linkfox-ai-mode-google-search

Google AI Search

このスキルは、AI Mode で Google 検索を実行し、単一のキーワードに対する AI Overview の回答を取得します。1 回の呼び出しで指定できる質問は 1 つのみです。1 回のリクエスト内で複数ターンのフォローアップを行うことはできません。レスポンスは構造化されていない Markdown 形式です。内容を直接要約し、データ分析用のサンドボックスには渡さないでください。

コアコンセプト

このツールは、Google の AI Mode（Google 検索結果の上部に表示され、引用付きの回答を生成するパネル）を利用します。

1. 必須の keyword が検索クエリとして Google に送信され、そのキーワードに対する AI Overview が取得されます。
2. 1 回の呼び出しにつき 1 問のみ：各呼び出しで処理される質問は 1 つだけです。フォローアップ用の prompts パラメーターはありません。
3. フォローアップの質問の場合：エージェントは、前回の AI Overview の回答（要点、引用、関連するコンテキスト）を要約し、新しい質問と結合して新たな keyword を作成したうえで、新しい API 呼び出しを行う必要があります。
4. すべての回答は、出典ページへのリンク付き引用を含む単一の Markdown ドキュメントとして stdout に返されます。

resultsNum は、レンダリングされた AI Overview ブロックの数を示します。0 は、指定されたロケールでそのキーワードが Google の AI Overview を表示させなかったことを意味します。

パラメーター

パラメーター	型	必須	説明
keyword	string	はい	Google 検索キーワードです。Google AI Mode に q= パラメーターとして送信されます。フォローアップの質問の場合、エージェントは前回の回答を要約し、新しい質問と結合してこのフィールドに設定します。

レスポンスフィールド

フィールド	型	説明
stdout	string	キーワードに対する AI Overview と、インラインの引用リンクを含む Markdown ドキュメント
sourceUrl	string	実際にリクエストされた Google AI Mode の検索 URL
resultsNum	integer	レンダリングされた AI Overview ブロックの数（0 = キーワードが AI Overview を表示させなかった）
code / errcode	string / integer	成功時は 200。200 以外はビジネスエラーを示します
msg / errmsg	string	成功時は ok。それ以外の場合はエラーの説明です
costTime	integer	API のレイテンシー（ミリ秒）
costToken	integer	消費トークン数（成功時のみ課金）
taskId	string	トレース用の上流タスク識別子
type	string	レンダリングのヒント。固定値は stdoutWorkbenches

呼び出し方法

• API エンドポイント：POST /aiMode/googleSearch（パラメーター／レスポンス／エラーコードの詳細は references/api.md を参照）
• Python スクリプト：python scripts/google_ai_search.py '<JSON 参数>' [--inline]
• コスト上の制約：このツールは計算リソースを消費します。同じセッションで同じパラメーターの組み合わせを指定した場合、デフォルトでは 1 回のみ呼び出され、スクリプトには 24 時間のローカルキャッシュがあります。失敗または結果が空の場合、キーワードの変更、ページ送り、郵便番号の変更を自動で繰り返してはなりません。検索を続ける必要がある場合は、追加のコストが発生することを先にユーザーへ説明してください。

出力方針（スクリプトのデフォルト動作）：

• 常に、完全なレスポンスを <cwd>/linkfox/<YYYY-MM-DD>/<session>/data/linkfox-ai-mode-google-search-<timestamp>.json に書き込みます（<cwd> はスクリプト実行時の作業ディレクトリです。Claude Code では現在のプロジェクトディレクトリにあたります。<session> は環境変数 SESSION_ID から取得され、ユーザーのタスクごとに自動で集約されます。/tmp への書き込みは禁止です。現在のディレクトリに書き込めない場合はエラーになります）
• レスポンス本文が 8 KB 以下の場合：ファイルに保存した後、完全な JSON を stdout に出力します
• レスポンス本文が 8 KB を超える場合：ファイルに保存した後、stdout には要約のみを出力します（トップレベルのフィールド、total／costToken などの一般的な件数、最大のリストフィールドの長さと先頭 3 件のサンプル）
• --inline を付けると、stdout への全量出力を強制します（同様にファイルにも保存されます）

