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Firecrawl リサーチインデックス

研究クエリに回答する研究論文を見つけます。質問への回答が1つだけのこともあれば、複数あることもあります。判断に迷った場合は、1つに絞り込むよりも、関連性の高いものから順に、関連する論文をより幅広く提示してください。隣接する手法や論文も見られるほうが、黙って除外されるより読者の役に立ちます。

インデックスの内容

論文の抄録と、論文ごとに全文へアクセスできるリンクが収録されています。コーパスの大部分を占めるのは、生物医学およびライフサイエンス分野の文献です。PubMedの学術誌論文に加え、bioRxivとmedRxivのプレプリントも含まれているため、臨床、医薬品、遺伝子、疾患、疫学、公衆衛生に関する質問も対象です。arXivのプレプリントは、コンピューターサイエンス、物理学、数学を扱います。これらのソース以外のカバレッジは限定的です。出版社の有料購読の壁の向こう側にしか存在しない論文や、ニッチな学会で発表された論文はインデックスに含まれていない場合があり、その場合は以下の一般的なウェブツールが代替手段になります。

決まった手順はありません。クエリを読み、どのような種類かを判断して、以下の方法を選んでください。1回の検索で済むクエリもあれば、構造的・意味的な大幅な拡張が必要なクエリもあります。クエリに必要のない仕組みは実行しないでください。

各ツールの特徴と、それぞれが特に得意なこと

• MCP：firecrawl_research_search_papers(query, k?) CLI：firecrawl research search-papers <query> [--k <number>] アブストラクトを対象とするセマンティック検索（HyDE）です。ほとんどのクエリで、まず最初に使うべきツールです。 結果が少ない、またはどれも似通っている場合は、諦めずに別の切り口（隣接分野、競合手法、データセット／ベンチマーク名）で再検索してください。

• MCP：firecrawl_research_related_papers(seed_ids, intent, mode?, k?) CLI：firecrawl research related-papers <seedIds...> --intent <intent> [--mode <similar|citers|references>] [--k <number>] セマンティック検索と構造的な拡張を組み合わせ、指定した intent に合わせてランキングします。 これはセマンティック検索では見つけられない論文にたどり着く手段であり、1件の有望な論文から関連する論文群を見つけるために使います。 mode=similar → ニッチな分野の類似論文、citers → シード論文を利用・発展させた論文、references → シード論文が基盤とする論文、または比較対象としている論文。

• MCP：firecrawl_research_inspect_paper(id) CLI：firecrawl research inspect-paper <id> 1件の論文の正規メタデータを取得します。タイトル、アブストラクト、著者、カテゴリ、ソース ID、日付が含まれます。 候補論文の完全な引用情報／メタデータが必要な場合や、別の場所で入手した ID がどの論文を指すのか確認したい場合は、search_papers または related_papers の後に使ってください。 論文本文は読みません。本文に関する具体的な質問には read_paper を使ってください。

• MCP：firecrawl_research_read_paper(id, question) CLI：firecrawl research read-paper <id> --question <question> 1件の論文本文から該当箇所を取得し、重要な制約（実際に使用された手法、実際に報告されたスコア、所属、論文での比較対象など）を確認します。 何でも確認するためではなく、具体的な疑問を解消するために使ってください。

• MCP：firecrawl_search(query, categories: ["research"]) CLI：firecrawl search <query> --categories research このインデックスではありません。これは_ウェブサイト_のフィルターです。通常のウェブ検索を、研究関連ドメインの短いリストに絞り込みます。このリストには出版社のサイトに加え、pubmed.ncbi.nlm.nih.gov、biorxiv.org、medrxiv.org、arxiv.org が含まれます。検索結果は web と並んで research グループに返され、それぞれに url、title、description（一致した箇所）、position、category: "research" が含まれます。ウェブ検索結果には category がないため、結果を統合する際にはこのフィールドをキーとして使ってください。 つまり、これらのサイトのウェブページにはアクセスできますが、このインデックス内の論文レコードを検索することはできません。アブストラクトのセマンティック検索、引用グラフや関連論文の拡張、正規の論文メタデータ、本文中の該当箇所の取得はできません。結果は通常のウェブ検索結果です。 すでにウェブ検索を行っていて、同じ検索呼び出しでこれらのサイトも対象に含めたい場合に使ってください。実際に論文を探すタスクには、上記の firecrawl_research_search_papers と関連ツールを使ってください。

• MCP：firecrawl_search(query) / firecrawl_scrape(url) CLI：firecrawl search <query> / firecrawl scrape <url> 論文のアブストラクトには含まれない情報を調べるための、一般的なウェブ検索とページ取得です。ベンチマークのリーダーボード、ランキング、「最高スコア／最大規模／最も広く使われているもの」といった情報に使います。 ウェブでランキングを調べてから、上位の項目を search_papers で論文に対応付けてください。 コーパスだけでは質問に答えられない場合に限り、これらのツールを使ってください。

