deep-research

ディープリサーチ

利用可能なすべてのツールを使って、網羅的かつ正確な調査を行うための体系的な方法論です。速度よりも正確さを優先します。

基本原則

1. 複数の情報源が必要です — 重要な主張を単一の情報源だけに頼ってはいけません
2. すべてを照合します — 独立した複数の情報源で、事実が一貫して確認できることを確かめます
3. 出典の明記が必須です — すべての主張に出典が必要です。出典のない断定は避けます
4. 不確実性を認めます — 情報源が食い違う場合や信頼性が低い場合は、その旨を明示します
5. 一次情報源を優先します — 公式ドキュメント ＞ ブログ記事 ＞ フォーラムの回答 ＞ AI 生成コンテンツ

利用可能な調査ツール

調査テーマに応じて、以下のツールを組み合わせて使用します。

ツール	得意分野	制限事項
WebSearch	最新ニュース、最近の情報、幅広いテーマの発見	検索結果が古かったり、SEO の影響を受けていたりする可能性があります
WebFetch	特定の URL の読み込み、詳細なコンテンツの抽出	URL が判明している必要があります
Playwright browser	対話型サイト、有料コンテンツ（ログイン済みの場合）、複雑なナビゲーション	時間がかかり、より多くのトークンを必要とします
Context7/MCP docs	ライブラリ／フレームワークのドキュメント	インデックス済みのライブラリに限られます
OpenAI docs MCP	OpenAI API の詳細	OpenAI のみが対象です
Grep/Glob/Read	コードベースの調査、実装の検索	ローカルファイルに限られます

調査ワークフロー

フェーズ 1：調査範囲の定義

調査を始める前に、以下を明確にします。

1. 中心となる質問 — 具体的にどのような質問に答える必要がありますか？
2. 必要な深さ — 概要でよいですか、それとも徹底的な詳細調査が必要ですか？
3. 情報の鮮度に関する要件 — 情報の新しさは重要ですか？（API のバージョン、時事問題など）
4. 権威ある情報源 — どのような情報源が決定的な回答とみなされますか？

調査範囲が曖昧な場合は、確認の質問をしてください。調査の方向性が複数考えられる場合は、選択肢を整理するために AskUserQuestion を使用します。

フェーズ 2：情報源の発見

関連する情報源を幅広く探します。

1. WebSearch with multiple query variations
   - Try 3-5 different phrasings of the core question
   - Include technical terms AND plain language
   - Search for "[topic] official documentation"
   - Search for "[topic] research paper" or "[topic] study"

2. Identify authoritative sources from results
   - Official documentation sites
   - Academic papers / research institutions
   - Industry standards bodies
   - Recognized experts in the field

3. Check specialized tools
   - Context7 for library/framework docs
   - OpenAI docs MCP for OpenAI-specific topics
   - GitHub/codebase for implementation details

情報源を見つける際のヒューリスティック：

• 政府や学術機関のドメイン（.gov、.edu、.ac.uk）は、正確性が高い傾向があります
• 公式プロジェクトドキュメントは、そのプロジェクトに関する権威ある情報源です
• Wikipedia は出発点であり、最終地点ではありません — 引用元をたどってください
• Stack Overflow の回答は検証が必要です。投票数と日付を確認してください
• コンテンツファームや SEO に最適化されたまとめ記事には注意してください

フェーズ 3：詳細な読み込み

有望な情報源ごとに、以下を行います。

1. コンテンツ全体を取得する — WebFetch またはブラウザーを使用して全文を取得します
2. 重要な主張を抽出する — 具体的な事実、数値、日付、引用を書き留めます
3. 情報源のメタデータを記録する — 著者、日付、組織、潜在的な偏りを記録します
4. 引用を特定する — この情報源はどの情報源を引用していますか？
5. 矛盾に印を付ける — 他の情報源と矛盾していませんか？

情報源の種類に応じた読み方：

情報源の種類	読み方
ドキュメント	関連セクションを最後まで読み、バージョン／日付を記録します
研究論文	要約、結論、方法論の順に読みます
ニュース記事	掲載日、著者の経歴、引用元を確認します
ブログ記事	主張を独立して検証し、著者の専門性を確認します
フォーラム／Q&A	回答の日付、投票数、承認状況を確認し、独立して検証します

フェーズ 4：相互検証

主要な主張ごとに、以下を行います。

1. 独立した情報源を 2 件以上見つける — 相互に引用し合っていない情報源を探します
2. 矛盾を確認する — 情報源間に意見の相違があれば記録します
3. 新しい情報源を優先する — 変化の速いテーマの場合
4. 権威性に基づいて重み付けする — 一次情報源 ＞ 二次情報源 ＞ 三次情報源

矛盾の解決：

• 情報源の見解が異なる場合は、すべての立場を出典とともに報告します
• 意見が異なる理由を調査します（背景の違い、古い情報、定義の違いなど）
• ある情報源の権威性が明らかに高い場合は、その旨を記します
• どれか一つの見解を黙って選ぶことは決してしません

フェーズ 5：統合と出力

調査結果を明確に構成します。

## Research Summary: [Topic]

### Key Findings

1. **[Finding 1]**
   - [Specific fact with citation]
   - [Supporting evidence]
   - Confidence: High/Medium/Low
   - Sources: [1], [2]

2. **[Finding 2]**
   ...

