新しいキャンペーンの企画書や年間戦略のドラフトを作るとき、マーケティング担当者は多くの時間を「調査」に使っています。市場規模、トレンド、競合の動き、顧客インサイト、関連テクノロジー…。タブをいくつも開いて情報を集め、資料やメモを行き来しながら整理する作業は、価値は高いものの負担が大きいプロセスです。

こうした背景のなかでGoogleが公開したのが、Gemini Deep Researchエージェントです。Gemini 3 Proを推論コアとして採用し、複雑なテーマを自動で分解しながらWebと自社データを横断的に調査し、引用付きのレポートとしてまとめてくれる「自律型リサーチ専用エージェント」と位置づけられています。

本記事では、Gemini Deep Researchエージェントの基本的な考え方から、マーケター向けの具体的な活用パターン、既存ワークフローへの組み込み方、今後のエージェント活用の方向性まで、マーケティング実務の視点で整理して解説します。

特に「市場・競合リサーチ」「新規事業や新チャネル検討」「BtoB向けのアカウントプランニング」など、調査とレポート作成がセットになっている業務に関わる方にとって、導入時の判断材料として活用いただける内容を意識しています。

Gemini 3 Proを推論コアとした自律型リサーチ設計

最新版では、Googleの最新モデルであるGemini 3 Proが推論コアとして採用され、長いコンテキストの取り扱いとマルチステップ推論に最適化された設計になっています。

• ユーザーが「テーマ」「目的」「出力フォーマット」を指定
• エージェントが内部的に調査計画を立案し、サブタスクへ分解
• Web検索やURLコンテキスト、自社ドキュメントを横断的に探索
• 必要に応じて再検索・追加検証を行いながら情報を収集
• 引用付きのレポートや構造化データとして出力

この流れは、人間の調査担当者が「リサーチメモをつくり、複数の資料を読み込み、メモを統合してレポートを書く」というプロセスをエージェントで再現しようとしているものと言えます。

エンドユーザー向けDeep Researchと「エージェント版」の違い

Gemini Deep Researchには、大きく次の二つの利用イメージがあります。

マーケティング担当者の視点では、まずは①として「日常的に使うリサーチツール」として活用しつつ、データ基盤や社内ツールを持つ企業では②として「マーケティングリサーチを自社プロダクトや社内ポータルに組み込む」という二段構えの活用が考えられます。

DeepSearchQAなどのベンチマークと実務での利用シーン

Googleは、現実のWeb調査に近い複雑なタスクを想定したベンチマーク「DeepSearchQA」を公開し、Deep Researchエージェントの網羅性と推論性能を検証しています。

公開情報によれば、金融サービスやバイオテクノロジー、マーケットリサーチなど、専門性が高く、根拠が重視される分野で既に活用が始まっているとされています。マーケティングの世界でも、デューデリジェンスや市場分析に近い性質を持つリサーチ業務が多く、応用範囲は広いと考えられます。

Gemini Deep Researchエージェントの強みは、「調査時間の短縮」だけにとどまりません。マーケティング業務に引き寄せると、次のような観点で価値を捉えることができます。

デスクリサーチの時間を圧縮し、思考に時間を割けるようにする

新規チャネルの検討や新サービスのポジショニングなど、マーケターの仕事は「集めた情報をどう解釈し、戦略に落とし込むか」の部分に本質的な価値があります。一方で、現状は情報収集そのものにかなりの時間がかかっているケースも多いはずです。

Deep Researchエージェントを使うことで、基本的な情報収集や一次的な整理の多くをエージェントに任せ、人は「どのインサイトに注目するか」「自社の強みとどう結びつけるか」といった思考により多くのエネルギーを割くことができます。

網羅的な視点での調査を組織として再現しやすくする

通常のチャット型LLMでは、「質問の仕方」によって回答の網羅性や粒度が大きく変わり、担当者ごとのバラつきも出やすくなります。Deep Researchエージェントは、複雑な調査タスクをあらかじめサブタスクに分解してから探索を行うため、テーマごとにある程度の調査フレームを固定しやすい設計になっています。

例えば「特定の業界×特定のチャネル」に関する市場・競合調査であれば、次のような観点をテンプレート化できます。

• 市場・チャネルの概要とトレンド
• 主要プレイヤーとビジネスモデルの違い
• ユーザーの利用シーンや行動パターン
• 広告メニューやアルゴリズムの特徴
• 成功事例・失敗事例のパターン

