autonomous-investigation

自律的調査プロトコル

目的

調査スキルの標準契約を定めます。これは、あなたがコンテキストを与える代わりに証拠を確認する間に、AI が世の中の情報（ウェブ検索、公開データ、公開された届出）を調査するスキルです。workshop-facilitation が質問を一つずつ尋ねるスキルを定めるのに対し、このプロトコルは、あなたの応答を待たずに進行するスキルを定めます。質問数に上限を設け、計画を示し、すべての主張にラベルを付け、前四半期の実行結果と比較できるほど安定した出力を生成します。この最後の特性が重要です。この契約に従う調査は、エージェントタスク、ループ処理、またはスケジュール実行として動かせます。

入力

必須の入力はありません — このスキルは、ほかの調査スキルが従うプロトコルを定義します。 単独で呼び出す場合に役立つ情報： 調査対象と、何よりも調査が支援すべき意思決定です。意思決定を伴わない調査は趣味のようなものです。「これだけで十分」の基準は意思決定によって決まるため、すべての調査スキルは意思決定を尋ねます。

呼び出し時に指定された内容（スキル名の後のテキスト、貼り付けられたコンテキストのダンプ、または追加された ARGUMENTS: 行）は、すでに回答されたものとして扱います。それを利用し、質問数の上限に算入し、再度尋ねないでください。

何も持たずに始めても大丈夫です。 誰も質問に答えない場合でも、入手可能な最善の証拠を基に、仮定にラベルを付けて調査を進めることが、このプロトコルの設計のすべてです。別のスキルがこのプロトコルを参照している場合は、そのスキルの「入力」セクションに従ってください。

呼び出し例： Run an autonomous investigation on [TARGET]'s move into workflow automation — this supports our Q3 roadmap bet on the same space.

重要な概念

2 つのプロトコル、2 つの役割

	workshop-facilitation	autonomous-investigation
コンテキストを持つのは誰か	ユーザー	世の中（公開情報源）
対話の形式	1 ターンにつき質問 1 つ	質問数に上限を設け、その後は進行
無応答で止まるか	はい — 回答を待つ	いいえ — 仮定にラベルを付けて続行
スケジュール実行できるか	いいえ	はい — それが目的です

契約

すべての調査スキルは、以下の7つの条項をすべて守ります。選択式ではありません。

1. 質問の上限 — 追加確認の質問に設ける厳格な上限（通常は3つ）です。上限に達したとき、または回答がないときは、前提を明記して進めます。これにより調査をスケジュール可能にし、無人で実行した場合も停止せず、適切に精度を落として対応できます。

2. 調査計画の確認ゲート — 調査を始める前に、検索対象、情報源の種類、事実と推論の区別方法を示す3項目の計画を提示します。ユーザーが修正しない限り、そのまま進めます。なぜ効果があるか： 計画の確認は10秒で済みますが、誤った報告書の確認には10分かかります。このゲートは、ワークフロー全体で最も低コストな修正ポイントです。

3. 根拠ラベル — 重要な主張には、それぞれ次のラベルを1つだけ付けます。

   • 事実 — 情報源で裏付けられており、確認可能なURLが併記されています
   • 推論 — 根拠に基づく解釈です。根拠は引用し、そこからの推論をどう評価するかは読者に委ねます
   • 仮定 — 調査を進めるために置く暫定的な推測です。検証項目として列挙します
     ラベルは簡潔にします。見つけられなかったことは第4のラベルではありません。明示的な不足情報リストに記載します。なぜ効果があるか： 戦略資料に記載された競合に関する「事実」の多くは、ラベルのない推論です。誠実さを3段階で示す習慣が、情報分析と自信に満ちた物語づくりを分けます。

4. 捏造禁止リスト — 各調査スキルで、その分野に特有の捏造リスク（競合他社、価格、市場シェア、特許の内容、顧客獲得実績など）を挙げ、それらの捏造を禁止します。実在し、確認可能なURLのみを使用します。出典と日付のない主張は、バッジを身に着けた意見にすぎません。なぜ効果があるか： このリストにより、人間は何を最初に検証すべきかを正確に把握できます。