クエリに合ったアプローチを選ぶ

• _名前が特定された_論文が1本（「Qwen3のレポート」）→ search_papers を1回実行すれば完了です。論文を本当に1本だけ求めているのは、このケースだけです。
• 説明や手法・技術で指定された論文（「Xを初めて提案した論文」「AI生成テキストを検出する、学習不要のN-gram手法」）→ 最も合致する論文を見つけたら、そこから_関連論文群_へ広げます。related_papers で範囲を広げ、密接に関連する手法や論文も含めてください。文字どおり最も合致する論文が1本あったとしても、周辺の論文を見つけて残してください。最もよく合う1本に絞り、残りを推論だけで済ませてはいけません。クエリで特定の論文名が指定されている場合に限り、回答を1本に絞ってください。
• 列挙／手法の系統（「Xを行う論文」「Adamの代替手法」「Yのベンチマーク」）→ 回答は_複数の論文の集合_です。ここで related_papers が役立ちます。mode=similar で複数の有力な基点から範囲を広げ、新たに見つかった有力な論文を起点に再検索してください。検索1回では不十分です。
• 特性の実証（「特性Pを_使用する_／示す論文」）→ 該当する論文はPを適用していますが、要旨ではそのことに触れていない場合があります。Pを定義した論文から citers／references でたどり、候補が実際にPを使っていることを read_paper で確認してください。
• 最上位／リーダーボード（「ベンチマークXで最高」「最大」「最も人気」）→ 順位は単独の要旨ではなく、リーダーボード／ウェブ上にあります。firecrawl_search／firecrawl_scrape を使ってベンチマークのリーダーボードやランキングを探し、上位のモデル／論文を確認してから、それぞれの論文を得るために search_papers を実行してください。代替策として、ベンチマークを検索し、read_paper で候補論文の報告値を確認する方法もあります。最も難しいタイプなので、広く探してください。
• 組織／著者で絞り込むクエリ（「<org> に所属する」「<author> による」）→ トピックが合致するだけでは不十分です。論文を残す前に、所属先／著者情報をメタデータまたは read_paper で確認してください。
• 比較対象を尋ねるクエリ（「論文Xは何をベンチマーク対象にしているか／何を土台にしているか」）→ 答えは論文Xの中にあります。read_paper(X, ...) または related_papers([X], ..., mode="references") を使ってください。

原則

• 「research」という語を使う機能は2種類あります。 論文インデックスは firecrawl_research_*／firecrawl research です。firecrawl_search の categories: ["research"] オプションはウェブサイトのフィルターです。ウェブ検索の対象をPubMed、bioRxiv、medRxiv、arXiv、出版社のサイトに絞りますが、返されるのは論文レコードではなく、それらのウェブページです。論文を探すタスクでは、このスキルのツールが論文コーパスを検索します。categories: ["research"] を使うと、気づかないうちに別の問いに答えてしまいます。
• クエリの形式と対象分野は別のものです。 臨床試験についての質問も機械学習についての質問も、上記の同じ形式に当てはまります。異なるのは検索結果の出典だけです。コーパスはarXivのみだと思い込み、生物医学や生命科学のクエリをオープンウェブに送らないでください。search_papers が検索する対象の大部分を占めるのは、PubMed、bioRxiv、medRxivです。
• 迷ったら含めてください。 トピック／手法／比較に関する質問では、最もよく合う論文1本だけでなく、関連する_論文群_を返してください。関連する可能性のある論文は除外するより残す方向で判断してください。周辺の手法も良い回答の一部です。1本が最も正確に合致するからといって、近接する研究を推論で除外しないでください。
• 文献をたどり、見つけた論文を残してください。 先駆的な研究、競合する手法、近接する研究は、たいてい1段階たどるだけで見つかります。related_papers を使い、最初に見つかった論文だけでなく、関連論文も_含めてください_。良い結果が1つ見つかった時点で止めることが、読者に不完全な回答を渡してしまう最もよくある原因です。
• 除外の確認に使い、関門にはしないでください。 厳格な条件を明らかに満たさない場合（所属先／著者が異なる、スコアを実際には報告していないなど）は、read_paper を使って論文を_除外_してください。関連性がありそうな論文は、証明を求めるより残す方向で判断してください。
• 明らかにトピック外のものだけを除外してください。 無関係だと確信できる論文を数合わせで加えるのは避けてください。ただし、これは高い基準です。関連性がありそうな研究のほとんどは、候補に含めるべきです。

関連項目

• firecrawl-build-search — ここでクエリを実行する代わりに、論文インデックスをアプリに組み込む方法