researching-on-the-internet

インターネットで調査する

概要

インターネットから正確で最新の、信頼できる情報源に基づく情報を集め、計画や設計の判断に役立てます。仮説を検証し、主張の正しさを確かめ、API、ライブラリ、ベストプラクティスに関する信頼できる情報源を見つけます。

使用する場面

次のような場合に使用します：

• 統合設計の前に、最新のAPIドキュメントを探す
• 仮説を検証する（「ライブラリXはYより高速か？」「アプローチZはバージョンNで動作するか？」）
• 技術的な主張や前提を検証する
• ライブラリの比較や代替案を調査する
• ベストプラクティスや現在のコミュニティの総意を確認する

次のような場合には使用しないでください：

• コードベース内にすでに情報がある場合（コードベース検索を使用してください）
• Claudeの学習データに含まれる一般知識の場合（そのまま回答してください）
• プロジェクト固有の規約の場合（CLAUDE.mdを確認してください）

調査の基本的な流れ

入れ子になったサブエージェントは使用しないでください。 調査用サブエージェントとして実行している場合は、利用可能なWeb／検索／取得ツールを使って、直接調査してください。追加のサブエージェントを起動したり、呼び出したりしないでください。

1. 問いを明確にする - 曖昧な問いより具体的な問いが適しています
2. まず公式情報源を検索する - ドキュメント、リリースノート、変更履歴
3. 複数の情報源を照合する - 複数の情報源で主張を検証する
4. 情報源の質を評価する - 公式 → 検証済み → コミュニティの順に分類する
5. 簡潔に報告する - 結論を先に示し、リンクと根拠を提示する

仮説の検証

検証する仮説が提示された場合：

1. 反証可能な主張を特定する - 仮説を検証可能な要素に分解する
2. 裏付ける証拠を検索する - 何が仮説を裏付けるか確認する
3. 反証する証拠を検索する - 何が仮説と矛盾するか確認する
4. 情報源の質を評価する - 情報源の階層に応じて証拠の重みを判断する
5. 調査結果を報告する - 証拠とともに、裏付けあり／矛盾あり／結論不明のいずれかを示す
6. 確信度を記載する - 強い総意か、単一の情報源か、情報が相反しているかを示す

例：

Hypothesis: "Library X is faster than Y for large datasets"

Search for:
✓ Benchmarks comparing X and Y
✓ Performance documentation for both
✓ GitHub issues mentioning performance
✓ Real-world case studies

Report:
- Supported: [evidence with links]
- Contradicted: [evidence with links]
- Conclusion: [supported/contradicted/mixed] with [confidence level]

クイックリファレンス

タスク	方針
APIドキュメント	公式ドキュメント → GitHub README → 最近のチュートリアル
ライブラリの比較	公式サイト → npm/PyPIの統計 → GitHubの活動状況
ベストプラクティス	公式ガイド → 最近の記事 → Stack Overflow
トラブルシューティング	エラーを検索 → GitHubのIssue → Stack Overflow
現状の確認	リリースノート → 変更履歴 → 最近の発表
仮説の検証	主張を明確にする → 賛否両方を検索する → 証拠の重みを判断する

情報源の評価基準

階層	情報源	用途
1 - 最も信頼性が高い	公式ドキュメント、リリースノート、変更履歴	主な証拠
2 - 概ね信頼できる	検証済みのチュートリアル、保守されているサンプル、評判の良いブログ	補足的な証拠
3 - 注意して使用	Stack Overflow、フォーラム、古いチュートリアル	日付を確認し、他の情報源と照合する

調査結果には、必ず情報源の階層を記載してください。

検索方針

複数の方法を使います：

• 全体像や最新情報を調べるにはWebSearchを使用する
• 特定のドキュメントページを確認するにはWebFetchを使用する
• 利用可能な場合はMCPサーバー（Context7、検索ツール）を確認する
• 信頼できる情報源へのリンクをたどる
• コミュニティの情報源より先に公式ドキュメントを検索する

照合する：

• 複数の情報源で主張を検証する
• 公開日を確認し、より新しい情報を優先する
• 破壊的変更や非推奨化があれば明記する
• 情報が古くなっている可能性がある場合は注記する
• 安定版APIと実験的機能を区別する

調査結果の報告

回答を先に述べます：

• まず質問への直接的な回答を示します
• 次に、出典へのリンクを添えて補足情報を示します
• 関連する場合は、出典を明記したコード例を示します

メタデータを含めます：

• バージョン番号と互換性要件
• 時間の経過によって情報が変わるトピックでは、公開日
• セキュリティ上の考慮事項やベストプラクティス
• よくある落とし穴や移行に関する問題
• 出典間の合意に基づく確信度

不確実性を明確に扱います：

• 「[topic] に関する公式ドキュメントは見つかりませんでした」は適切な回答です
• 何を検索し、どこを確認したかを説明します
• 「存在しない」と「信頼できる情報を見つけられなかった」を区別します
• 適切な注意書きを添えて、見つかった情報を提示します
• 別の検索語や調査方法を提案します

よくある間違い

間違い	対処法
1つの情報源だけを検索する	最低でも2～3つの情報源を相互に照合します
公開日を無視する	日付を確認し、古い情報にはその旨を示します
すべての情報源を同等に扱う	階層システムを使い、重要度に応じて評価します
検証前に報告する	まず情報源間で主張を検証します
曖昧な仮説検証	具体的で反証可能な主張に分解します
公式ドキュメントを確認しない	必ずティア1の情報源から確認を始めます
1つの情報源だけで確信しすぎる	情報源の階層を明記し、合意が得られるかを確認します