デスクリサーチ実行スキル

入出力

入力:

• 提案書（論点・仮説を含むファイル）のパス
• モード: initial（初期調査）または detailed（詳細調査）
• 出力先フォルダのパス

追加入力（detailedモードのみ）:

• インタビューまとめ（あれば）
• 既存の調査結果

出力:

• 調査レポート（Markdown）→ 指定された出力先フォルダ
• 仮説検証シート（レポート内に含む）

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モードの違い

項目	initial	detailed
対応ステップ	Step 3（初期デスクトップ調査）	Step 10（デスクリサーチ）
調査範囲	提案書の全論点を網羅	インタビュー等で判明したギャップに絞って深掘り
仮説検証	初期仮説の初回検証	既に更新済みの仮説の再検証・補強
入力の違い	提案書のみ	提案書 + インタビューまとめ + 既存調査

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ワークフロー

Step 1: 調査スコープの設計

references/search-strategy.md のセクション1を参照し、以下を実行する。

1. 提案書の論点（大論点・小論点）と仮説を一覧化
2. 各論点を具体的な調査項目に分解（「何が分かれば仮説を検証できるか」を定義）
3. 調査項目ごとに情報の種類（定量/定性/事例）を分類
4. 論点マトリクスを作成し、網羅性を確認
5. 優先順位を設定（高/中/低）

detailedモードの場合: 既存の調査結果・インタビューまとめを読み込み、情報が不足している箇所を特定してから調査項目を設計する。

ユーザーへの確認: スコープ設計の結果（論点マトリクス）をユーザーに提示し、追加・修正の要望がないか確認する。

Step 2: 検索クエリの設計

references/search-strategy.md のセクション2を参照し、以下を実行する。

1. 各調査項目に対して最低5つの検索クエリを設計
2. 切り口を展開（類義語、上位/下位概念、業界固有用語、英語、ソース種類別）
3. 設計したクエリ一覧をメモとして保持（実行時の進捗管理用）

Step 3: 情報収集の実行

3層の調査手段を段階的に使用する。

Layer 1: WebSearch / WebFetch

主軸の調査手段。以下の手順で実行する。

1. 優先度の高い調査項目から順に、設計したクエリでWebSearchを実行
2. 独立した調査項目のクエリは並列にWebSearchを呼び出す（効率化）
3. 検索結果から有望なURLを選定し、WebFetchで全文取得
4. 取得した情報を調査項目ごとに整理・記録
5. 各調査項目について、最低3つの異なるソースからの情報取得を目指す
6. 情報が不足する調査項目は、クエリを修正して再検索（最大3回）

ソースの優先順位:

• 公的統計・政府レポート > 業界団体 > 調査会社 > 上場企業IR > 専門メディア > 口コミ系

Layer 2: Browser Use

Layer 1 で不足がある場合に使用。以下のケースで活用する。

• ログインが必要なサイトでの情報収集
• 動的ページの操作（検索フィルタ、ソート、ページネーション等）
• データテーブルや一覧ページからの体系的な情報取得

実行手順:

1. Browser Use が必要な調査項目とサイトを特定
2. ユーザーに確認: 対象サイトのリストを提示し、ログイン状態の確保を依頼
3. ユーザーの承認後、Browser MCPまたはCursor IDE Browserで該当サイトにアクセス
4. 必要な情報を取得し、Markdown形式で記録

注意事項:

• ユーザーの明示的な承認なしにログインが必要なサイトへアクセスしない
• 取得したデータの出典URLとアクセス日時を記録する
• サイトの利用規約に反する大量スクレイピングは行わない

Layer 3: Deep Research プロンプト生成

Layer 1-2 でも情報が不足する場合の補完手段。

1. 不足している調査項目を特定し、ユーザーに報告
2. Perplexity / ChatGPT Deep Research 向けの最適化プロンプトを生成:

あなたは一流の経営コンサルタントでありリサーチのプロです。
以下の調査項目について、信頼性の高いソースに基づいた調査報告を作成してください。

## 調査項目

{不足している調査項目のリスト。各項目に「何を知りたいか」「なぜ必要か」を併記}

## 制約条件

### 調査方針
* 各項目に対して主張と根拠、ソースを記載してください
* 定量データを優先し、可能な限り数値で示してください
* できるだけ信頼性の高い情報を参考にしてください

### 出力時の留意点
* 適宜、表を使って整理してください
* 日本語で出力してください

## 既に判明していること（重複調査を避けるための参考）

{Layer 1-2 で取得済みの情報の要約}

3. プロンプトをユーザーに提示し、外部ツールでの実行を依頼
4. 結果がdocx形式の場合は docx-to-markdown-with-references スキルで変換
5. 結果を既存の調査結果と統合

Step 4: 情報の統合・分析

1. 全Layer で収集した情報を論点ごとに集約
2. 各論点に対して「主張」「根拠」「ソース」を構成
3. ソースの信頼性を評価し、信頼性評価表を作成
4. 矛盾する情報がある場合は両論を併記し、判断の根拠を示す

Step 5: 仮説検証・更新

提案書の初期仮説を一つずつ検証する。

1. 各仮説に対して、収集した情報を照合
2. 判定を行う:
   • 支持: 裏付ける根拠が複数ソースから得られた → 補強した仮説文を提示
   • 否定: 矛盾する情報が確認された → 修正した仮説文と理由を提示
   • 修正: 部分的に正しいが精緻化が必要 → 修正箇所と根拠を明示
   • 未検証: 十分な情報が得られなかった → 補完方法（インタビュー等）を提示
3. 仮説検証シートを作成

Step 6: レポート作成

references/output-format.md に沿ってレポートを作成する。

• initialモード → initialモードのテンプレートを使用
• detailedモード → detailedモードのテンプレートを使用

Step 7: 品質チェック

references/quality-checklist.md の全項目を確認し、不備があれば修正する。

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品質ルール（常時適用）

• 三点セット必須: 論点に対して主張・根拠・ソースを必ず揃える
• ソース記録: 情報源のURL/出典を逐一記録。口コミベースのデータには注記を付ける
• 捏造禁止: 元のソースにない数字・固有名詞・事例を追加しない
• 曖昧さの保持: 確認できなかった情報を推測で埋めない。不明点は不明のまま明記する
• 反証の探索: 仮説を支持する情報だけでなく、否定する情報も積極的に収集する
• 鮮度の明示: データの取得日・調査期間を明記する。古いデータには注記を付ける

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参考資料

ファイル	内容	参照タイミング
references/search-strategy.md	調査スコープ設計・検索クエリ戦略	Step 1-2 で参照
references/output-format.md	調査レポートのテンプレート	Step 6 で参照
references/quality-checklist.md	品質チェックリスト	Step 7 で参照