### Conflicts & Uncertainties

- [Area of disagreement]: Source A claims X [1], while Source B claims Y [2]. [Analysis of why they differ]

### Source Quality Assessment

| # | Source | Type | Authority | Recency | Notes |
|---|--------|------|-----------|---------|-------|
| 1 | [URL] | Official docs | High | 2024-01 | Primary source |
| 2 | [URL] | Research paper | High | 2023-06 | Peer-reviewed |
| 3 | [URL] | Blog | Medium | 2024-03 | Author is [expert] |

### Gaps & Limitations

- [What couldn't be verified]
- [Areas needing more research]

### Citations

[1] [Full citation with URL]
[2] [Full citation with URL]
...

信頼度レベル

各調査結果に信頼度を割り当てます。

レベル	基準
高	独立した信頼できる情報源が3つ以上一致しており、矛盾がない
中	2つの情報源が一致する、または信頼性が非常に高い情報源が1つあり、軽微な矛盾がある
低	情報源が1つのみ、または情報源間に重大な矛盾がある
不確実	情報源間に重大な矛盾があり、真偽を判断できない

信頼度は必ず明記してください。「確信が持てません」も有効な調査結果です。

引用形式

番号付きの参照をインライン引用で使用します。

The API rate limit is 60 requests per minute [1], though this can be increased
for enterprise accounts [2].

---
[1] OpenAI API Documentation, "Rate Limits", https://platform.openai.com/docs/guides/rate-limits, accessed 2024-01-15
[2] OpenAI Enterprise FAQ, https://openai.com/enterprise, accessed 2024-01-15

引用には次の情報を含めてください。

• 情報源の名前／タイトル
• URL（ウェブ情報源の場合）
• アクセス日（ウェブ情報源の場合）
• 公開日（確認できる場合）

特別な調査シナリオ

急速に進化するトピック（AI、暗号資産など）

• 過去6か月以内の情報源を優先します
• 公式の変更履歴とリリースノートを確認します
• 情報が古くなっている可能性がある場合は、その旨を記載します
• ブラウザーを使用して最新の状況を直接確認することを検討します

議論の分かれるトピック

• 複数の見解を、それぞれの引用とともに提示します
• それぞれの立場で最も有力な主張を示します
• 情報源に偏りがある可能性と、その理由を記載します
• 証拠が圧倒的でない限り、どちらかの立場を選びません

技術的な実装に関する質問

• まず公式ドキュメントを確認します（Context7、MCP サーバー）
• GitHub でサンプルコードを探します
• 可能であれば、実際の動作と照合して検証します
• バージョンによる違いを記載します

比較調査（「X 対 Y」）

• すべての選択肢を同じ評価基準で比較します
• 可能な場合は、直接比較している情報源を探します
• 偏りがないか確認します（ベンダーがスポンサーとなっている比較など）
• それぞれの選択肢が何に最適化されているかを記載します

避けるべきアンチパターン

アンチパターン	問題点	代わりにすること
情報源が1つだけ	検証できない	必ず2つ以上の情報源を探す
引用のない主張	検証できない	すべての事実に情報源を付ける
最初の検索結果が最良だと決めつける	SEO は正確性を意味しない	情報源の質を評価する
矛盾を無視する	不確実性が隠される	すべての見解を報告する
古い情報源	情報が劣化する	公開日を確認する
AI の要約を信頼する	幻覚が含まれる可能性がある	一次情報源を確認する
早々に調査を切り上げる	全体像を把握できない	調査による効果が薄れるまで続ける

完了条件

次の条件を満たした時点で、調査は完了です。

1. 中心となる質問に引用付きで回答している
2. 主な主張を、独立した2つ以上の情報源で検証している
3. 矛盾や不確実性を明確に記載している
4. すべての引用について情報源の質を評価している
5. 調査結果に信頼度を割り当てている
6. 不足している情報や制約を記録している

参考ファイル

特定のシナリオに関する詳しいガイダンスは、以下を参照してください。

• 情報源の評価基準 — 情報源の信頼性を評価する方法
• 検索戦略 — 分野ごとの高度な検索手法