research

リサーチスキル

Tavily との連携によるツール支援型リサーチです。基本的な質問を、AI に最適化されたウェブ検索を使った包括的な検索戦略に変換します。

セットアップ

このスキルには、同梱の Tavily CLI スクリプト scripts/tavily-cli.ts が含まれています。

要件

1. Deno - https://deno.land からインストールしてください
2. Tavily API キー - https://tavily.com で取得してください（無料プランを利用できます）

設定

API キーを設定します：

export TAVILY_API_KEY="your-key-here"

使いやすいようにエイリアスを作成します（シェルのプロファイルに追加してください）：

# Adjust path to where this skill is installed
alias tavily='deno run --allow-net --allow-env /path/to/skills/research/scripts/tavily-cli.ts'

または、直接実行します：

deno run --allow-net --allow-env ./scripts/tavily-cli.ts "your query"

以下のコマンドでは、エイリアスが設定されていることを前提に tavily を使用します。

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クイックリファレンス

よく使うコマンド

# Basic search
tavily "your query"

# With AI answer summary
tavily "your query" --answer

# Deep search with more results
tavily "your query" --depth advanced --results 10 --answer

# News/recent content
tavily "your query" --topic news --time week

# Exclude familiar sources to find new perspectives
tavily "your query" --exclude wikipedia.org,reddit.com

フェーズの概要

フェーズ	種類	目的
0	手動	トピックを分析し、範囲を設定する
1	Tavily	専門家の用語を見つける
2	Tavily	基礎的な検索を行う
3	Tavily	反対の視点を探す
4	手動	調査結果を統合する

スコープ → Tavily の深度

意思決定の重要度	Tavily の設定
低く、取り消し可能	--depth basic --results 3
中程度	--depth basic --results 5 --answer
高く、取り消し不可能	--depth advanced --results 10 --answer

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フェーズ 0：分析

目標：検索前にトピックを整理します。焦点の定まらない検索や、スコープの不一致を防ぎます。

スコープの調整

検索前に、重要度を評価します。

意思決定の種類	必要な確信度	リサーチの深さ
取り消し可能、重要度が低い	60-70%	クイックスキャン（数分）
取り消し可能、重要度が中程度	75-85%	実務に役立つ知識
取り消し不可能、重要度が中程度	85-90%	十分な基礎知識
取り消し不可能、重要度が高い	90-95%	深い専門知識

分析テンプレート

# Research Analysis: [Topic]

## Core Concepts
- **Primary terms:** [Key terms requiring definition]
- **Terminology variants:** [Synonyms, jargon, historical terms]
- **Ambiguous terms:** [Terms with multiple meanings]

## Stakeholders
- **Primary actors:** [Who is directly involved?]
- **Affected groups:** [Who bears consequences?]
- **Opposing interests:** [Who benefits from different outcomes?]

## Temporal Scope
- **Historical origins:** [When did this begin?]
- **Key transitions:** [What changed and when?]
- **Current state:** [What's happening now?]

## Domains
- **Primary field:** [Main discipline]
- **Adjacent fields:** [Related disciplines]

## Controversies
- **Active debates:** [What's contested?]
- **Competing frameworks:** [Different ways of understanding]

フェーズ 0 のチェックリスト

• 主な用語を特定した
• 関係する可能性のあるステークホルダーを列挙した
• 意思決定の重要度を評価した
• 適切なリサーチの深さを決定した

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フェーズ 1：用語の発見

目標：より深い検索結果を得るために、専門家の用語を見つけます。

用語が重要な理由

• 専門外の人が使う用語 → 入門資料
• 専門家が使う用語 → 研究、詳細な分析
• 複数の分野にまたがる用語 → 研究成果を結び付ける

用語発見のための Tavily コマンド

発見したいもの	コマンド
専門用語	tavily "[topic] terminology experts" --answer
学術用語	tavily "[topic] academic research terminology" --answer
分野横断の同義語	tavily "[topic] also known as called" --answer
歴史的な用語	tavily "[topic] history original term" --answer