5. 必要十分モード — デフォルトでは、意思決定に必要な分量に収めた短い箇条書きで、最も重要な調査結果を提示します。詳細モードは、依頼があった場合にのみ使用します。調査の価値はページ数ではなく、意思決定の支援にあります。

6. 固定された出力スキーマ — セクションの順序と構成は実行ごとに変えません。これにより、実行Nと実行N+1を差分比較できます。差分の監視、定期的な更新、「前四半期から何が変わったか」の確認は、すべてこの条項に依存します。

7. 最終ステップブロック — 最後に、次の選択肢を番号付きでちょうど4つ提示します（作成する成果物、実施する追加調査、検証する仮定）。1、1 and 3、Verbose Mode、またはカスタムの進め方を受け付けます。

信頼度の積み重ねルール

ラベルは個々の主張の信頼度を示し、積み重ねは全体像の信頼度を示します。独立した情報収集経路からシグナルが得られた場合（intelligence-collection-disciplinesを参照）：

1 channel flags it   → Watch item. Log it, do nothing.
2 channels agree     → Working hypothesis. Assign someone to probe.
3+ channels agree    → Actionable intelligence. Brief leadership, adjust plans.
Channels conflict    → The most interesting case. Someone is bluffing. Dig.

どの分野にも当てはまる系として、発表は、資金調達、調達活動、採用、または契約によって裏付けられるまでは、意向として扱ってください。 意欲はプレスリリースに表れます。確約は提出書類、求人情報、発注書に表れます。

ガードレール

このプロトコルに基づくすべての情報収集は、合法かつ倫理的なオープンソース調査です。

• 可： 公開、提出、投稿された情報、または公に観察可能な情報。
• 不可： 身分を偽ること、NDAで保護された情報を求めること、前職の雇用主の秘密を聞き出す目的で誰かを雇うこと、同意した利用規約に違反するスクレイピング。

競争情報専門職団体の倫理規定（SCIP Code of Ethics）から借りた経験則：対象企業のユーザーカンファレンスの壇上で、自分の調査方法を説明することに抵抗を感じるなら、その方法は使わないでください。

適用

このプロトコルを実装するスキル向け

1. Referencesで、このスキルが従うプロトコルとして本プロトコルを明記します。
2. スキルの質問上限（デフォルトは3つ）と、質問そのものを記載します。
3. その分野の捏造禁止リストを定義し、この領域でAIが捏造しやすい具体的な事項を挙げます。
4. 番号付きセクションで固定された出力スキーマを定義し、「順序を変更しない」と明記します。
5. スキーマの最後に、選択肢をちょうど4つ含む最終ステップブロックを設けます。

調査を実施するエージェント向け

1. まず、インラインの呼び出しコンテキストを読みます。質問予算に算入してください。
2. 未回答の予算に関する質問だけをします。返答がなければ、そのまま進め、補完のために推測した内容にはすべて Assumption と明記してください。
3. 3項目の検索計画を提示します。修正がない限り、続行してください。
4. 必要十分な範囲で調査します。複数の種類の情報源を使い、実際の URL と日付を記録してください。
5. 重要な主張にはすべて Fact / Inference / Assumption のラベルを付けます。見つけられなかったことは、ギャップのリストに記載してください。
6. 複数のチャネルが同じ動向を示している場合は、確信度の積み上げを適用し、単なる兆候ではなく積み上げのレベルを報告してください。
7. スキーマを正確に出力します。前回と同じセクションを同じ順序で使い、この実行結果を前回の結果と差分比較できるようにしてください。
8. Final Step ブロックで締めくくります。ユーザーが番号を選んだ場合は実行してください。返答がない場合（スケジュール実行）は、出力を保存して終了してください。

コピーして使用できる 調査ブリーフ — エージェントへの説明や新しい調査スキルの設計に使える、契約の7つの条項を記入式の判断項目にしたもの — は template.md にあります。

