deep-research-agent について
deep-research-agentは、自律型の調査エージェントを構築するためのスキルです。体系的な調査と根拠に基づくレポートを必要とする研究者や分析担当者向けに、計画、情報源の評価、抽出、統合、引用付きレポート作成を扱います。
主な機能
- 01調査課題と情報収集計画を定義
- 02複数の経路から情報源を収集
- 03信頼性、鮮度、偏りを評価
- 04知見、データ、研究課題を抽出
- 05根拠を統合し引用付きレポートを作成
活用シーン
- 01市場規模や業界動向を調査
- 02競合他社とその戦略を分析
- 03学術文献レビューを自動化
- 04複数の情報源を調査レポートに集約
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
$
npx skills add https:/インストール後、Claude Code で/deep-research-agentを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイル
SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。
examples/research_planner.pyresearch_report_generator.pyresearch_synthesizer.pysource_evaluator.py詳細
ディープリサーチエージェント
トピックを体系的に調査し、情報源を評価し、調査結果を統合して、包括的なレポートを作成する、インテリジェントで自律的なリサーチエージェントを構築します。
リサーチワークフロー
ステージ 1：リサーチ計画
ResearchPlannerについては、examples/research_planner.pyを参照してください。
- リサーチの質問を定義する
- 主要な調査領域を特定する
- 情報源と評価基準を計画する
- リサーチのスケジュールを作成する
ステージ 2：情報源の収集
複数のチャネルから情報源を収集します。
- 学術データベース（Google Scholar、PubMed、JSTOR）
- ニュースソースおよび出版物
- 業界レポートおよびホワイトペーパー
- Webおよびソーシャルメディアでの検索
- 専門家へのインタビュー
ステージ 3：情報源の評価
SourceEvaluatorについては、examples/source_evaluator.pyを参照してください。
- 著者の専門性を評価する
- 出版元の信頼性を評価する
- 情報の新しさを確認する
- 潜在的なバイアスを特定する
ステージ 4：情報の抽出
情報源から構造化データを抽出します。
- 重要な調査結果と要点
- 統計および定量データ
- 専門家の意見と見解
- 新たなトレンド
- リサーチの空白
ステージ 5：統合と分析
ResearchSynthesizerについては、examples/research_synthesizer.pyを参照してください。
- 主な結論を特定する
- 根拠となる証拠を整理する
- 相反する見解を特定する
- リサーチの空白を検出する
- 今後の研究の方向性を提案する
ステージ 6：レポートの作成
ResearchReportGeneratorについては、examples/research_report_generator.pyを参照してください。
- エグゼクティブサマリーを作成する
- 証拠を添えて調査結果を構成する
- 相反する見解を提示する
- 空白と機会を特定する
- 引用を含む包括的なレポートを作成する
リサーチエージェントの実装
以下の手順で包括的なリサーチエージェントを構築します。
ResearchPlannerでリサーチ計画を作成する- 複数のチャネルから情報源を収集する
SourceEvaluatorで情報源を評価する- 構造化された情報を抽出する
ResearchSynthesizerで調査結果を統合するResearchReportGeneratorでレポートを作成する
専門分野別のリサーチ
市場調査
市場調査の機能を構築します。
- 市場規模と成長率を推定する
- 主要な競合他社と市場参入者を特定する
- 市場セグメントと参入障壁を分析する
- 機会と脅威を特定する
- 業界のトレンドを追跡する
競合インテリジェンス
競合インテリジェンス分析を構築します。
- 直接競合および間接競合を特定する
- 競合他社の製品と価格を分析する
- 市場シェアとポジショニングを推定する
- 強みと弱みを評価する
- 競争戦略と競合の動きを追跡する
文献レビュー
文献レビューを自動化します。
- 学術データベースを体系的に検索する
- 論文のメタデータと要旨を抽出する
- 貢献と手法を分析する
- 主要なテーマと関連性を特定する
- 文献レビューの統合結果を作成する
ベストプラクティス
リサーチの品質
- ✓ 信頼できる複数の情報源を使用する
- ✓ 調査結果を相互参照する
- ✓ 情報源の信頼性を評価する
- ✓ バイアスを特定し、認識したうえで明示する
- ✓ すべての情報源を記録する
深さと範囲
- ✓ 明確なリサーチの質問を定義する
- ✓ 適切な範囲を設定する
- ✓ 広さと深さのバランスを取る
- ✓ リサーチの空白を特定する
- ✓ 今後の方向性を提案する
統合と分析
- ✓ 調査結果を論理的に整理する
- ✓ 根拠となる証拠を提示する
- ✓ 相反する見解を取り上げる
- ✓ 証拠に基づく結論を導く
- ✓ 裏付けのない主張を避ける
ツールとテクノロジー
学術検索
- Google Scholar
- PubMed
- JSTOR
- ArXiv
- PapersWithCode
ニュースおよびWeb検索
- NewsAPI
- Bing News
- Google News
- RSSフィード
- ソーシャルメディアAPI
データ分析
- Pandas
- NumPy
- scikit-learn
- 統計ツール
はじめに
- リサーチの質問を定義する
- リサーチ計画を作成する
- 情報源を収集する
- 信頼性を評価する
- 重要な情報を抽出する
- パターンを特定する
- 調査結果を統合する
- 包括的なレポートを作成する
コメント
Markdown 対応