こうしたフレームを一度設計しておけば、テーマを変えながら繰り返し使えるため、「人によって調査の切り口がバラバラ」という状況を緩和しやすくなります。

引用付きレポートで、社内の合意形成を進めやすくする

マーケティング戦略の議論では、「その情報はどこから来たのか？」という問いが必ず出てきます。Deep Researchエージェントは、レポートの記述ごとに参照元の情報を紐づける設計になっており、調査の根拠をたどりやすい点が特徴です。

これにより、レポートの利用者は「どの情報が一次情報に基づいたものか」「どこから先がエージェントの解釈なのか」を区別しながら読み進めることができ、社内での説明や合意形成がしやすくなります。

構造化出力で、ダッシュボードやMA/CRMと連携しやすい

Deep Researchエージェントは、JSONスキーマに沿った構造化出力にも対応しており、レポートの内容を構造化データとして扱うことができます。

例えば、次のような活用が考えられます。

• 主要競合ごとの特徴・強み・弱みをJSON形式で出力し、ダッシュボードに可視化
• 顧客の課題・ニーズの分類結果を、MA / CRMのセグメント情報にマッピング
• ペルソナごとのインサイト・タッチポイントを構造化し、ジャーニーマップの土台として利用

こうした「テキストとしてのレポート」と「構造化されたデータ」の両方を出力できる点は、データドリブンなマーケティングチームにとって取り扱いやすい特性と言えます。

ここからは、マーケティング担当者がGemini Deep Researchエージェントを実務のどこに組み込めるか、具体的なワークフローとサンプルプロンプトのイメージを交えて整理します。

日々のインサイト収集：ニュースクリッピングから「仮説付き要約」へ

業界ニュースのチェックや新機能の情報収集は、多くのマーケターが日常的に行っているタスクです。Deep Researchエージェントを使うと、単純なニュースの羅列ではなく、「自社事業への影響」という観点を含めた要約を自動生成することができます。

プロンプトのイメージとしては、次のような形が考えられます。

市場・競合リサーチ：スライド化しやすい構成で出力してもらう

新市場への参入検討や、新チャネルに投資するかどうかの検討では、市場・競合リサーチのレポートが必要になります。Deep Researchエージェントを使う場合は、最終的な利用形態（例：スライド資料、社内Wiki、経営向けメモ）を最初から指定しておくと、後工程がスムーズになります。

ペルソナ設計・カスタマージャーニーの下調べ

ペルソナやカスタマージャーニーは、自社の一次データがベースになりますが、Deep Researchエージェントを使うことで、業界全体の利用シーンや意思決定プロセスのパターンを俯瞰することができます。

• 特定業界の意思決定者が情報収集に使うチャネルの傾向
• 購入までの検討ステップでよく見られるボトルネック
• 海外事例を含めた成功パターン・失敗パターン

こうした情報を「仮説レベルのジャーニー」としてまとめておき、自社のログデータや定性調査と突き合わせることで、ペルソナ・ジャーニー設計の出発点を作りやすくなります。

コンテンツマーケティング：記事・ホワイトペーパーの構成案づくり

自社メディアやホワイトペーパーの企画では、テーマごとに「読者が知りたいポイント」「競合が既に書いている内容」「差別化しやすい切り口」を整理する必要があります。Deep Researchエージェントは、特定のトピックに対する公開情報を俯瞰しながら、コンテンツ構成の候補をまとめる用途とも相性が良い領域です。

アカウントプランニング・営業資料の事前調査

大口クライアント向けのアカウントプランや提案書を作成する際には、クライアント企業の事業・投資方針・過去の取り組みなどを把握する必要があります。Deep Researchエージェントを使うことで、公開情報ベースの事前調査を標準化しやすくなります。

• クライアント企業の事業ポートフォリオと収益源の整理
• IR資料・カンファレンス等で語られている中期的な重点テーマ
• マーケティング / デジタル投資に関する過去の発言や取り組み事例

これらを「アカウントブリーフ」としてテンプレート化し、Deep Researchエージェントで下書きを作成しておけば、営業担当者やプランナーは、より提案内容の磨き込みに時間を使えるようになります。

実際にGemini Deep Researchを業務に取り入れる際は、「個人利用としての活用」と「チーム・組織としての標準化」の二つのレイヤーに分けて考えると整理しやすくなります。

まずはノーコードで：Geminiアプリを使った個人レベルの活用

まだエージェントのAPI連携まで手を出せない段階でも、GeminiアプリやWeb版のDeep Research機能を利用するだけで、日々のリサーチ業務をかなり効率化できます。

