research

コンテンツリサーチ

概要

このスキルでは、あらゆる種類のコンテンツについて、トピックと競合を調査します。実践につながる知見を得て、コンテンツの不足領域を特定し、競合を分析するため、すべての手順を実行してください。このスキルはリサーチのみに特化しており、タイトルやフックなどのクリエイティブ素材は生成しません。

基本原則：データを羅列するのではなく、知見と重要なポイントに焦点を当てます。リサーチは、データに裏付けられた包括的かつ簡潔なもので、戦略的な意思決定に役立つ内容にしてください。

使用する場面

次のような場合に、このスキルを使用します。

• コンテンツを作成する前にトピックを調査する必要がある
• ユーザーからコンテンツのアイデアやトピックの調査を依頼された
• トピックをめぐる競争環境を把握したい
• コンテンツの不足領域や機会を特定する必要がある
• タイトルの生成、フックの作成、またはコンテンツ全体の企画を始める準備をしている

プラットフォーム別のリサーチツール

このスキルは、複数のプラットフォームで利用できるよう設計されています。オーケストレーターのスキルによって、プラットフォーム固有のリサーチツールが提供されることがあります。

プラットフォーム	オーケストレーターが提供するツール	フォールバック
YouTube	YouTube Analytics MCP（検索、動画の詳細、チャンネルの詳細）	ウェブ検索
ニュースレター／ブログ	コンテンツ分析、メールプラットフォームのデータ	ウェブ検索
ソーシャルメディア	プラットフォーム分析、エンゲージメントデータ	ウェブ検索
全般	該当なし	ウェブ検索（デフォルト）

プラットフォーム固有のリサーチ戦略は、references/ ディレクトリにあります。

• references/research-frameworks.md — 一般的なリサーチフレームワーク
• references/substack-notes-strategy.md — Substack Notes の戦略
• references/youtube-community-strategy.md — YouTube コミュニティの戦略

プラットフォーム固有のツールが利用できない場合は、ウェブ検索を汎用的なリサーチツールとして使用し、既存コンテンツ、競合分析、トレンドのトピックを調べてください。

リサーチ用サブエージェント

Agent ツールで run_in_background: true を指定すると、リサーチ用サブエージェントを呼び出し、特定のテーマに絞ったリサーチタスクを並行して実行できます。各エージェントへのプロンプトは、目的が明確で、焦点を絞った具体的なものにしてください。

リサーチをすべて逐次実行するよりも、Agent ツールを積極的に使うことを推奨します。並行してリサーチすることで、パフォーマンスが大幅に向上します。

リサーチのワークフロー

リサーチを完了するため、以下のすべての手順を実行してください。

ステップ 0：リサーチ文書を作成する

オーケストレーターまたはユーザーが指定した場所に、リサーチ文書を作成します。保存場所が指定されていない場合は、出力をどこに保存するかユーザーに尋ねてください。

すべてのリサーチ内容は、必ずこのファイルに記録してください。ファイルがすでに存在する場合は、これまでのリサーチ内容を把握するために読み込み、その続きから作業してください。

ステップ 1：トピックを把握する

以下を分析し、記録してください。

• このコンテンツはどのような課題を解決するのか？
• どのような理由で、このコンテンツに関心を持つのか？
• なぜこのトピックが今、関連性を持つのか？
• ターゲット層は誰か？

ステップ 2：既存コンテンツを調査する

利用可能なツール（プラットフォーム固有の MCP ツールが提供されている場合はそれらを使用し、そうでない場合はウェブ検索）で、以下を実行します。

1. トピックに関連するユーザーの既存コンテンツを探す
2. 入手可能な場合は、パフォーマンス指標を集める
3. すでに取り上げられた内容を特定し、差別化の方法を検討する

リサーチファイルには、以下を記録します。

• 関連する既存コンテンツ（タイトル、リンク、入手可能な場合は主要な指標）
• パフォーマンスに関する知見（うまくいったこと、うまくいかなかったこと）
• 新しいコンテンツの差別化戦略

ステップ 3：競合リサーチ

以下を実行します。

1. トピックに関する、特にパフォーマンスの高いコンテンツを 5～8 件探す
2. 最近公開され、エンゲージメントの高いコンテンツに絞る
3. それぞれの詳細と指標を集める
4. 成功しているコンテンツに共通する傾向を分析する

各競合について、以下を記録します。

• タイトル、作成者／掲載媒体、リンク
• 主要な指標（再生回数、エンゲージメント、シェア数など、入手可能なもの）
• 焦点／切り口と、成功している理由

主要な知見をまとめ、競合に共通する傾向と、それぞれ異なるアプローチを特定します。

ステップ 4：コンテンツのギャップ分析

以下を分析し、特定します。

• どのサブトピックや切り口が飽和しているか
• 何が不足しているか、十分に掘り下げられていないか
• ユーザーが独自の価値を提供できる分野はどこか

調査ファイルに記録します。

• すでに十分に取り上げられている内容：飽和しているトピックやアプローチを3〜5件
• コンテンツのギャップ（機会）：可能性を評価した具体的な機会
  • 評価：（高）、（中）、（低）
• 推奨する重点分野：具体的な切り口と独自の価値提案

