Scientific Deep Research
科学文献の反復的深層リサーチを支援するスキル。SHIKIGAMI の WebResearcher パラダイム(Think→Report→Action サイクル)を科学研究コンテキストに適応し、 学術データベース検索・エビデンス階層評価・ソース追跡・交差検証を統合する。
When to Use
- •科学研究テーマの先行研究調査を行うとき
- •Systematic Review / Scoping Review の文献検索を行うとき
- •特定の研究トピックの最新動向を網羅的に調査するとき
- •技術比較・手法比較のための情報収集が必要なとき
- •Grant proposal / Research proposal の背景調査をするとき
- •論文 Introduction のための文献レビューを行うとき
Quick Start
1. Deep Research ワークフロー概要
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Phase 1: Research Question Definition(研究課題の定義)
↓
Phase 2: Deep Research(反復的深層リサーチ)
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Think → Search → Evaluate → Synthesize │ ← 反復サイクル
│ (最大 15 ラウンド) │
└──────────────────────────────────────────┘
↓
Phase 3: Evidence Synthesis(エビデンス統合)
↓
Phase 4: Research Report(リサーチレポート生成)
2. WebResearcher パラダイム(科学研究適応版)
SHIKIGAMIの Think→Report→Action サイクルを科学研究に最適化:
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┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │ Round N │ │ ┌─────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ Workspace (前ラウンドの Synthesis + 新文献) │ │ │ └─────────────────────────────────────────────┘ │ │ ↓ │ │ ┌───────────┐ ┌───────────┐ ┌───────────────┐ │ │ │ Think │→│ Search │→│ Evaluate │ │ │ │ (知識 │ │ (学術DB │ │ (エビデンス │ │ │ │ ギャップ │ │ 検索) │ │ 評価) │ │ │ │ 分析) │ │ │ │ │ │ │ └───────────┘ └───────────┘ └───────┬───────┘ │ │ ↓ │ │ ┌───────────────┐ │ │ │ Synthesize │ │ │ │ (進化する │ │ │ │ レビュー) │ │ │ └───────────────┘ │ └─────────────────────────────────────────────────────┘
Phase 1: Research Question Definition
PICO/PECO 構造化
リサーチクエスチョンを構造化し、検索戦略の基盤を構築する。
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## Research Question の構造化 ### PICO (介入研究) - **P** (Population): 対象集団・研究対象 - **I** (Intervention): 介入・手法・技術 - **C** (Comparison): 比較対象・既存手法 - **O** (Outcome): 評価指標・アウトカム ### PECO (観察研究) - **P** (Population): 対象集団 - **E** (Exposure): 曝露・要因 - **C** (Comparison): 比較群 - **O** (Outcome): アウトカム ### SPIDER (質的研究) - **S** (Sample): サンプル - **PI** (Phenomenon of Interest): 関心現象 - **D** (Design): 研究デザイン - **E** (Evaluation): 評価方法 - **R** (Research type): 研究種別
検索戦略の設計
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## 検索戦略テンプレート ### 1. キーワード設計 | 概念 | 日本語キーワード | 英語キーワード | MeSH / 統制語彙 | |------|-----------------|---------------|-----------------| | P | [対象] | [population] | [MeSH term] | | I/E | [介入/曝露] | [intervention]| [MeSH term] | | C | [比較] | [comparison] | [MeSH term] | | O | [アウトカム] | [outcome] | [MeSH term] | ### 2. ブール演算子の組み合わせ (P terms) AND (I terms) AND (O terms) ### 3. 包含・除外基準 | 基準 | 包含 | 除外 | |------|------|------| | 出版年 | [YYYY]-present | < [YYYY] | | 言語 | English, Japanese | Others | | 研究デザイン | [RCT, Cohort, etc.] | [Case report, etc.] | | 出版種別 | Original article, Review | Editorial, Letter |
Phase 2: Deep Research(反復的深層リサーチ)
Think フェーズ(知識ギャップ分析)
各ラウンドの冒頭で現在の知識状態を評価し、次のアクションを決定する。
