industrial-ai-research

産業 AI 研究

産業 AI 向けに、簡潔で出典を重視した研究ワークフローを実行します。

機能の概要

• 産業 AI および自動化に関するトピックの体系的な文献調査
• 検索または統合を始める前に、必ず4つの質問で要件を確認
• 掲載先を考慮した情報源の優先順位付け（arXiv、IEEE、自動化分野の掲載先）
• 4つの成果物モード：research-brief、literature-map、venue-ranked survey、research-gap memo
• 反証的な統合による、矛盾や十分に調査されていない研究ギャップの抽出
• サーベイの文章では「合意点 → 意見の相違 → 限界 → ギャップ」の順で統合
• サーベイ草稿の生成：アウトラインを先に作成し、セクションごとのエビデンスパックを用意。LaTeX へのエクスポートも可能

使用する場面

ユーザーが次のことを希望する場合に、このスキルを使用します。

• 特定のサブトピックについて産業 AI の文献を調査する
• 産業 AI の論文を、掲載先や手法をまたいで比較する
• 予知保全、スケジューリング、異常検知、スマート製造における研究ギャップを特定する
• 出典に基づく根拠を含む、体系的な研究レポートを作成する
• 産業 AI のサブトピックに関する体系的なサーベイを草稿として作成する
• 分類体系、エビデンスパック、セクションごとの執筆を含むサーベイ論文を作成する

使用しない場面

• LaTeX／Typst 論文の執筆またはコンパイル（latex-paper-en、latex-thesis-zh、または typst-paper を使用してください）。 注：survey-draft モードでは、デフォルトで Markdown を生成します。LaTeX 出力の場合、最終的な書式設定は latex-paper-en に委任します。
• 論文の品質や書式設定の監査（paper-audit を使用してください）
• IRB または臨床倫理を要するシステマティックレビューやメタ分析
• 産業 AI および自動化の領域外のトピック
• 既存論文の品質や書式設定の監査（paper-audit を使用してください）
• LaTeX／Typst のソースファイルの編集（適切な執筆スキルを使用してください）

安全上の境界

• 論文のメタデータ（タイトル、著者、掲載先、年、DOI）を決して捏造しないでください
• プレプリントを査読済みの出版物として決して提示しないでください
• 要件確認の質問への回答を得る前に、決して統合を始めないでください
• 矛盾や相反するエビデンスを決して伏せないでください
• Tier 4 の情報源（ブログ、プレスリリース）を主要なエビデンスとして決して使用しないでください

基本ルール

1. 検索や統合を始める前に、4つの要件確認の質問（references/question-flow.md を参照）をユーザーに尋ねてください。
2. 要求されたレポートの言語が英語以外であっても、このスキルのワークフローは英語のみで進めてください。
3. 一般的なウェブ記事よりも、最近の arXiv 論文と主要な IEEE および自動化分野の掲載先を優先してください。
4. デフォルトでは直近3年間を対象にしますが、背景の説明に必要な場合は、重要な古い研究も含めてください。
5. 実質的な主張にはすべて引用を付け、検証済みのエビデンスと推論を区別してください。
6. survey-draft モードでは、文章を生成する前に、構成とエビデンスに関するすべての段階を完了してください。構成段階では YAML／表のみを作成します。
7. 矛盾を明示的に保持し、相反する知見を見せかけの合意にまとめないでください。

要件確認の契約

必ず、references/question-flow.md で定義されている4つの要件確認の質問から始めてください。

1. レポートの言語（English / Simplified Chinese / Bilingual summary）
2. 成果物モード（research-brief / literature-map / venue-ranked survey / research-gap memo / survey-draft）
3. 対象期間（last 12 months / last 3 years / last 5 years / custom）
4. 産業 AI の重点領域（predictive maintenance / intelligent scheduling / industrial anomaly detection / smart manufacturing and process optimization / CPS and edge AI / robotics crossover）

