ディープリサーチ

firecrawlとexa MCPツールを使用して、複数のWebソースから徹底的で引用付きのリサーチレポートを作成する。

発動条件

• ユーザーがあるトピックについて深く調査するよう依頼したとき
• 競合分析、技術評価、市場規模の推定
• 企業、投資家、テクノロジーのデューデリジェンス
• 複数のソースからの統合を必要とする質問
• ユーザーが「research」「deep dive」「investigate」「what's the current state of」と発言したとき

MCP要件

以下の少なくとも1つ:

• firecrawl — firecrawl_search、firecrawl_scrape、firecrawl_crawl
• exa — web_search_exa、web_search_advanced_exa、crawling_exa

両方を併用すると最高のカバレッジが得られる。~/.claude.jsonまたは~/.codex/config.tomlで設定する。

ワークフロー

ステップ1: 目的の理解

1-2個の簡単な明確化質問をする:

• 「目的は何ですか — 学習、意思決定、何かを書くこと？」
• 「特定の角度や深さは必要ですか？」

ユーザーが「とにかく調べて」と言う場合 — 合理的なデフォルトで先に進む。

ステップ2: リサーチの計画

トピックを3-5個のリサーチサブ質問に分解する。例:

• トピック: 「AIの医療への影響」
  • 今日の医療における主なAIアプリケーションは何か？
  • どのような臨床アウトカムが測定されているか？
  • 規制上の課題は何か？
  • この分野をリードしている企業は？
  • 市場規模と成長軌道は？

ステップ3: マルチソース検索の実行

各サブ質問について、利用可能なMCPツールで検索する:

firecrawlの場合:

firecrawl_search(query: "<sub-question keywords>", limit: 8)

exaの場合:

web_search_exa(query: "<sub-question keywords>", numResults: 8)
web_search_advanced_exa(query: "<keywords>", numResults: 5, startPublishedDate: "2025-01-01")

検索戦略:

• サブ質問ごとに2-3種類のキーワードバリエーションを使用
• 一般的なクエリとニュースに焦点を当てたクエリを混在
• 合計15-30のユニークなソースを目指す
• 優先順位: 学術、公式、信頼できるニュース > ブログ > フォーラム

ステップ4: 主要ソースの深い読み込み

最も有望なURLについて、フルコンテンツを取得:

firecrawlの場合:

firecrawl_scrape(url: "<url>")

exaの場合:

crawling_exa(url: "<url>", tokensNum: 5000)

深さのために3-5個の主要ソースをフルで読む。検索スニペットだけに頼らない。

ステップ5: レポートの統合と作成

レポートの構造:

# [Topic]: Research Report
*Generated: [date] | Sources: [N] | Confidence: [High/Medium/Low]*

## Executive Summary
[3-5 sentence overview of key findings]

## 1. [First Major Theme]
[Findings with inline citations]
- Key point ([Source Name](url))
- Supporting data ([Source Name](url))

## 2. [Second Major Theme]
...

## 3. [Third Major Theme]
...

## Key Takeaways
- [Actionable insight 1]
- [Actionable insight 2]
- [Actionable insight 3]

## Sources
1. [Title](url) — [one-line summary]
2. ...

## Methodology
Searched [N] queries across web and news. Analyzed [M] sources.
Sub-questions investigated: [list]

ステップ6: 配信

• 短いトピック: チャットにフルレポートを投稿
• 長いレポート: エグゼクティブサマリー + 主要テイクアウェイを投稿し、フルレポートをファイルに保存

サブエージェントによる並列リサーチ

広いトピックの場合、Claude CodeのTaskツールを使用して並列化:

Launch 3 research agents in parallel:
1. Agent 1: Research sub-questions 1-2
2. Agent 2: Research sub-questions 3-4
3. Agent 3: Research sub-question 5 + cross-cutting themes

各エージェントが検索し、ソースを読み、調査結果を返す。メインセッションが最終レポートに統合する。

品質ルール

1. すべての主張にソースが必要。 ソースなしの主張を行わない。
2. クロスリファレンス。 1つのソースだけが述べている場合、未検証としてフラグを立てる。
3. 最新性が重要。 過去12ヶ月のソースを優先する。
4. ギャップを認める。 サブ質問について良い情報が見つからなかった場合、そう述べる。
5. ハルシネーションなし。 分からない場合は「十分なデータが見つかりませんでした」と述べる。
6. 事実と推論を分離する。 推定、予測、意見を明確にラベル付けする。

例

"Research the current state of nuclear fusion energy"
"Deep dive into Rust vs Go for backend services in 2026"
"Research the best strategies for bootstrapping a SaaS business"
"What's happening with the US housing market right now?"
"Investigate the competitive landscape for AI code editors"