深入研究Deep Research，過去僅限於 ChatGPT Pro 用戶使用的深度研究功能，現在已開放給所有一般付費用戶。這意味著你不再需要是 Pro 用戶，也能使用這項強大的工具，進行深入的資料搜尋和分析，並快速生成精確的研究報告。
無論你是學生、研究人員，還是對特定議題感興趣的一般用戶，這項功能將幫助你輕鬆探索所需資料，並進行高效的分析。
接下來，讓我們一起深入了解 Deep Research 如何運作，以及它如何幫助你在資訊過載的時代快速找到關鍵資料，提升研究成果。
ChatGPT的深入研究（Deep Research）是什麼？
Deep Research 是 OpenAI 推出的強大 AI 工具，旨在幫助用戶進行深入的資料搜尋、分析與報告生成。
這個工具的最大優點是，它可以完全自動化整個研究過程，讓用戶只需要簡單的指令，就能從資料蒐集到分析，再到最終生成報告的全過程完成。
不管是做學術研究、商業分析還是市場調查，Deep Research 都能快速提供專業、可靠的報告，它的運作方式依賴強大的語言處理技術和多步驟的推理能力。
首先會與用戶互動，了解研究的主題、範圍和需求，然後根據這些資訊收集資料並進行分析。最後會將結果轉化為結構化的報告，並附上清晰的資料來源與分析過程，確保報告的準確性和可靠性。
3大特色有哪些？讓你快速掌握！
1、AI 自主式多階段資訊整合分析
ChatGPT 可主動規劃並執行多步驟的研究流程，深入網路、學術文獻、新聞報導等多元來源，自主搜尋、驗證與交叉分析資訊，最終整合為具有脈絡且完整的報告內容。
2、生成具引用與驗證能力的專業報告
ChatGPT 能針對研究議題產出含數據、圖表與明確資訊來源標示的專業級報告，協助使用者驗證資訊的準確性與真實性，滿足專業與學術用途的高標準需求。
3、適用於高難度決策與專業領域的深入應用
特別針對金融分析、市場研究、科技創新、政策規劃等複雜問題，「深入研究」功能能提供詳細且經驗證的研究成果，有效協助使用者在高度專業化或關鍵決策情境中，迅速掌握全局觀點並降低決策風險。
Deep Research怎麼使用？實際操作教學：員工離職率分析
情境舉例：
現在假設你是人力資源部門的主管，你希望了解員工離職的原因並減少離職率。通過 Deep Research，你可以快速深入分析員工離職的原因，並根據生成的報告提出有效的改善建議，幫助企業降低員工離職率並提升員工滿意度。
Step 1：啟動深入研究（Deep Research）功能
1、登入帳戶：
首先，登入你的 ChatGPT 帳號。如果你是 ChatGPT Plus、Team、Edu 或 Enterprise 用戶，即可使用 Deep Research 功能。
2、進入對話框：
登入後，進入 ChatGPT 的對話區域，這是與 AI 互動的主要介面。你只需簡單輸入任務需求，不需要特別的設定，讓初次使用者也能快速上手。
3、選擇「深入研究」模式：
在對話框底部，找到並點擊「深入研究」按鈕來啟用此模式。啟動後，ChatGPT 會進入 Deep Research 功能，這樣 AI 就能進行更深度的資料搜尋與分析。
Step 2：輸入指令
在啟動 Deep Research 模式後，你需要向 AI 輸入你的研究主題。這一步是為了確定分析的方向。
1、輸入你想要分析的主題方向：
輸入指令，例如：「請幫我分析目前企業內員工離職的主要原因，並提供降低離職率的建議。」
2、確認研究範圍：
AI 會進一步詢問一些具體問題來釐清需求，例如：：「為了更準確地分析企業內員工離職的主要原因，請問你可以提供以下資訊嗎？」這樣AI便可以針對特定因素進行分析。
3、回應並明確焦點：
你可以針對他提出的建議做出回覆，也可以針對你想要著重的因素回應，例如：「請專注於薪資福利、工作環境、職業發展機會等因素，並探討它們對離職率的影響。」
Step 3：進行資料搜尋與分析
