント」をラップする形でC#、REST APIなどから呼び出すことは技術的に可能です。
Azure AI FoundryポータルUIから直接DeepResearchエージェントを管理・利用することは不可となっています。

利用手段	DeepResearchサポート
Python SDK	〇
C# SDK	〇（エージェント構築前提）
REST API	〇（エージェント構築前提）
Foundryポータル	×

また、デプロイするモデルは以下の2点が必要になります。

• 「O3-deep-research」：Bing検索＋情報収集・要約
• 「GPT-4o」（もしくは「GPT-4.1」等）：最終生成＆出力用

モニタリング・トークン情報

トークン消費/利用状況の可視化は、GPT-4oなどの出力用モデルのみです。
O3-deep-researchのトークン情報はAzure AI Foundryの専用監視画面からしか参照できません。用途や管理の切り分けには注意が必要です。
基本的な設定やトークン監視は下記に要約します：

モデル	トークン確認場所
O3-deep-research	Azure AI Foundry監視画面のみ
GPT-4o/4.1	アウトプットの情報やスレッド情報などから確認できる

以下図はAzure AI Foundry上から見える監視画面になります。

運用上の注意点・未記載事項

O3-deep-researchモデルは対応リージョンが限られています（2025年7月時点：West US、Norway East）。
DeepResearchはまだプレビュー段階と見られ、価格情報は公式にも未記載です。正式サービス化までは仕様や課金体系が流動的な可能性があります。

実行例・体験談

試した範囲では「10分程度」と比較的長時間・大規模な検索と考察が自動で行われるのを確認できました。質問内容によっては応答時間の前後は発生すると思われます。
こちらの図ではDeepResearchを使用した際の画面を作成しました。質問してからエージェントがBingで繰り返し検索している様子が確認できます。
複数回Bing検索を行いに最終的な回答を表示してくれました。
今回の例では、以下のようなトークン消費が確認されました：

• O3-deepresearch入力トークン：1,452,400​
• O3-deepresearch出力トークン：30,400​
• GPT-4o入力トークン：3,823​
• GPT-4o出力トークン：355​

また別途、Bingリソースの金額が約250円発生しており、合計約2700円でした。1回のDeepResearch利用当たり、2000円～3000円の費用がかかると考えられます。

まとめ

DeepResearchは、現時点でも「Python SDK経由でのフル自動リサーチ」「ネットの最新情報をふまえたレポート生成」などAI活用を加速する強力なツールです。
一方、「プレビュー段階」「UI未対応」「トークン・監視限定」「価格未定」など制約もあるため実運用ではPoCや限定的な用途から始めるのが無難でしょう。
最新動向や公開情報を常時キャッチアップしつつ、プロダクション投入を検討していきましょう。