用語発見のプロセス

1. 最初の用語検索を実行します：

   tavily "[topic] terminology" --answer --results 5
   

2. 結果から、次の項目を書き留めます：

   • 専門家の用語（専門的な語彙）
   • 専門外の人が使う用語（一般向け／入門向けの表現）
   • 分野横断の同等表現

3. 用語マップを更新します（下のテンプレートを参照）

4. 専門家の用語を使って検索を再実行します：

   tavily "[expert-term]" --answer
   

5. 結果の質を比較します。専門家の用語を使うと、より深い内容が見つかるはずです

用語マップのテンプレート

## Core Terms
| Term | Domain | Depth Level |
|------|--------|-------------|
| [expert term] | [field] | Expert |
| [outsider term] | General | Introductory |

## Cross-Domain Synonyms
| Concept | Terms by Domain |
|---------|-----------------|
| [concept] | Field A: [term], Field B: [term] |

## Depth Indicators
| Level | Terms | What They Surface |
|-------|-------|-------------------|
| Introductory | [terms] | Overviews, explainers |
| Expert | [terms] | Research, nuanced analysis |

フェーズ 1 のチェックリスト

• 用語発見の検索を実行した
• 専門家の用語と専門外の人が使う用語を特定した
• 分野横断の同義語を整理した
• 用語マップを作成した

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フェーズ 2：基礎的な検索

目標：信頼できる情報源を用いて、基礎的な理解を築きます。

質問のパターン → Tavily コマンド

質問のパターン	方針	コマンド
「X とは何ですか？」	権威ある情報源の見解を集約する	tavily "[expert-term] definition" --answer --depth advanced
「X すべきですか？」	長所・短所、代替案	tavily "[expert-term] pros cons comparison" --answer
「X は本当ですか？」	根拠と反証	tavily "[claim] evidence research" --answer --depth advanced
「X をするにはどうすればよいですか？」	手順、落とし穴	tavily "[expert-term] guide tutorial" --answer
歴史的背景	起源と変遷	tavily "[topic] history origins development" --answer

ソース種別の選択

ソース種別	最適な用途	Tavily のアプローチ
学術・研究	メカニズム、因果関係	--depth advanced --results 10
実務者向けコンテンツ	仕組み、例外的なケース	--topic general --answer
ニュース・最新情報	最近の動向	--topic news --time week
公式ドキュメント	技術仕様、ポリシー	--include [official-domain]

基礎調査のプロセス

1. フェーズ 1 で得た専門用語から始めます

2. 基礎的なクエリを実行します：

   # Definition/overview
   tavily "[expert-term] comprehensive overview" --answer --depth advanced
   
   # Key perspectives
   tavily "[expert-term] major approaches" --answer --results 7
   

3. 見つかった主要な視点ごとに、信頼できる情報源を 2～3 件取得します：

   tavily "[perspective-name] [expert-term]" --answer --results 5
   

4. 調査メモに情報源を記録します

フェーズ 2 のチェックリスト

• フェーズ 1 で得た専門用語を使用した
• 基礎的な概要を検索した
• 主要な視点を 2～3 件特定した
• 各視点について信頼できる情報源を見つけた
• 情報源を記録した

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フェーズ 3：反対の視点を検索する

目標：確証バイアスを避けるため、反対意見を明示的に探します。

反対の視点が重要な理由

単一の視点に偏った調査：

• すべての情報源が一つの視点を支持している
• 反論を見落としている
• エコーチェンバーのリスクがある

反対の視点を探すための Tavily コマンド

必要なもの	コマンド
一般的な批判	tavily "[topic] criticism problems" --answer
反対の視点	tavily "[topic] skeptics critique" --answer
代替手段	tavily "[topic] alternatives instead of" --answer
失敗事例	tavily "[topic] failures when wrong" --answer
エコーチェンバーの回避	tavily "[topic] debate" --exclude [familiar-sources]