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## Think フェーズのチェックリスト ### 知識状態の評価 - [ ] 現在収集済みの文献数とカバレッジ - [ ] 未解決の研究課題・サブクエスチョン - [ ] エビデンスが不足している領域 - [ ] 矛盾する知見の有無 ### 次アクションの決定 - SEARCH: 知識ギャップが大きい → 追加検索 - VISIT: 有望な論文を発見 → 詳細取得 - VERIFY: 重要な知見 → 別ソースで交差検証 - COMPLETE: 十分な情報収集 → 統合フェーズへ
重要: Think フェーズの内部推論は次ラウンドに引き継がない (コンテキスト汚染防止、SHIKIGAMI 準拠)。
Search フェーズ(学術データベース検索)
検索対象データベース
| データベース | 対象分野 | 検索方法 | 優先度 |
|---|---|---|---|
| PubMed / MEDLINE | 生命科学・医学 | MeSH + Free text | P0 (生命科学) |
| Google Scholar | 全分野 | Free text | P0 (全般) |
| arXiv | 物理・CS・数学・生物 | Free text | P0 (物理・CS) |
| Semantic Scholar | 全分野 (AI 解析付き) | API / Free text | P1 |
| Web of Science | 全分野 (IF 付き) | Topic search | P1 |
| Scopus | 全分野 | Title-Abs-Key | P1 |
| CrossRef | DOI メタデータ | DOI lookup | P2 |
| CiNii | 日本語文献 | Free text | P1 (日本語) |
| J-STAGE | 日本語学術誌 | Free text | P1 (日本語) |
| ChemRxiv | 化学 | Free text | P2 (化学) |
| bioRxiv / medRxiv | プレプリント | Free text | P2 (生命科学) |
検索ルール(必須)
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## 検索の実行規則
### 日英並列検索(必須)
- 全てのクエリは日本語・英語の両方で実行する
- 例: ["ZnO薄膜 スパッタリング 特性", "ZnO thin film sputtering properties"]
### 学術ドメイン優先
- 以下のドメインを優先的に評価:
.ac.jp, .edu, .gov, .go.jp, .org (学術機関)
pubmed.ncbi.nlm.nih.gov
scholar.google.com
arxiv.org
doi.org
### 検索式の構造化
- ブール演算子 (AND, OR, NOT) を活用
- ワイルドカード (*) で語幹展開
- フレーズ検索 ("exact phrase") で精度向上
- フィルタ: 出版年、研究デザイン、言語
### 失敗時のフォールバック
- 404/5xx エラー → Wayback Machine → Archive.today
- 検索結果 0 件 → クエリ簡略化 → 同義語展開 → 上位概念へ
Evaluate フェーズ(エビデンス評価)
収集した各文献・情報源のエビデンスレベルと信頼性を評価する。
エビデンス階層(Evidence Hierarchy)
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## エビデンスレベル分類 | Level | 研究デザイン | 信頼度 | 記号 | |-------|-------------|--------|------| | 1a | Systematic Review of RCTs | ★★★★★ | [SR] | | 1b | Individual RCT | ★★★★☆ | [RCT] | | 2a | Systematic Review of Cohort | ★★★★☆ | [SR-C] | | 2b | Individual Cohort Study | ★★★☆☆ | [Cohort] | | 3a | Systematic Review of Case-Control | ★★★☆☆ | [SR-CC] | | 3b | Individual Case-Control Study | ★★☆☆☆ | [CC] | | 4 | Case Series / Cross-sectional | ★★☆☆☆ | [CS] | | 5 | Expert Opinion / Narrative Review | ★☆☆☆☆ | [EO] | | — | Preprint (not peer-reviewed) | ☆☆☆☆☆ | [PP] |
ソース信頼性スコアリング
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## 信頼性評価マトリクス | 評価項目 | スコア範囲 | 重み | |---------|-----------|------| | **ジャーナル IF / ランク** | 0-25 | ×2 | | **著者の h-index / 実績** | 0-25 | ×1.5 | | **サンプルサイズ n** | 0-25 | ×1.5 | | **統計手法の適切性** | 0-25 | ×1 | | **再現性・データ公開** | 0-25 | ×1 | | **出版年の新しさ** | 0-25 | ×0.5 | ### 総合信頼度スコア - 80-100: ★★★★★ 高信頼 - 60-79: ★★★★☆ 信頼 - 40-59: ★★★☆☆ 中程度 - 20-39: ★★☆☆☆ 低信頼 - 0-19: ★☆☆☆☆ 要注意 ### 信頼度不足時のアクション - スコア 60 未満 → 交差検証必須(別ソースで確認) - プレプリント → 「⚠️ 未査読」マーキング必須 - 5 年以上前 → 「⚠️ 要更新確認」マーキング推奨
批判的評価チェックリスト
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## 文献の批判的評価 (Critical Appraisal) ### RCT 評価 (Cochrane Risk of Bias 準拠) - [ ] ランダム化の方法は適切か - [ ] 割り付けの隠蔽化はされているか - [ ] ブラインドは適切か(参加者・評価者) - [ ] 欠測データの処理は適切か - [ ] アウトカムの選択的報告はないか - [ ] その他のバイアスリスクはないか ### 観察研究評価 (Newcastle-Ottawa Scale 準拠) - [ ] 対象群の選択は適切か - [ ] 群間の比較可能性はあるか - [ ] アウトカムの測定は適切か - [ ] フォローアップは十分か ### 系統的レビュー評価 (AMSTAR-2 準拠) - [ ] プロトコルは事前登録されているか - [ ] 包括的な文献検索が行われているか - [ ] バイアスリスク評価が行われているか - [ ] メタアナリシスの手法は適切か
