ChatGPTのGPT-5思考（Research Goblin）は検索に強力

• GPT-5ベースのChatGPT（通称 Research Goblin）は、ウェブ検索において非常に高いレベルの正確性と有用性を示す
• 一般的な trivial な質問から複雑な情報調査まで、幅広いトピックで強力な探索および推論能力を発揮する
• 実例では、膨大な検索プロセスと連鎖推論を通じて信頼できる回答と資料を提供する
• モバイル環境でも優れた使い勝手と継続的な作業フローを体験できる
• Tool calling と chain-of-thought の統合により、開発者視点でLLMベース検索の新たな標準を提示する

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GPT-5思考（Research Goblin）と検索革新

変化する検索パラダイム

• これまでは「チャットボットを検索エンジンのように使うべきではない」という助言が主流だったが、最新のGPT-5ベースのChatGPTではこの常識が崩れつつある
• GPT-5ベースのモデルは、Bingのような検索エンジンとの連携を超えて、実質的にインターネット調査を代替または凌駕するレベルに到達している
• 「Research Goblin」というあだ名が付いた理由は、どんな疑問や複雑な課題を与えても、異常なほど執拗に調査して最適な答えを導き出すからである

実際の検索事例と結果

面白い動く通路（Travelators）

• ヒースロー空港のゴム製移動ベルトが金属製に交換された時期を尋ねたところ、2014〜2018年の間と推定し、関連する興味深い2024年の記事まで見つけ出した

建物の特定

• 列車の窓の外に見える異国風の建物について質問すると、**1分4秒で『The Blade（Reading）』**であると正確に確認し、出典リンクも提供した

Starbucks UKのケーキポップ調査

• 英国のStarbucks店舗でなぜケーキポップがないのかを深く調査し、2023年に導入されたが、特定の店舗（特に旅行地の店舗）では取り扱いがないことを突き止めた
• 栄養・アレルギー案内PDFやRedditの議論なども含め、立証資料を総合した

WikipediaとBritannicaの関係

• Wikipediaが初期データとして1911年版 Britannica の出典の一部を使用したというオンライン上の言及の真偽と文脈を深く分析し、関連プロジェクト文書や説明まで追跡して提供した

University of Cambridgeの正式名称

• ケンブリッジ大学の正式な法的名称（The Chancellor, Masters, and Scholars of the University of Cambridge）を根拠資料とともに提示した
• 推論過程を透明に示し、答えの信頼性まで確認できる

Exeter quay の洞窟とレストランの沿革

• エクセター Quay 地域の崖を掘って作られたレストランの内部構造とその歴史について、複数段階の検索とPDF分析を経て、1820〜1830年代に赤砂岩の崖に作られた背景を解明した
• 英語の報告書・図面資料を探し、到達できなかった場合でもメール依頼の下書きまで作成する積極的な探索パターンを見せた

AldiとLidlの比較

• AldiとLidlの英国国内での立地、画像、マーケットランキングなど、市場シェアや消費者評価などの数値まで長く分析した
• ユーザーの要望に応じて、「fanciness（高級感）」基準でもランキングを整理して提供した

AI研究所の書籍スキャン

• Anthropicが大量の書籍をスキャンして学習データを作る事例以外に、他のAI研究所による類似行為の有無は確認できなかったが、その可能性についての探索を詳しく記録した

GPT-5検索の実質的な優秀さ

• GPT-5ベースのChatGPT検索では、手作業に比べて高速で体系的かつ幅広い情報の収集と評価が可能である
• 特にモバイル環境で使い勝手が大幅に改善され、普段の好奇心を満たす用途や日常的な調査業務がいつでもどこでも可能になる
• OpenAIのDeep Research機能を代替できるほど、迅速でありながら豊かな結果を提供する能力を備えている

LLM開発の観点での意味

• Tool calling と chain-of-thought 手法の組み合わせにより、検索と連鎖的推論・追加探索が1回の「思考」段階で自然につながる
• RAG（検索・生成の組み合わせ）技術も、複数段階の柔軟な tool 呼び出しと高度化された検索連携を通じて、はるかに強力に運用できる
• Anthropicの用語ではinterleaved thinkingであり、OpenAI Responses APIでもこれに近いフローをサポートしている

効果的な検索活用のヒント

• 経験的な直感によって検索品質を高められる（「go deep」などのヒントを使うと、より徹底した調査を促せる）
• 明確な答えが存在しない解釈的な質問であっても有益で興味深い結果を導き出す
• 「ゴブリン」という比喩のように、Research Goblin は勤勉だが完全には信頼できない、人間とは異なる検索AIとして活用価値が高い