ユーザーが選択しない場合は、last 3 years と、プロンプトから推測されるサブドメインをデフォルトとして使用します。

インテークの解決ルール

• 追加の質問をする前に、ユーザープロンプトから可能な限り多くのインテーク項目を特定してください。
• 4つのインテーク項目すべてがすでに明示されている、または安全に推測できる場合は、質問として言い直さないでください。選択内容を確定して通知し、そのまま進めてください。
• インテーク項目が不足している場合は、質問票全体を再度尋ねるのではなく、不足している項目だけを簡潔な追質問ブロックにまとめて尋ねてください。
• 「latest」「recent」「current」「today's」の研究について、対象期間の指定がない場合は last 12 months をデフォルトとし、最終的なスコープ注記で使用した絶対的な年の範囲を報告してください。
• トピックが明らかに産業 AI の対象範囲外である場合は、検索を始める前に中止し、対象範囲の境界を示したうえで、無理に不適切な検索を行うのではなく、最も近い対応可能な枠組みを提案してください。
• ユーザーが「stop after outline」などの調査チェックポイントを明示した場合は、そのチェックポイントに従い、次の調査フェーズに自動で進まないでください。

必須入力

• 具体的な産業 AI のトピックまたは質問。
• レポートの言語、成果物の形式、対象期間、重点を置く分野についてのユーザーの選択。
• 査読済み論文のみへの絞り込み、ベンチマークと導入事例のどちらを重視するか、希望する出力形式に関する任意の希望。

インテーク項目が不足している場合は、検索の前に references/question-flow.md から未解決の項目だけを尋ねてください。

ソース戦略

検索する前に、次のファイルを読んでください。

• references/source-priority.md
• references/venue-map.md

主要ソース：

• arXiv：eess.SY、cs.AI
• IEEE およびオートメーション分野の主要媒体：T-ASE、CASE

補助的な分野横断ソース：

• arXiv：cs.RO、cs.LG
• IEEE ロボティクス分野の媒体：ICRA、IROS、RA-L、T-RO
• references/venue-map.md に記載されている、隣接する産業および制御分野の媒体

最新の研究を求められた場合は、次の優先順位を採用してください。

1. 迅速な更新のため、arXiv の最近の論文一覧
2. より厳格な出版物の選別のため、主要な IEEE およびオートメーション分野の媒体
3. 網羅性が実質的に向上する場合に限り、二次的な分野横断媒体

ワークフロー

フェーズ 1. スコープ

• 依頼内容を、明確な産業 AI の研究目的として書き換えます。
• レポートの言語、成果物の形式、対象期間、重点を置く分野を確定します。
• 対象範囲と対象外の境界を明示します。

フェーズ 2. 検索計画

• references/source-priority.md に基づいて、媒体の分類とキーワード群を作成します。
• 主要ソースと二次的な分野横断ソースを分けます。
• 新しさに関する方針と、例外的に含める先駆的な論文を明示します。

フェーズ 3. ソース収集

• 優先するソース分類から論文を収集します。
• 公式の媒体ページ、arXiv の最近の論文一覧、IEEE Xplore のランディングページ、出版社または学会のページを優先します。
• 各論文を含めた理由を記録します。

フェーズ 4. 検証と選別

• 媒体の質、出版物の種類、年、関連性を確認します。
• 関連性の低い文献、重複、一般的なブログ形式のソースを除外します。
• 査読されていないプレプリントには、プレプリントであることを明記します。

フェーズ 5. 統合

• 最終候補の論文を、課題、手法、データセット、導入環境、評価方法ごとに分類します。
• 傾向、ギャップ、矛盾、十分に研究されていない機会を明らかにします。
• 矛盾がある場合は、研究ギャップについて結論を出す前にそれを示します。
• 反対の観点から検討します。支配的な結論に異議を唱えるものは何でしょうか？