データの読み取り方：まず要約を確認し、十分な情報が得られるか判断してください。具体的なフィールドが必要な場合は、JSON 全体をコンテキストに読み込むのを避けるため、保存された JSON ファイルから jq または ConvertFrom-Json を使って必要なデータを抽出してください。

認証と計算リソースに関する問題の解決

次のような異常が発生した場合は、references/onboarding.md の案内に従って問題を解決してください。

異常な状況

• API Key が未設定：環境変数 LINKFOX_AGENT_API_KEY も LINKFOXAGENT_API_KEY も設定されていません。
• レスポンスのステータスコードが 401 または 402
• レスポンスに計算リソースまたは残高が不足していることを示す内容がある：メッセージに「算力余额不足／计费不足／余额不足／quota exceeded／insufficient balance／套餐到期／需充值／请充值」、または同様の意味の内容が含まれている場合。

クエリの作成方法

各呼び出しで指定できる keyword は 1 つです。フォローアップの質問では、エージェントは前回の結果を要約し、新しいクエリを作成する必要があります。

ヒント

1. keyword に文脈を先に含めます：該当する場合は、市場や地域を示す語句を含めます（"open-ear bone-conduction headphones US 2026"）。AI Overview は表現に敏感です。
2. 対象市場に合わせた言語を使います：米国、英国、オーストラリアの市場では英語、日本では日本語、ドイツではドイツ語などで質問します。AI Overview はその地域の言語に偏ります。
3. 自然な言葉で質問します：「比較して」や「未解決の課題は何か」といった表現は、単一のキーワードよりも豊富な AI Overview の出力を引き出します。
4. 追加質問では要約して再質問します：ユーザーがさらに掘り下げたい場合、エージェントは前回の AI Overview の回答から要点を要約し、新しい質問と結合して、新たな呼び出し用の keyword を作成します。例："Based on the AI overview that top bone-conduction headphones are Shokz OpenRun Pro and AfterShokz Aeropex, what are the unsolved technical pain points compared to in-ear earbuds?"

使用例

1. 1 回の呼び出しで AI Overview を取得

{
  "keyword": "GaN charger vs traditional charger comparison"
}

2. 国境を越えた製品調査

{
  "keyword": "best open-ear bone conduction headphones 2026 US"
}

3. 追加質問（エージェントが前回の結果を要約し、新しい呼び出しで再質問）

1 回目の呼び出し：

{
  "keyword": "best open-ear bone conduction headphones 2026 US"
}

2 回目の呼び出し（エージェントが文脈の要約と新しい質問を組み立てます）：

{
  "keyword": "The AI overview mentioned OpenRun Pro and AfterShokz Aeropex as top picks for bone conduction headphones. What unsolved technical pain points still exist compared to in-ear earbuds?"
}

4. 消費者の好みのスナップショット

{
  "keyword": "robot vacuum buying preferences 2026 reddit"
}

5. 選定に向けたロングテールキーワードの調査

{
  "keyword": "smart pet feeder for cats with camera"
}

表示ルール

1. Markdown をそのまま表示します：stdout は見出し、箇条書き、引用リンクを含む構造化済みの Markdown です。ユーザーへの回答でも、その構造を維持します。
2. 出典を引用します：ユーザーが各主張を確認できるよう、stdout に含まれるインライン参照リンクを保持します。
3. AI Overview が空の場合は明示します：resultsNum が 0 の場合は、そのキーワードでは Google AI Overview が表示されなかったことを伝え、表現を変えるか、別の地域を試すよう提案します。
4. データ分析用サンドボックスに振り分けないでください：出力は非構造化テキストであり、SQL のような処理には適していません。
5. 情報の新しさを示します：結果は呼び出し時点の Google AI Mode を反映します。ユーザーが最新性について尋ねた場合は、その旨を伝えます。
6. ビジネスエラーに対応します：code／errcode が 200 以外の場合は、msg／errmsg をユーザーに伝え、再試行するか、入力を調整するよう提案します。