反対の視点を調べるプロセス

1. 現在の理解や立場を特定します

2. 最も強力な反論を検索します：

   tavily "[topic] strongest argument against" --answer --depth advanced
   

3. すでに確認した情報源を除外します：

   tavily "[topic]" --exclude [domains-already-searched]
   

4. 失敗のパターンを検索します：

   tavily "[topic] when fails problems limitations" --answer
   

5. 調査メモに反対の視点を記録します

フェーズ 3 のチェックリスト

• 現在の理解や立場を特定した
• 最も強力な反論を検索した
• --exclude を使って新しい情報源を探した
• 限界や失敗事例を検索した
• 反対の視点を記録した

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フェーズ 4：統合

目標：確信度を明示しながら、調査結果を統合します。

完了基準

最低限の要件（迅速な意思決定）

• 中核となる概念を自分の言葉で定義できる
• 主要な視点を 2～3 件把握している
• 各視点について信頼できる情報源を見つけた
• 既知の未知事項を特定した

実用的な知識（ほとんどの意思決定）

• 歴史的背景を説明できる
• 関係者の立場を理解している
• 反論を確認した
• 複数の分野を調べた

深い専門知識（重大な影響を伴う場合）

• 主張を一次資料までたどった
• 競合する証拠を評価できる
• 知識の限界を理解している

収穫逓減の兆候

次の場合は終了します：

• 新しい情報源が同じ基礎資料を引用している（循環的）
• 新しい検索で見慣れた内容が返ってくる（反復的）
• 1 時間あたりの追加情報が前の時間より少ない（限界的）
• 意思決定や行動に移れる（十分）

確信度の表現

レベル	使用する表現
確立されている	「X です」「X は～によって機能します」
強い証拠	「証拠は～を強く示唆しています」
中程度の証拠	「ほとんどの情報源は～と報告しています」
限られた証拠	「ある研究では～が見つかりました」
不明	「信頼できる情報は見つかりませんでした」

統合テンプレート

## Summary
[Direct answer to question]

## Confidence Level
[High/Medium/Low] - [Justification]

## Key Findings
1. [Finding with source type]

## Perspectives
| Perspective | Key Argument | Source Quality |
|-------------|--------------|----------------|
| [view] | [argument] | [assessment] |

## Counter-Evidence
- [What argues against the main conclusion]

## Caveats
- [What wasn't consulted]
- [What assumptions were made]

## For Deeper Investigation
[What would increase confidence]

フェーズ 4 のチェックリスト

• 重要度に応じた完了基準を満たした
• 収穫逓減の兆候を確認した
• 確信度の表現を適用した
• 統合テンプレートを完成させた
• 今後参照できるよう調査結果を保存した

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Tavily コマンドリファレンス

基本的な使い方

tavily "search query" [options]

オプション

オプション	説明	値
--answer	AI が生成した回答の要約を含めます	フラグ
--depth	検索の深さ	basic（デフォルト）、advanced
--results	結果の数	1-20（デフォルト：5）
--topic	トピックのカテゴリ	general（デフォルト）、news、finance
--time	時間のフィルター	day、week、month、year
--include	指定したドメインのみを含めます	カンマ区切り
--exclude	指定したドメインを除外します	カンマ区切り
--raw	ページの生コンテンツを含めます	フラグ
--json	JSON 形式で出力します	フラグ

調査シナリオ → コマンドの対応

調査シナリオ	コマンド
簡単な概要	tavily "query" --answer
詳細な調査	tavily "query" --depth advanced --results 10 --answer
最近のニュース	tavily "query" --topic news --time week
学術分野に重点を置く	tavily "query" --depth advanced --include scholar.google.com,arxiv.org
Wikipedia を避ける	tavily "query" --exclude wikipedia.org
新たな視点を探す	tavily "query" --exclude [already-seen-domains]
金融データ	tavily "query" --topic finance --answer
分析用の生コンテンツ	tavily "query" --raw --json