Synthesize フェーズ(進化するレビュー)
各ラウンドで収集した情報を統合し、進化するリサーチレポートを更新する。
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## Evolving Research Report(進化するリサーチレポート) ### Round N の更新内容 | 要素 | 内容 | |------|------| | **Rationale(根拠)** | 研究課題に直接関連する具体的知見の特定 | | **Evidence(証拠)** | 最も関連性の高い情報の抽出(原文保持優先) | | **Summary(要約)** | 現時点での知見の統合・整理 | | **Confidence(確信度)** | 0-100% — 十分な情報が集まったかの指標 | | **Gaps(ギャップ)** | 残存する知識ギャップの一覧 | ### 完了判定基準 - [ ] 主要な研究課題が回答されている - [ ] 最低 5 件の査読済み文献を収集 - [ ] 日英両方で検索が実行されている - [ ] 全てのデータに出典 URL/DOI が付与されている - [ ] 信頼度スコア 60% 以上のソースが 3 件以上 - [ ] 矛盾する知見がある場合、交差検証が完了している
Phase 3: Evidence Synthesis(エビデンス統合)
PRISMA フロー(Systematic Review 用)
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## PRISMA 2020 フローテンプレート ### Identification(同定) - データベース検索: n = ___ - PubMed: n = ___ - Google Scholar: n = ___ - arXiv: n = ___ - その他: n = ___ - その他の情報源: n = ___ - 引用文献追跡: n = ___ - 被引用文献追跡: n = ___ - 手動検索: n = ___ ### Screening(スクリーニング) - 重複除去後: n = ___ - タイトル/抄録スクリーニング: n = ___ - 除外: n = ___ (理由: ___) - 全文スクリーニング: n = ___ - 除外: n = ___ (理由: ___) ### Included(採択) - 質的統合に含めた研究: n = ___ - 量的統合(メタアナリシス)に含めた研究: n = ___
統合分析テンプレート
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## エビデンス統合テーブル | # | 著者 (年) | 研究デザイン | n | 主要結果 | 信頼度 | DOI | |---|----------|-------------|---|---------|--------|-----| | 1 | Author (2024) | [RCT] | 100 | [key finding] | ★★★★☆ | 10.xxxx | | 2 | Author (2023) | [Cohort] | 500 | [key finding] | ★★★☆☆ | 10.xxxx | | ... | | | | | | | ## 知見の統合 ### 一致する知見 - [複数の研究で支持されている知見を記述] ### 矛盾する知見 - [文献 A] は [知見 X] を報告しているが、[文献 B] は [知見 Y] を報告 - 考えられる理由: [方法論の差異 / 対象集団の違い / ...] ### エビデンスギャップ - [十分な研究がない領域を特定]
Phase 4: Research Report(リサーチレポート生成)
レポートテンプレート
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# Deep Research Report: [研究テーマ] **生成日**: YYYY-MM-DD **リサーチラウンド数**: N 回 **収集文献数**: M 件 **主要データベース**: [PubMed, Google Scholar, ...] --- ## Executive Summary [3-5 文で主要な知見を要約] ## 1. Research Question ### 1.1 構造化された研究課題 [PICO/PECO 形式で記述] ### 1.2 検索戦略 [実行した検索式・フィルタの記録] ## 2. Findings ### 2.1 [サブトピック 1] [知見の記述 + 引用] ### 2.2 [サブトピック 2] [知見の記述 + 引用] ### 2.3 [サブトピック 3] [知見の記述 + 引用] ## 3. Evidence Summary ### 3.1 エビデンステーブル [統合分析テーブル] ### 3.2 エビデンスの強さ [GRADE アプローチによる評価] ## 4. Knowledge Gaps & Future Directions [特定されたギャップと今後の研究方向] ## 5. References [全引用文献リスト — DOI/URL 必須]
ソース追跡・ハルシネーション防止
ソース追跡ルール(必須)
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## 全データにソース情報を付与する ### 必須項目 | 項目 | 説明 | 例 | |------|------|---| | **著者** | 筆頭著者 et al. | Smith et al. | | **年** | 出版年 | 2024 | | **ジャーナル** | 掲載誌名 | Nature | | **DOI** | Digital Object Identifier | 10.1038/s41586-... | | **URL** | アクセス用 URL | https://doi.org/10.1038/... | | **アクセス日** | 情報取得日 | 2026-02-12 | | **エビデンスレベル** | 研究デザイン | [RCT] | | **信頼度スコア** | 評価結果 | ★★★★☆ (78/100) |
ハルシネーション防止マーキング