次のステップ：マーケティングチームとしての「共通リサーチパック」を作る

個々人がDeep Researchを使い慣れてきたら、チーム全体でよく使うリサーチテーマを棚卸しし、「共通の調査テンプレート」として整備していくのがおすすめです。

• 新チャネル検討用の市場・競合リサーチテンプレート
• 業界別のトレンド・事例調査テンプレート
• アカウントプランニング用のクライアントリサーチテンプレート

これらをNotionやConfluenceなどのナレッジツールにまとめておき、必要に応じてDeep Research用のプロンプトをコピーペーストできるようにしておくことで、利用のハードルを下げられます。

エージェントAPI連携：社内ツールやデータ基盤との統合

マーケティング部門にデータエンジニアやプロダクトエンジニアがいる場合は、Gemini Deep ResearchエージェントをInteractions API経由で呼び出し、社内ポータルやBIツールと連携する構成も検討できます。

Deep Researchエージェントは非同期実行を前提としているため、「リサーチジョブのステータスを確認する画面」「完了時に結果をメールやチャットに通知する仕組み」などを合わせて設計しておくと、利用体験が安定しやすくなります。

ガバナンス：品質管理と利用ルールの整理

AIエージェントの導入にあたっては、「何ができるか」と同じくらい「どう使うか」のルール設計も重要です。特に、マーケティングリサーチのように意思決定に直結する情報を扱う場合は、次の観点を意識すると安心です。

• 重要なレポートでは、必ず人が一次情報の一部をチェックする運用にする
• エージェントが参照する社内データの範囲とアクセス権限を明確にする
• 社外に共有する資料には「AIによるリサーチ支援を利用した」旨を記載するか検討する
• プロンプトテンプレートと出力例をナレッジとして蓄積し、継続的に改善する

Gemini Deep Researchエージェントの登場は、「LLMに聞いてみる」から「エージェントに仕事を任せる」への流れを加速させています。マーケティングの現場に引き寄せると、次のような変化が想定されます。

「1回の問い」ではなく「ワークフロー全体」を設計する時代

従来は、「このトピックについて教えてください」といった単発の質問に答えてもらう形でLLMを使うケースが中心でした。Deep Researchのようなエージェントが前提になると、「この1週間で、市場環境の変化を把握し、来月の戦略会議のインプットとなるレポートを用意しておいてほしい」といった、より長い時間軸の依頼を行うイメージに変わっていきます。

その結果、マーケターには「エージェントに任せるタスクの設計」と「エージェントが出したアウトプットの評価・再設計」という新しいスキルセットが求められるようになります。

複数エージェントの連携による「調査〜企画〜実行」の一体化

Deep Researchエージェント単体でも価値はありますが、今後は他のエージェントとの組み合わせによって、「調査 → 戦略立案 → クリエイティブ案出し → 配信設計 → レポーティング」といった流れがよりシームレスに繋がっていくことが予想されます。

• Deep Researchエージェントが市場・競合・顧客インサイトを整理
• 戦略立案エージェントが、キャンペーンの目的・KPI・戦略オプションを提案
• クリエイティブエージェントが、メッセージやビジュアルの方向性を複数案生成
• 運用エージェントが、媒体ごとの配信設計案やテストプランを作成

マーケターはそれらを評価・統合しながら、「どの案でいくか」「どのように検証するか」を判断する役割へと比重が移っていくイメージです。

「AIリサーチデザイナー」という新しい役割

最後に、組織内での役割という観点では、「AIリサーチデザイナー」のようなポジションを意識しておくとよいかもしれません。これは、単にツールに詳しい人ではなく、

• どのようなリサーチフレームが意思決定に役立つかを設計できる
• そのフレームをエージェントのプロンプトやテンプレートとして定義できる
• 出力の品質を継続的に評価・改善する仕組みをつくれる

といった役割を担う人材です。Gemini Deep Researchエージェントのような基盤が整ったことで、こうした役割を中心に、マーケティング組織全体のリサーチ力を底上げする動きが生まれていくことが期待されます。

Gemini Deep Researchエージェントは、マーケティング担当者の仕事から「調べてまとめる」というプロセスを完全になくしてしまうものではありません。しかし、人が本当に時間を使いたい部分を残し、それ以外をエージェントに整理してもらうという働き方への移行を後押しする存在と言えます。

まずは、日々のニュースクリッピングや簡易的な市場リサーチなど、比較的リスクの低い領域からDeep Researchを試してみるのがおすすめです。そのうえで、チームとしての共通テンプレート化やデータ基盤との連携を進めていけば、「調査と意思決定の距離」を少しずつ近づけていくことができるはずです。