在確認研究範圍後，Deep Research 開始自動搜尋相關資料，並進行深入分析。這個過程確保資料的準確性與全面性，為後續的報告生成提供可靠基礎。
1、資料搜尋開始：
根據設定的需求，系統會從多個資料庫中搜尋與研究主題相關的資料，包括學術文獻、行業報告和專家意見等，並準備進行進一步分析。
2、資料篩選與分析：
搜尋到的資料會經過篩選，系統會進行推理分析，識別出與員工離職率相關的主要因素（如薪資、工作環境和職業發展機會），並深入探討這些因素之間的關聯。
3、顯示資料來源與分析步驟：
在分析過程中，系統會同步顯示每個資料來源和分析步驟，讓使用者能夠輕鬆跟蹤整個研究過程，並確保結果的透明度和可信度。
Step 4：運用資料來源進行系統性分析
Deep Research 將自動整合多元資料來源，如：學術文獻、產業報告與專家觀點的資料，並透過 AI 推理生成報告。
1資料來源擷取：
Deep Research 會自動搜尋來自學術文獻、行業報告、專家意見等資料庫，並抓取有關員工離職原因的相關資料。
2、資料來源擷取：
AI 會根據這些資料進行多步驟推理和分析，並生成一份詳細的報告，報告中會包含以下幾個部分。
- 員工離職的主要原因（例如：薪資福利、工作環境、職涯發展機會等）。
- 各原因與離職率之間的關聯。
- 其他相關因素，如工作壓力、管理風格等。
Step 5：接收與應用研究結果
完成分析後，Deep Research 會自動彙整並生成一份具系統性的研究報告，使用者可依照需求進一步應用分析成果。
1、接收完整研究報告：
當資料搜尋與分析結束後，系統會呈現一份完整的研究報告，內容可能包括：
- 員工離職的主要原因彙整與解析。
- 每個因素與離職率之間的關聯性說明。
- 補充性因素（如管理風格、員工壓力、產業趨勢等）。
- 資料來源出處（如學術論文、產業報告等）與分析邏輯。
2、可視化與結構化呈現：
報告中常包含表格、圖表、邏輯架構圖等，幫助你更清楚掌握核心資訊。你可以要求報告以不同形式輸出，例如：
簡化為簡報大綱。
轉換成內部提案格式。
匯出為策略建議清單或 SWOT 分析框架。
3、延伸應用與後續互動：
你可以基於這份報告進一步互動，例如：
「請根據這份分析提出三個降低離職率的具體行動方案。」
「幫我比較 IT 產業與製造業在這些離職因素上的異同。」
「請協助我整理成 5 頁簡報內容，方便對主管說明。」
附錄 A：常見應用主題範例
為了讓使用者更快掌握 Deep Research 的應用情境，以下列出幾個實務中常見的研究主題範例，供參考使用：
企業經營類：
- 分析員工離職的主要原因並提出改善建議
- 競爭對手策略比較與市場定位分析
- 某一新產品上市的市場接受度預測
- ESG 對企業聲譽與投資人行為的影響研究
政策與社會研究類：
- 台灣近年少子化政策的成效比較與建議
- 地方創生政策對中小企業發展的影響
- 國際碳稅制度對本地製造業出口的潛在影響
教育與學術應用類：
- 教育制度改革對學生學習成果的長期影響
- 遠距教學對大學生學習動機與表現的影響因子
- 文獻回顧整合：AI 在醫療影像診斷上的應用進展
附錄 B：注意事項與使用建議
為了讓 Deep Research 功能發揮最大效益，使用者在操作前可留意以下幾點：
✅ 使用條件與限制：
- 需為 ChatGPT Plus、Team、Edu 或 Enterprise 用戶 才能啟用。
- 搜尋資料以公開、可引用的資料來源為主（部分內部資料需手動提供）。
- 支援多語言查詢，但結果仍以英文資料為主，建議可用中英雙語補強指令精確度。
✅ 最佳使用建議：
- 在輸入研究主題時，盡量清楚描述你想針對的方向與要素，例如：「聚焦於薪資與工作壓力」。
- 可搭配「Chat history」或「自訂 GPT」使用，進一步建立上下文與一致性對話。
- 若需整合內部資料（如公司報表、人力數據等），可手動上傳文件輔助分析。
如有任何問題或需求，請填寫以下表單，我們將竭誠為您解答！
您也可以透過以下按鈕了解更多資源：