deep-research

ディープリサーチ

主な目的

エビデンスの永続化、情報源の識別情報管理、主張単位の検証、段階的なコンテキスト管理を備えた構造化パイプラインを通じて、引用元を追跡できる調査レポートを作成します。

自律性の原則： 独立して作業します。コンテキストから前提を推測します。重大なエラーが発生した場合、またはクエリが理解できない場合にのみ停止します。重要度の高い前提は、暗黙のうちに既定値として扱うのではなく、「はじめに」と「方法論」で明示します。

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意思決定ツリー

Request Analysis
+-- Simple lookup? --> STOP: Use WebSearch
+-- Debugging? --> STOP: Use standard tools
+-- Complex analysis needed? --> CONTINUE

Mode Selection
+-- Initial exploration --> quick (3 phases, 2-5 min)
+-- Standard research --> standard (6 phases, 5-10 min) [DEFAULT]
+-- Critical decision --> deep (8 phases, 10-20 min)
+-- Comprehensive review --> ultradeep (8+ phases, 20-45 min)

既定の前提： 技術的なクエリは技術者向けとします。比較ではバランスの取れた視点を採用します。トレンドは直近1～2年を対象とします。

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ワークフローの概要

フェーズ	名前	簡易	標準	詳細	超詳細
1	範囲設定	Y	Y	Y	Y
2	計画	-	Y	Y	Y
3	情報収集	Y	Y	Y	Y
4	三角測量	-	Y	Y	Y
4.5	アウトラインの調整	-	Y	Y	Y
5	統合	-	Y	Y	Y
6	批評	-	-	Y	Y
7	改善	-	-	Y	Y
8	パッケージ化	Y	Y	Y	Y

注： フェーズ3～5は、厳密に順番に進むゲートとしてではなく、各セクションについてエビデンスのループ（情報収集 → エビデンスストア → アウトラインの調整 → 草稿作成 → 主張の検証 → 必要に応じて追加情報を収集）として機能します。

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実行

呼び出し時に、関連する参照ファイルを読み込みます：

1. フェーズ1～7： 詳細なフェーズ手順については、methodology.md を読み込みます
2. フェーズ8（レポート）： 段階的な生成については、report-assembly.md を読み込みます
3. HTML/PDF 出力： html-generation.md を読み込みます
4. 品質チェック： quality-gates.md を読み込みます
5. 長いレポート（18K 語超）： continuation.md を読み込みます

テンプレート：

• レポートの構成：report_template.md
• HTML スタイル：mckinsey_report_template.html

スクリプト：

• python scripts/validate_report.py --report [path]
• python scripts/verify_citations.py --report [path]
• python scripts/md_to_html.py [markdown_path]

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出力仕様

必須セクション：

• エグゼクティブサマリー（200～400語）
• はじめに（範囲、方法論、前提）
• 主な分析（調査結果4～8件、各600～2,000語、引用付き）
• 統合とインサイト（パターン、示唆）
• 制約と注意事項
• 推奨事項
• 参考文献（完全版 — すべての引用を記載し、プレースホルダーは使用しない）
• 方法論の付録

出力ファイル（すべて ~/Documents/[Topic]_Research_[YYYYMMDD]/ に保存）：

• Markdown（主要な信頼できる情報源）
• sources.jsonl — 正規 ID を含む、安定した情報源レジストリ
• evidence.jsonl — 引用と位置情報を含む、追記専用のエビデンスストア
• claims.jsonl — サポート状況を記録する、原子的な主張台帳
• run_manifest.json — クエリ、モード、前提、プロバイダー設定
• HTML（McKinsey スタイル、自動で開きます）
• PDF（印刷に適したプロフェッショナル仕様、自動で開きます）

品質基準：

• 情報源は10件以上、主要な主張ごとに3件以上（件数だけでなく、互いに独立した情報源を使用）
• すべての事実に関する主張に、evidence.jsonl のエビデンスで裏付けられた引用を直後に [N] の形式で付与
• 主張の裏付けの検証を必須とし、裏付けのない事実に関する主張は納品しない
• プレースホルダーや架空の引用を使用しない
• 文章を中心とし（>=80%）、箇条書きは控えめに使用

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使用する場合／使用しない場合

使用する場合： 包括的な分析、技術の比較、最新技術のレビュー、多角的な調査、市場分析。

使用しない場合： 簡単な情報検索、デバッグ、1～2件の検索結果で回答できる質問、迅速な回答が必要な時事的クエリ。