Deep Researchが終わらない時の対処法｜原因別対処法と予防策を解説

「Deep Researchを開始したけど、もう1時間も経っているのに終わらない…」「エラーメッセージが表示されて処理が止まってしまった」そんな経験はありませんか？

ChatGPTやGeminiのDeep Research機能は非常に便利ですが、処理が終わらない・停止しないトラブルが頻発しているのも事実です。

本記事では、Deep Researchが終わらない時の症状別診断から具体的な対処法、さらには予防策まで、実際の研修現場で使える実践的な解決方法を体系的に解説します。

この記事を読めば、Deep Researchのトラブルに慌てることなく、効率的にAI活用を進められるようになります。

Deep Researchが終わらない症状を確認する

Deep Researchのトラブルは症状によって対処法が異なるため、まず現在の状況を正確に把握することが重要です。症状を見極めることで、最適な解決策を素早く選択できます。

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1時間以上動かない

最も多い症状が、処理開始から1時間以上経っても画面が「調査中」のまま変化しないケースです。

通常のDeep Research処理時間は5分から30分程度が目安とされています。1時間を超えて動かない場合は明らかに異常な状態です。

この症状では、進行状況バーが表示されているものの更新されない、または「リサーチを行っています」のメッセージが延々と続く状況が見られます。研修中にこの状態になると、参加者の集中力が途切れてしまい、進行に大きな支障をきたします。

エラーが出て止まる

「調査を開始できません」「Research Failed」などのエラーメッセージが表示されて処理が完全に停止するケースです。

エラーメッセージの内容によって原因が異なります。サーバー側の問題、プロンプト内容の問題、または利用制限に達している可能性があります。

特にGemini Deep Researchでは「私はテキストベースのAIです」といったエラーが出ることがあり、これはリサーチ計画に実行不可能な指示が含まれている場合に発生します。

通知が来ない

処理は完了しているのに通知が届かず、完了に気づかないケースです。

実際には5分程度で処理が終わっているにも関わらず、ブラウザの画面更新が正常に行われず「調査中」表示のまま放置されてしまいます。別タブで確認すると、既にレポートが完成していることがよくあります。

この症状は特にGemini Deep Researchで頻発しており、通知システムの不具合が原因とされています。

画面がフリーズする

ブラウザ全体が応答しなくなり、操作が一切できなくなるケースです。

PCのメモリ不足やブラウザのリソース不足が主な原因となります。Deep Researchは大量の情報処理を行うため、他のタブを多数開いていたり、PCのスペックが不足していると発生しやすくなります。

完全にフリーズした場合は、ブラウザの強制終了が必要になることもあり、作業中のデータが失われるリスクがあります。

Deep Researchが終わらない時の対処法

症状を確認できたら、以下の対処法を順番に試していきましょう。多くの場合、これらの方法で問題を解決できます。

ブラウザを再読み込みする

最初に試すべきは、ブラウザの再読み込みです。

Ctrl+F5（Windows）またはCmd+Shift+R（Mac）で強制リフレッシュを行います。単純な再読み込みではキャッシュが残るため、必ず強制リフレッシュを使用してください。

再読み込み後、既に処理が完了していることが判明するケースが非常に多くあります。特に「通知が来ない」症状の場合は、この方法で解決することがほとんどです。

新しいタブで再実行する

再読み込みで解決しない場合は、新しいタブでDeep Researchを再実行します。

元のタブは閉じずに残しておき、新しいタブで同じプロンプトを入力してください。元のタブで実際には処理が完了している可能性があるためです。

新しいタブでの実行時は、ブラウザのメモリ使用量を減らすため、不要なタブをすべて閉じてから行うことをお勧めします。

プロンプトを分割して再送信する

長いプロンプトが原因の場合は、内容を分割して複数回に分けて実行します。

例えば「AIマーケティングの全体動向を詳しく調査」を「AIマーケティングの市場規模」「AIマーケティングの主要企業」「AIマーケティングの将来予測」の3つに分けて実行します。

分割により処理負荷が軽減され、より安定した結果を得られます。研修では参加者に分割のコツを教えることで、トラブルを予防できます。

時間をおいて再試行する

サーバー負荷が原因の場合は、1〜2時間後に再実行することで解決します。

特に平日の昼間や夕方はアクセスが集中しやすく、処理が不安定になりがちです。早朝や深夜の時間帯であれば、より安定した動作が期待できます。

緊急でない調査の場合は、時間をずらすことで確実に結果を得られます。業務計画を立てる際は、この特性を考慮してスケジュールに余裕を持たせることが重要です。

Deep Researchが終わらない問題を防ぐ方法

トラブルが発生してから対処するより、事前に問題を防ぐ方が効率的です。適切な予防策を講じることで、安定したAI活用が実現できます。

研修でトラブルを防ぐ

研修開始前に参加者のPC環境とネットワーク状況を必ず確認しましょう。

メモリ使用量の確認、不要なアプリケーションの終了、安定したWi-Fi接続の確保を行います。特にオンライン研修では、参加者のネットワーク環境が不安定だとトラブルが多発します。

