synthesize-research

研究の統合

概要

このスキルは、Research Agent が特定のトピックに関連する複数の学術論文を分析し、その結果を批判的に比較し、各証拠の方法論的な強さを評価して、主な結論（合意点、矛盾点、示唆、今後の方向性）を要約し、客観的でハルシネーションのない科学的統合を作成できるようにします。

依存関係

このスキルでは、文献検索ツールへのアクセスが必要です。

• literature-search-openalex
• pubmed-database（健康・医学分野向け）
• literature-search-arxiv（計算機科学・物理学・数学分野向け）
• literature-search-biorxiv（生物学・医学のプレプリント向け）

クイックスタート

使用例： "synthesize-research スキルを使って、海洋生態系に対するマイクロプラスチックの影響に関する論文を分析し、統合してください。"

ワークフロー

1. 問題とキーワードの定義

• ユーザーの主要な研究課題を、より具体的なサブクエスチョンに分解します。
• 主要な検索キーワードとその同義語を特定します。

2. 検証済み文献の収集

• 有効なメタデータ（タイトル、著者、発行年、DOI/URL）を持つ学術論文を最低5～10件収集します。
• 重要： 架空の論文を捏造してはなりません。検索結果が不十分な場合は、その旨をユーザーに伝えてください。

3. 知見の抽出と検証グラウンディング

• 論文間の知見を比較して批判的に統合し、各研究の証拠の強さ（データセットの規模、評価の厳密さ、手法の妥当性などに基づく）を評価し、実験結果のパターンを特定します。
• 検証グラウンディング（必須）：主要な知見に関するすべての主張は、参照論文の原文と照合し、スクリプト fetch_evidence_snippet.py を使って検証する必要があります。これにより、統合の主張が論文原文からの逐語引用（Evidence Snippet）によって100％裏付けられていることを確認します。

4. 統合レポートの作成（Synthesis Report）

次の正式な学術構成でレポートを作成します。

• 序論：簡潔な背景と、回答する研究課題。
• 主な知見の統合表（Synthesis Table）：次の列を含む表を必ず作成します。

  研究課題	知見の統合	主な証拠（論文の参考文献）	矛盾点／論争点	実践的／理論的な示唆	統合の限界

• テーマ別分析／合意点と矛盾点：大きなテーマごとに知見を分類します。研究者の間で合意されている点と、相反する結果が見られる点を、その要因（例：サンプルサイズの違いや検証手法のばらつき）とともに中立的に説明します。
• 結論：主要な研究課題への回答を要約します。

5. 検証済み参考文献一覧

レポートの末尾に、DOIまたは元のURLへのリンクを含む完全な参考文献を記載します。

よくある間違いと重要なルール（ハルシネーション防止と統合）

• 並列的な要約：説明を順番に並べるだけの記述（例：「論文AはXを発見した。論文BはYを発見した。」）を避けます。エージェントは知見を関連付け、比較して統合する必要があります。
• 指標のハルシネーションと不適切な比較：
  • 異なる論文の、比較できない指標を組み合わせたり、直接比較したりしてはなりません。
  • データセットや評価シナリオが異なる場合に、最良のモデル／アルゴリズムを絶対的に結論づけてはなりません。
• 矛盾する結果の無視：研究間の実験結果の相違は、偏りなく客観的に論じる必要があります。
• 意見の区別：論文で報告された事実上の知見と、エージェントによる主観的な解釈／分析は明確に分ける必要があります。「上記の証拠に基づくと、私たちの分析は……を示しています」のような説明表現を使用します。