評価基準：

• *** 高：大きなギャップがあり、需要が高く、明確な差別化が可能
• ** 中：中程度のギャップがあり、競合もいるが、十分な可能性がある
• • 低：小さなギャップで、競争が激しく、付加価値は限定的

ステップ 5：推奨する切り口

ギャップ分析に基づいて、以下を定義します。

• 取り上げる具体的な切り口
• 独自の価値提案
• すでにあるコンテンツよりこの切り口が優れている理由
• ユーザーがこのテーマを取り上げるうえで独自に適任である理由

出力構成

調査ドキュメントには、以下のテンプレート構成を使用します。

# [Topic] - Research

## Content Overview
**Topic**: [Brief description]
**Target Audience**: [Who this is for]
**Content Type**: [YouTube video, newsletter, social post, etc.]
**Goal**: [What the audience will learn/gain]

## Research Notes
### Key Concepts to Cover
[High-level list]

## Existing Content Landscape
### User's Related Content
[Analysis of user's previous content on this topic]

### Top Competing Content
[5-8 pieces with analysis]

### Key Insights
[Patterns and findings across competitors]

## Content Gap Analysis
### What's Already Well-Covered
[List of saturated angles]

### Content Gaps (Opportunities)
[Rated list of specific gaps]

### Recommended Focus
[Specific angle and unique value proposition]

## Production Notes
**Status**: Research Complete
**Created**: [Date]
**Updated**: [Date]

文体の適用

文章を完成させる前に、creator-stack:voice スキルを呼び出して文体のルールを適用します。調査ドキュメントには、一般的なアナリストのような表現ではなく、ユーザー本来の文体を反映させます。

ブランドガイドラインへの準拠

The AI Launchpad 向けのアセットを作成する場合は、creator-stack:brand-guidelines を呼び出して適切なデザインシステムを確認し、避けるべきパターンをチェックします。

実行ガイドライン

データではなく洞察に重点を置く

以下の原則に従って調査を実施します。

• 調査からパターンを統合する
• 裏付けとなるデータを添えて、重要な洞察を3〜5件特定する
• アプローチが効果的な理由を説明する
• 競合調査はコンテンツ5〜8件に絞る

影響の大きい要素を優先する

以下の影響領域を、記載順に重点的に調査します。

1. コンテンツのギャップ（独自の価値）
2. 競合のパターン
3. オーディエンスのニーズ
4. 技術面・形式面の要件

データに基づいて推奨事項を裏付ける

調査結果を記録する際は、以下を参考にします。

• 悪い例：「AI エージェントについて書く」
• 良い例：「AI エージェントのメモリシステムに焦点を当てる（***のギャップ）。競合は高いエンゲージメントを得ている一方、永続メモリを扱っていない」

品質チェックリスト

調査を完成させる前に、以下を確認します。

• トピックが明確に理解され、オーディエンスと目標が定義されている
• ユーザーの関連する既存コンテンツを確認した
• 競合5〜8件を分析とともに記録した
• コンテンツのギャップを特定し、星で評価した
• 調査は簡潔でありながら包括的である（データを並べただけではない）
• すべての推奨事項がデータに裏付けられている
• 独自の価値提案が明確に示されている
• 最終出力に文体スキルを適用した

避けるべきよくある落とし穴

1. データの羅列：見つけたコンテンツを統合せずにすべて列挙すること。競合は上位5〜8件に絞り、パターンに重点を置きます。
2. 曖昧なコンテンツのギャップ：「このトピックのコンテンツはあまりない」。不足している具体的な切り口を特定します。
3. 技術的な詳細の調べすぎ：大まかな内容で十分なのに、実装を深く調べること。どのように作るかではなく、何を取り上げるかに焦点を絞ります。
4. 長すぎるレポート：重要な情報が少ない800行以上のドキュメント。洞察と影響の大きい要素に重点を置きます。
5. プラットフォームに関する思い込み：利用できない可能性があるのに、YouTube ツールが使えると想定すること。オーケストレーターから提供されたツールを確認します。

実行例

シナリオ：ユーザーが「メモリを備えた AI エージェントの構築」に関するコンテンツの調査を依頼する

ワークフローを実行します。

1. トピックを把握する：開発者を対象に、AI エージェントのメモリを実践的に解説するガイド
2. 関連コンテンツを探す：ユーザーの既存コンテンツを検索し、パーソナルアシスタント関連の記事を見つける
3. 競合調査を行う：上位8件を検索・分析し、理論は扱っているものの実装は扱っていないことを特定する
4. ギャップを分析する：メモリの実践的な実装チュートリアルに関する***の機会を記録する
5. 調査を保存する：ユーザー指定の場所に記録する

結果：レビュー、またはタイトルやフックの作成に進む準備が整った、包括的な調査ドキュメント。

次のステップ：ユーザーがコンテンツの計画を依頼している場合は、creator-stack:title を呼び出して、この調査に基づくタイトル案を作成します。