例

プロトコルに準拠した実行の開始時（ユーザーが対象と判断事項をインラインで提示しているため、質問は不要）：

検索計画（変更するには「修正」と入力してください）：

• [TARGET] の価格ページ、リリースノート、直近2回分の決算説明会の書き起こしを調べます
• 情報源の構成：企業サイト、提出書類、信頼できる報道機関、レビューサイト
• 事実には URL を付け、解釈には Inference のラベルを付け、ギャップは検証が必要な Assumption として記載します

(調査を実施)

主な発見： [TARGET] は5月に中価格帯プランを廃止しました — Fact （価格ページの差分、5月12日）。提供プランはエンタープライズ向けに集約されつつあります — Inference（プランの廃止に加え、4月以降にエンタープライズ限定機能が2つ提供開始されています）。 今後2四半期以内に最低価格を引き上げるでしょう — Assumption（傾向に基づく推測。次回の価格ページ変更を確認して検証してください）。

Final Step — 1、2、3、4、組み合わせ、または「Verbose Mode」と返信してください：

1. これらの発見に基づいて競合対策カードを作成する
2. 経営幹部向け比較マトリクス
3. 今後2四半期のリスクと機会
4. 前提を検証するためのディスカバリー質問

担当者が不在のスケジュール実行： 同じスキルが保存済みの呼び出しから四半期ごとに実行されます。質問予算はすでに使い切っています（質問はゼロ。コンテキストがインラインで提示されていたため）。計画の承認プロセスは自動的に続行され、スキーマも変わらないため、出力は前四半期の結果ときれいに差分比較できます。チームが読むのはレポートではなく、差分です。

すべての条項を実際の状況に適用した完全な実行例（架空）については、examples/protocol-in-action.md を参照してください。承認段階でユーザーが検索計画を修正する例や、捏造禁止リストが守られた正直なギャップ一覧も含まれています。 examples/protocol-in-action-industrial.md では、4つのチャネルが一致し、1つが異なる場合の対立ケースと、調査を深めることで戦略的な対応が変わる様子を示しています。

よくある落とし穴

• レポートの見せかけ。 20ページのレポートは努力の証しにはなりますが、知性の証しではありません。ラベル付きの調査結果1ページで意思決定に足りるなら、20ページは欠陥です。必要十分モードは契約であり、単なる提案ではありません。
• 推論のラベル付け不足。 2件の求人情報から導いた解釈なのに、「競合他社XはAIに軸足を移している」と事実のように述べることです。ラベルは飾りではありません。賭けに出る前に何を確認すべきか、読み手に伝えるものです。
• 出典の捏造。 解決できないURLや、存在しない引用です。捏造してはならないもののリストには、この分野で誘惑に駆られやすい項目が挙げられています。これを守らなければ、出力全体が疑わしいものになります。
• 計画の承認ゲートを省略すること。 間違った方向への10分間の調査は、計画を10秒間見直すよりも大きなコストになります。このゲートがあるのは、計画の軌道修正は簡単でも、レポートの軌道修正はそうではないからです。
• 発表の誇張。 プレスリリースを確約として扱うことです。発表が示すのは意向です。それを前提に計画を立て直す前に、資金、人材採用、契約で裏付けを取ってください。
• スキーマのドリフト。 実行ごとに出力構造を「改善」すると、差分比較が気付かぬうちに台無しになります。下流の差分モニターは、今やリンゴと、並べ替えられた果樹園を比較することになります。
• 単一情報源による確信。 シグナルが1つだけなら、それは逸話です。独立したチャネル間で一致が見られる場合にのみ確信度を引き上げてください。それが積み重ねルールの役割です。

参考資料

• intelligence-collection-disciplines（コンポーネント）— このプロトコルがラベル付けして積み重ねるシグナルを生み出す、8つの情報収集チャネル
• workshop-facilitation（インタラクティブ）— ユーザーがコンテキストを持つスキル向けの、関連するプロトコル
• この契約に準拠する調査スキル：market-landscape-scan、competitive-research-snapshot、 competitive-intel-watch、battle-card-builder（各スキルの「参考資料」セクションでこのプロトコルに言及しています）
• SCIP Code of Ethics — 競合情報の専門職における参照基準
• https://github.com/deanpeters/product-manager-prompts リポジトリにある、市場情報調査契約を基にしています。