フェーズ 6. レポート作成

references/report-modes.md にある標準のレポート構成を使用します。

すべての最終レポートに、次の内容を含めてください。

• 検索スコープ
• 媒体別のソース分類
• 最終候補の論文
• 傾向とギャップの統合
• 次に読む文献または次に行う実験の提案

調査ドラフトのワークフロー（フェーズ S1–S4）

ユーザーが survey-draft を選択した場合、フェーズ 1–4（スコープ、検索計画、ソース収集、検証）は通常どおり実行し、その後、元のフェーズ 5–6 の代わりに S1–S4 を実行します。

フェーズ S1．アウトラインの作成

references/modules/SURVEY_OUTLINE.mdを読みます。

• 検証済みの文献から分類体系を抽出します。
• 構造化された YAML としてセクションの骨組みを作成します。
• 承認を得るため、アウトラインをユーザーに提示します。
• チェックポイント：ユーザーがアウトラインを承認するまで、S2に進んではいけません。

フェーズ S2．エビデンスパックの作成

references/modules/SURVEY_EVIDENCE.mdを読みます。

• H3の各サブセクションについてエビデンスパックを作成します。
• 各サブセクションの引用範囲を固定します。
• 構造化されたエビデンスバンドルを作成します（文章は含めません）。

フェーズ S3．セクションごとの執筆

references/modules/SURVEY_WRITER.mdを読みます。

• エビデンスパックに基づき、各H3を個別に下書きします。
• すべてのH3でセルフチェックのゲートを実施します（深さ、引用範囲、トーン）。
• H2セクションごとにMarkdownファイルを1つ作成します。

フェーズ S4．統合と品質ゲート

references/modules/SURVEY_MERGE.mdを読みます。

• すべてのセクションの下書きを1つのドキュメントに統合します。
• セクション間の一貫性を確認します。
• 最終品質チェックリストを適用します。
• ユーザーがLaTeX出力を依頼した場合は、latex-paper-enに引き継ぎます。

成果物のモード

references/report-modes.mdを読み、選択されたモードに正確に従います。

• research-brief：簡潔で、意思決定に役立つ概要
• literature-map：手法とサブ問題を横断するテーマ別マップ
• venue-ranked survey：ソースの品質と掲載先のランクで分類したサーベイ
• research-gap memo：未解決の問題、設計空間、次の機会
• survey-draft：アウトラインを先に作成して執筆する、分類体系に基づくサーベイ原稿と、任意のLaTeXエクスポート

出力要件

• 統合を行う前に、固定したインテークの選択肢と適用したデフォルトを明記します。
• 検索方法について簡潔に記載します。使用した掲載先の分類、対象期間の方針、適用したフォールバックまたは範囲拡張を含めます。
• すべての成果物で、検証済みのエビデンスと推論を区別します。
• プレプリントには、プレプリントであることを明示します。
• サーベイ以外のモードでは、以下を含む構造化レポートを作成します：対象範囲、ソースの分類、候補論文、統合、次に読むものまたは次の実験。
• survey-draftでは、各段階の出力形式を次のとおりにします。
  • S1：YAMLのアウトラインのみ
  • S2：エビデンスパックまたは表のみ
  • S3：エビデンスパックに基づくセクションごとのMarkdown下書き
  • S4：セクション間の一貫性に関する注記を含む、統合済みのMarkdownサーベイ
• サーベイの文章では、論文ごとの説明よりも「合意点 → 不一致点 → 限界 → ギャップ」の順を優先します。
• ソースが少ない場合、アクセスできない場合、または対象範囲外の場合は、その旨を直接伝え、適用した正確なフォールバックを報告します。