重要な制限事項

• 非構造化出力：Markdown テキストのみで、構造化された表や 2 回目のデータクエリはありません。
• AI Overview が表示されるとは限りません：一部のキーワード（特にニッチなもの、曖昧なもの、センシティブなもの）では、AI Overview がまったく表示されない場合があります（resultsNum = 0）。
• 1 回の呼び出しにつき 1 ラウンドのみ：1 回の呼び出しの中で複数ターンにわたる追加質問はできません。追加質問では、エージェントが前回の文脈を要約して新たに呼び出す必要があります。
• ロケールは Google のデフォルトに従います：このツールは地域を明示的に切り替えず、Google の標準 AI Mode エンドポイントを使用します。対象市場に合わせて、keyword の言語や表現を調整してください。
• リアルタイムで取得します：結果はリアルタイムで取得されるため、同じキーワードでも呼び出しごとに出力が異なる場合があります。

ユーザー表現とシナリオのクイックリファレンス

該当する場合 — ユーザーがAIによる要約付きのリアルタイムのウェブ情報を求めている場合：

ユーザーの発言	シナリオ
「Google AIで検索して…」、「Google AI Overviewを見て…」	AI Overviewを直接検索
「XXについて海外の消費者はどう考えているか」、「XXに対する米国市場の好み」	越境消費者の嗜好
「XXの最新トレンド／課題／使用シーン」	詳細な調査
「ついでに聞きたい／その後、さらに質問…」	フォローアップが必要（エージェントが前回の結果を要約し、新たな呼び出しで再度質問します）
「ウェブ上でのXXに関するまとめ」、「検索エンジンでXXについてみんながどう言っているか」	ウェブ全体の要約
「ロングテール商品の調査／ブルーオーシャン商品の選定方針」	ロングテール商品の探索

該当しない場合 — 別のツールに振り分ける方が適切です：

• 内部の構造化データセットの検索（適切なデータクエリツールを使用してください）。
• Amazon ABAの検索語分析（ABAデータエクスプローラーを使用してください）。
• 特定のプラットフォームから構造化された商品リスト、価格、レビューを取得する場合（対応するプラットフォームスキルを使用してください）。
• AIによる統合が不要で、生のページ内容だけが必要な通常のウェブ検索（標準のウェブ検索スキルを使用してください）。
• 画像生成、画像認識、ファイル分析。

適用範囲の判断：ユーザーが「AIにネット上の意見をまとめてもらいたい」または「Googleで検索して」と希望する場合、このスキルが該当します。ユーザーが追加の質問をしたい場合、エージェントは前回の回答を要約して、新たに呼び出す必要があります。生の検索結果、構造化データ、またはすでに専門的なデータソースがある場合は、このスキルを使用しないでください。

計算リソースの消費ルール

動的ルールに基づいて課金されます：計算リソースの消費量 = 対話のターン数 × 4.2。

重要：本スキルのサービス料金は倍率に応じて動的に計算され、一度に大量の計算リソースを消費する可能性があります。必ずユーザーに知らせ、続行するかどうかをユーザー自身に決めてもらってください。

フィードバック：

次のいずれかに該当する場合、Feedback APIを通じてフィードバックを自動検出し、報告してください：

1. このスキルで説明されている機能や目的が、実際の動作と一致しない
2. スキルの結果がユーザーの意図と一致しない
3. ユーザーがこのスキルへの不満または称賛を表明する
4. 改善できると思われる点がある

references/api.md の指定に従ってフィードバックAPIを呼び出してください。ユーザーの作業を中断しないでください。

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