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診断状態

調査がどこで行き詰まっているか、どのフェーズを見直すべきかを特定するために使用します。

状態	症状	見直すフェーズ
R0: 分析なし	トピックを構造化せずに検索している	フェーズ 0
R1: 用語の知識なし	門外漢の用語を使い、表面的なコンテンツしか見つからない	フェーズ 1
R2: 単一の視点	すべての情報源が一つの見解を支持している	フェーズ 3
R3: 分野の見落とし	慣れ親しんだ分野だけを検索している	フェーズ 1（分野横断的な用語）
R4: 直近性バイアス	最近の情報源しか見ていない	フェーズ 2（過去に関するクエリ）
R5: 深さのない広さ	タブは多いが、統合できていない	フェーズ 4
R6: 完了の判断が不確か	いつ終了すべきか分からない	フェーズ 4（完了基準）
R7: 完了	説明でき、不確実性を特定し、行動できる	完了

簡易診断

1. 専門家の用語でトピックを説明できますか？ → いいえの場合は、フェーズ 1
2. 反対の見解を見つけましたか？ → いいえの場合は、フェーズ 3
3. 根拠を示して自信の度合いを説明できますか？ → いいえの場合は、フェーズ 4
4. 調査の深さは重要度に見合っていますか？ → いいえの場合は、フェーズ 0

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アンチパターン

パターン	症状	対処法
確証の罠	学ぶためではなく、確証を得るために検索している	フェーズ 3：最も強い反論を探す
権威の誤謬	情報源の権威を理由に主張を受け入れる	情報源ではなく、証拠を評価する
直近性の罠	最近の情報源しか見ていない	フェーズ 2：歴史的背景に関するクエリ
広さの罠	50 個のタブを開いたが、どれも読んでいない	フェーズ 4：3 つの情報源のルールを適用し、続ける前に統合する
単一情報源	1 つの情報源を最終回答にする	独立した情報源を 3 つ求める
専門用語の見落とし	他分野の用語を見落としている	フェーズ 1：分野横断的な用語
終わりのない深掘り	当初の目的を見失っている	フェーズ 0：範囲と重要度に立ち返る
エコーチェンバー	同じ情報源を繰り返し見ている	フェーズ 3：--exclude フラグを使う

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出力の保存

出力先の確認

ほかの作業を始める前に、次の手順を実行します。

1. プロジェクト内に context/output-config.md があるか確認します
2. 見つかった場合は、このスキルの項目を探します
3. 見つからない場合、またはこのスキルの項目がない場合は、まずユーザーに尋ねます：
   • 「この調査セッションの出力はどこに保存しますか？」
   • 次の候補を提案します：explorations/research/、またはプロジェクトに適した保存先
4. ユーザーの希望を保存します

保存する内容

レイヤー	内容
用語マップ	用語、分野、深さのレベル
情報源	URL、関連度スコア、品質に関するメモ
統合結果	要約、自信の度合い、調査結果、留意点
クエリログ	成功または失敗した Tavily コマンド
ギャップ	未解明の事項

ファイル名

パターン：{topic}-research-{date}.md 例：competency-frameworks-research-2025-01-15.md

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統合ポイント

スキル	接続先
doppelganger	調査結果を意思決定に活用します。調査結果には /truth-check を適用します
context-networks	調査結果を適切なネットワークノードに保存します
boundary-critique	得られた助言や推奨事項に適用します

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ヘルスチェックの質問

調査中に、次の点を確認してください。

1. 学ぶために検索していますか、それとも確認するためですか？
2. 現在の見解に反する最も有力な議論は何ですか？
3. 慣れ親しんだ分野の外も調べましたか？
4. 専門家の用語と、部外者の用語のどちらを使っていますか？
5. 調査の深さは、問題の重要度に見合っていますか？
6. 学んだことを、今後のために保存しましたか？

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ソースフレームワーク

出典：references/research-framework.md