研修資料には「Deep Researchが止まった時の対処法」を必ず含めてください。参加者が慌てずに対応できるよう、事前説明とフローチャートの配布が効果的です。

チームでリスクを管理する

複数人で同時にDeep Researchを使用する場合は、時間をずらして実行することが重要です。

同じネットワーク内で大量のリクエストが発生すると、帯域幅不足によりトラブルが起こりやすくなります。チーム内で実行タイミングを調整し、集中を避ける運用ルールを設けましょう。

バックアップとして代替ツール（Perplexity、通常のWeb検索）を準備しておき、Deep Researchが使用できない場合の対応策を明確にしておくことも大切です。

軽いプロンプトを作る

処理負荷を軽減するため、具体的で範囲を絞ったプロンプトを心がけましょう。

「AIについて調べて」ではなく「2024年の日本のAIマーケティング市場規模と主要企業3社を調査」のように、期間・地域・項目数を明確に指定します。

曖昧で広範囲なテーマほど処理時間が長くなり、エラーも発生しやすくなります。研修では「良いプロンプト」と「悪いプロンプト」の具体例を示すことで、参加者のスキル向上を図れます。

Deep Research処理を速くする方法

処理時間を短縮し、より効率的にDeep Researchを活用するためのテクニックをご紹介します。これらの方法で業務の生産性を大幅に向上させることができます。

処理時間を短縮する

調査範囲を明確に限定することで、処理時間を大幅に短縮できます。

「過去1年間」「国内市場のみ」「上位5社」など、具体的な条件を設定してください。範囲が広すぎると何百ものサイトを調査することになり、処理時間が30分を超えることもあります。

また「表形式で」「箇条書きで」など出力形式を指定することで、情報整理の時間も短縮されます。研修では参加者に時間短縮のコツを教えることで、実際の業務での活用度が高まります。

代替ツールを使う

Deep Researchが使用できない緊急時は、代替ツールで対応しましょう。

Perplexity Proは1〜5分で結果が出るため、急ぎの調査に適しています。ChatGPTの通常モードも、基本的な情報収集であれば十分活用できます。

ツールごとの特性を理解し、用途に応じて使い分けることが重要です。Deep Researchは詳細分析、Perplexityは速報性、通常のChatGPTは基本情報という具合に役割を分担しましょう。

場面別に使い分ける

業務シーンに応じて最適なツールを選択することで、効率性が向上します。

会議前の急ぎの情報収集にはPerplexity、週次レポート作成にはDeep Research、日常的な質問には通常のAIを使用するなど、時間的余裕と求める情報の質に応じて判断してください。

研修では実際の業務シーンを想定した演習を行い、参加者が適切な判断力を身につけられるようサポートすることが大切です。

Deep Researchを組織で上手く使う方法

個人利用と組織利用では求められる運用レベルが異なります。安定した組織運用のためのポイントをお伝えします。

計画的に利用する

Deep Researchには利用回数制限があるため、チーム全体での計画的な利用が必要です。

月間の利用回数を把握し、重要度に応じて優先順位を設定してください。緊急性の高い調査、定期レポート、研修用途の順で割り当てることをお勧めします。

利用状況を定期的に確認し、月末に回数が不足しないよう管理することも重要です。使用状況の共有により、チーム全体の効率的な運用が実現できます。

対応体制を作る

トラブル発生時の対応フローを事前に整備しておきましょう。

「誰が対応するか」「どの順番で対処法を試すか」「エスカレーションのタイミング」を明文化してください。特に研修中のトラブルは迅速な対応が求められるため、講師とサポートスタッフの役割分担が重要です。

トラブル事例と解決方法を蓄積し、ナレッジベースとして組織内で共有することで、同様の問題の再発を防げます。

研修でスキルを教える

単なるツールの使い方だけでなく、トラブル対応スキルも研修内容に含めることが重要です。

参加者がトラブルに遭遇した際に、慌てずに適切な対処ができるよう実践的な演習を組み込んでください。症状の見極め方、対処法の選択基準、代替手段の活用方法を体系的に教育します。

研修後のフォローアップも重要で、実際の業務でトラブルが発生した際の相談窓口を設けることで、継続的なスキル向上を支援できます。

まとめ｜Deep Researchトラブルは適切な対処で必ず解決できる

Deep Researchが終わらない・停止しないトラブルは、症状を正しく見極めることで確実に解決できます。

まずは現在の状況が「1時間以上動かない」「エラーが出る」「通知が来ない」「フリーズする」のどれに該当するかを確認しましょう。その上で、ブラウザの再読み込み、新しいタブでの再実行、プロンプトの分割、時間をおいての再試行を順番に試してください。

さらに重要なのは、トラブルを未然に防ぐ予防策です。研修での事前準備、具体的で範囲を絞ったプロンプト作成、チーム全体でのリスク管理により、安定したAI活用が実現できます。

個人でのトラブル対処スキルも大切ですが、組織全体でAI活用を成功させるには体系的なアプローチが欠かせません。

Deep Researchが終わらない問題に関するよくある質問