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Google AI Search

このスキルは、Google 検索の AI モードを呼び出して、単一のキーワードに対する AI による概要の回答を取得します。1 回の呼び出しで対応できる質問は 1 つだけです。1 回のリクエスト内で複数ターンの追加質問を行うことはできません。回答は構造化されていない Markdown 形式です。回答を直接要約し、データ分析用のサンドボックスには送らないでください。

主な概念

このツールは、Google の AI モード（Google 検索結果の上部に表示され、引用元を示しながら回答を生成するパネル）を操作します。

1. 必須の keyword がクエリとして Google に送信され、そのキーワードに対する AI による概要が取得されます。
2. 1 回の呼び出しにつき 1 問のみ：各呼び出しで処理する質問は 1 つだけです。追加質問用の prompts パラメーターはありません。
3. 追加質問をする場合：エージェントは、前回の AI による概要の回答（要点、引用、関連する文脈）を要約し、新しい質問と結合して新しい keyword を作成し、新たに API を呼び出す必要があります。
4. すべての回答は、引用元ページへのリンクを含む単一の Markdown ドキュメントとして stdout に返されます。

resultsNum は、描画された AI による概要ブロックの数を示します。0 は、指定されたロケールで、そのキーワードに対する AI による概要が Google に表示され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 検索のキーワードです。Google AI モードに q= パラメーターとして送信されます。追加質問の場合、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 による概要と、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 モードの検索 URL
resultsNum	integer	描画された AI による概要ブロックの数（0 = キーワードに対する AI による概要が表示されなかった）
code / errcode	string / integer	成功時は 200。200 以外は業務エラーを示します
msg / errmsg	string	成功時は ok、それ以外はエラーの説明
costTime	integer	API のレイテンシー（ミリ秒）
costToken	integer	消費したトークン数（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	描画のヒント。固定値は stdoutWorkbenches

API の使用方法

このツールは LinkFox ツールゲートウェイ経由で公開されています。呼び出し規約、リクエスト／レスポンスの形式、エラーコード、curl の例については、references/api.md を参照してください。コマンドラインから直接 scripts/google_ai_search.py を実行してテストすることもできます。

クエリの作成方法

各呼び出しで指定する keyword は 1 つです。追加質問をする場合、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 の先頭に文脈を含めます：関連する場合は、市場や地域の情報を含めてください（"open-ear bone-conduction headphones US 2026" など）。AI による概要は表現に左右されます。
2. 対象市場の言語に合わせます：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てください。AI による概要は、そのロケールの言語に影響されます。
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」といった表現を使うと、単一のキーワードよりも充実した AI による概要が得られます。
4. 追加質問では要約して再度質問します：ユーザーがさらに詳しく知りたい場合、エージェントは前回の AI による概要の回答から要点を要約し、新しい質問と結合して新しい keyword を作成し、新たに呼び出す必要があります。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. 単発の AI Overview

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

2. 越境商品の調査

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

3. 追加の質問（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度質問します）

最初の呼び出し：

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

2回目の呼び出し（エージェントがコンテキストの要約と新しい質問を作成します）：

{
  "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. 消費者の嗜好の概要

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

5. 商品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をそのまま表示する：stdout はすでに見出し、箇条書き、引用リンクを含むMarkdownとして構成されています。ユーザーへの回答でもその構造を保持してください。
2. 出典を引用する：ユーザーが各主張を確認できるよう、stdout のインライン参照リンクを維持してください。
3. AI Overview が空の場合は明示する：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ユーザーに伝え、言い換えるか別の地域を試すよう提案してください。
4. データ分析用サンドボックスに転送しない：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. 鮮度を明示する：結果は呼び出し時点の Google AI Mode を反映しています。ユーザーから最新性について尋ねられた場合は、その旨を伝えてください。
6. ビジネスエラーに対処する：code / errcode が 200 でない場合は、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てください。

重要な制限事項

• 非構造化出力：Markdownテキストのみです。構造化テーブルや2回目のデータクエリには対応していません。
• AI Overview の表示は保証されません：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ことがあります（resultsNum = 0）。
• 1回限りの呼び出し：1回の呼び出しで複数ターンの追加質問には対応していません。追加質問には、エージェントが前回のコンテキストを要約して、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。
• リアルタイム取得：結果はライブで取得されるため、同じキーワードでも呼び出しごとに異なる場合があります。

ユーザーの表現とシナリオの早見表

該当する場合 — ユーザーが AI による要約付きの最新ウェブ情報を求めている場合：

ユーザーの発言	シナリオ
「用 Google AI 帮我搜...」、「Google AI Overview 看下...」	AI Overview の直接検索
「海外消费者对 XX 怎么看」、「美国市场对 XX 的偏好」	越境消費者の嗜好
「XX 的最新趋势 / 痛点 / 使用场景」	詳細調査
「顺便问一下 / 然后再追问 ...」	追加質問が必要（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度質問します）
「网页上对 XX 的总结」、「搜索引擎里大家怎么说 XX」	ウェブ全体の要約
「长尾选品调研 / 蓝海选品方向」	ロングテール商品の調査

該当しない場合 — 別のツールへの振り分けが適切です：

• 社内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 の検索語句分析（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（該当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を求める通常のウェブ検索（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 帮我汇总网上的说法」や「用谷歌搜一下」と求めている場合は、このスキルが該当します。追加質問を求めている場合、エージェントは前回の回答を要約し、新しい呼び出しを行ってください。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。

フィードバック：

次のいずれかに該当する場合は、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に合わない
3. ユーザーがこのスキルへの不満や称賛を表明する
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 Feedback 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。

大きなレスポンスの処理

エージェントのコンテキストがあふれないよう、レスポンスをディスクに保存し、必要なフィールドだけを抽出します。

python scripts/response_io.py run --script scripts/google_ai_search.py --out-dir <DIR> '<params>'
python scripts/response_io.py read <file> --fields "<paths>"   # or --path "<JMESPath>"

--out-dir は、Git の作業ツリー外に指定してください（例：Unix では /tmp/...、Windows では %TEMP%/...）。保存されたレスポンスには、個人を特定できる情報、価格情報、認証に関する機密データが含まれる場合があります。コミットしないでください。ファイルは自動削除されないため、タスクの完了後にクリーンアップしてください。

run はレスポンス全体をファイルに書き込み、スキーマのプレビューとファイルパスのみを出力します。read は特定のフィールドを抽出し、スライスには --limit/--offset、出力形式には --format json|jsonl|csv|table を使用できます。

このパターンを優先する場合 — たとえば、レスポンスの特性に応じて判断してください。

• レコードごとのフィールド数が多い場合、または不要なフィールドがある場合
• バッチ処理やページネーションの結果（1 回の呼び出しで複数の項目を取得する場合）
• 長文フィールド（説明、レビュー、HTML、時系列データ）
• すぐに使わず、後続のステップで再利用する出力

小規模で一度だけ使うレスポンスの場合は、メインスクリプトを直接呼び出しても問題ありません。

⚠️ プレビューはスキーマとサンプルを切り詰めたものであり、データ全体ではありません。フィールド単位で判断する場合は、read を使って保存済みファイルを読み取る必要があります。

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