モジュールルーター

モジュール	使用するタイミング	主なアクション	次に読むもの
research	ユーザーが4つのレポートモードのいずれかを選択した場合	フェーズ1〜6のワークフローを実行	references/report-modes.md
survey-outline	ユーザーがsurvey-draft（フェーズS1）を選択した場合	分類体系とセクションの骨組みを作成	references/modules/SURVEY_OUTLINE.md
survey-evidence	アウトラインがユーザーに承認された場合（フェーズS2）	H3ごとのエビデンスパックを作成	references/modules/SURVEY_EVIDENCE.md
survey-write	エビデンスパックが完成した場合（フェーズS3）	H3ごとに文章を下書き	references/modules/SURVEY_WRITER.md
survey-merge	すべてのセクションが完成した場合（フェーズS4）	統合、品質ゲート、任意のLaTeX引き継ぎ	references/modules/SURVEY_MERGE.md

このスキルはLLM主導であり、実行可能なスクリプトは含まれていません。すべてのフェーズは、ウェブ検索、構造化された統合、プロンプトを通じて実行されます。

品質基準

最終化する前に、references/quality-checklist.mdを読みます。

妥協できない基準：

• 裏付けのない主張をしない
• 掲載先を考慮せずにソースを混在させない
• 矛盾を隠さない
• インテークの質問への回答前に、統合レポートを作成しない
• ソースに裏付けられたエビデンスなしに、「最新の研究によれば」といった一般的な表現を使わない

エラー処理

• 検索結果がゼロの場合：キーワードの範囲を広げ、期間を1段階緩め、隣接する会場も試してください。それでも見つからない場合は、試したクエリを正確に示したうえで、該当する結果がなかったことを報告してください。
• 対象範囲外のトピックの場合：そのトピックが産業 AI の対象範囲外であることを伝え、最も近い対応可能なサブドメインを提案し、続行するか中止するかをユーザーに確認してください。
• データベースにアクセスできない場合：アクセスできなかったソースを明記し、利用可能なソースで作業を続け、最終レポートで不足分を示してください。
• 候補論文が少なすぎる場合（5件未満）：期間の基準を下げ、Tier 2／3 の会場を含め、エビデンスの基盤が限られていることを統合結果に明記してください。

参照マップ

ファイル	フェーズ	読むタイミング
references/question-flow.md	インテーク	ユーザーに質問する前
references/source-priority.md	検索計画	会場の分類を作成する前
references/venue-map.md	検索計画	具体的な会場を選ぶ前
references/report-modes.md	レポートの構成	最終出力を構成する前
references/quality-checklist.md	レポートの構成	レポートを確定する前
references/modules/SURVEY_OUTLINE.md	サーベイ S1	サーベイのアウトラインを作成するとき
references/modules/SURVEY_EVIDENCE.md	サーベイ S2	エビデンスパックをまとめるとき
references/modules/SURVEY_WRITER.md	サーベイ S3	サーベイのセクションを執筆するとき
references/modules/SURVEY_MERGE.md	サーベイ S4	マージして品質ゲートを実行するとき
references/SURVEY_WRITING_GUIDE.md	サーベイ S1–S4	サーベイ執筆の方針を確認するとき

例

• examples/predictive-maintenance.md
• examples/intelligent-scheduling.md
• examples/industrial-anomaly-detection.md
• examples/survey-predictive-maintenance.md

リクエスト例

• 「過去3年間の予知保全に関する最新の論文を調査し、research-brief を返してください。」
• 「arXiv と IEEE のオートメーション分野の会場に掲載された産業用異常検知の論文を比較し、評価設定の矛盾点を示してください。」
• 「サブ分野に初めて取り組む研究者向けに、知的スケジューリングに関するサーベイを作成してください。ただし、承認を得るため、YAML アウトラインの作成後に止めてください。」
• 「私のテーマは倉庫のピッキングロボットです。対象範囲外であれば、最も近い対応可能な Industrial AI の枠組みを教え、その範囲だけで作業を進めてください。」

対応範囲の境界

この v1 スキルでは、次の機能を実装していません。

• システマティックレビューのモード
• メタ分析
• IRB 対応の負担が大きい倫理審査や臨床倫理に関する分岐
• 単独で実行する自動化スクリプト

これらが必要な場合は、対応範囲の境界を伝え、最も近い対応可能な研究モードで作業を続けてください。