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## 情報の確度マーキング(必須) | マーカー | 意味 | 使用条件 | |---------|------|---------| | ✅ | 検証済み(2+ ソースで確認) | 複数の独立したソースで確認 | | 📎 | 単一ソース | 1 つのソースからの情報 | | ⚠️ | 未査読・要確認 | プレプリント、灰色文献 | | ❓ | AI による推定・補完 | ソースなし、推測を含む | | 🔄 | 古いデータ(5 年以上) | 最新情報で要更新確認 | | ⚡ (?) | 情報源間の矛盾 | 複数ソースで矛盾する情報 | ### 使用例 - ✅ ZnO 薄膜のバンドギャップは 3.37 eV である [Smith 2024, Tanaka 2023] - 📎 新規触媒の変換効率は 95% と報告されている [Lee 2024] - ⚠️ 量子コンピュータによる最適化で 10x 高速化(プレプリント)[arXiv:2024.xxxxx] - ❓ この方法は他の金属酸化物にも適用可能と考えられる - ⚡ (?) 市場規模は $50B [Report A] vs $35B [Report B]
交差検証(Cross-Validation)
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## 交差検証の実行ルール ### 必須条件 - 重要な数値データ → 最低 2 ソースで確認 - 主要な主張 → 独立した研究で確認 - 矛盾発見時 → 第 3 のソースで検証 ### 数値データの矛盾処理 | 乖離率 | 重大度 | アクション | |--------|--------|----------| | < 5% | 低 | 範囲として記述 (e.g., 3.35-3.37 eV) | | 5-20% | 中 | ⚡ (?) マーク、測定条件の差異を注記 | | > 20% | 高 | ⚡ (?) マーク、追加調査、条件差異の分析 | ### 内容・見解の矛盾処理 1. 両方の見解を併記する 2. 各見解のエビデンスレベルを明示する 3. 矛盾の考えられる要因を分析する - 研究デザインの違い - 対象集団の違い - 測定方法の違い - 出版バイアスの可能性
品質ゲート(Quality Gates)
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## Deep Research 完了チェックリスト ### Phase 1→2 ゲート(研究課題定義→リサーチ開始) - [ ] PICO/PECO が構造化されている - [ ] 検索キーワードが日英両方で定義されている - [ ] 包含・除外基準が明確である ### Phase 2→3 ゲート(リサーチ→統合) - [ ] 最低 5 件の査読済み文献を収集 - [ ] 全てのデータに DOI/URL が付与されている - [ ] 日英両方で検索が実行されている - [ ] 信頼度スコア 60% 以上のソースが 3 件以上 - [ ] 主要な知見に対する交差検証が完了 ### Phase 3→4 ゲート(統合→レポート) - [ ] エビデンステーブルが完成している - [ ] 矛盾する知見が整理されている - [ ] 知識ギャップが特定されている ### Phase 4 完了ゲート(レポート完成) - [ ] 全引用に DOI/URL が記載されている - [ ] ハルシネーション防止マーカーが付与されている - [ ] PRISMA フロー(該当する場合)が作成されている - [ ] Executive Summary が本文と整合している
検索戦略テンプレート(分野別)
生命科学・医学
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## PubMed 検索戦略
### MeSH + Free text の組み合わせ
("Drug Delivery Systems"[MeSH] OR "drug delivery"[tiab])
AND
("Nanoparticles"[MeSH] OR nanoparticle*[tiab])
AND
("Neoplasms"[MeSH] OR cancer[tiab] OR tumor[tiab])
### フィルタ
- Publication date: 2020/01/01 - present
- Article type: Clinical Trial, Randomized Controlled Trial, Review
- Language: English, Japanese
材料科学・化学
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## Google Scholar / Scopus 検索戦略
### キーワード組み合わせ
("ZnO thin film" OR "zinc oxide film")
AND
(sputtering OR "physical vapor deposition" OR PVD)
AND
(optical OR electrical OR "band gap")
### 年代フィルタ: 2020-present
### 引用数ソート: 被引用数降順で上位 50 件を確認
コンピュータサイエンス・AI
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## arXiv / Semantic Scholar 検索戦略
### キーワード
("large language model" OR LLM)
AND
("retrieval augmented generation" OR RAG)
AND
(evaluation OR benchmark)
### カテゴリフィルタ: cs.CL, cs.AI, cs.IR
### ソート: 最新順 + 被引用数
他スキルとの連携
パイプライン上の位置づけ
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deep-research → hypothesis-pipeline → pipeline-scaffold → academic-writing (文献調査) (仮説定義) (解析実行) (草稿作成)
連携スキル
| スキル | 連携内容 |
|---|---|
scientific-hypothesis-pipeline | Deep Research の結果から仮説を定式化 |
scientific-academic-writing | 収集した文献を Introduction / Discussion に反映 |
scientific-citation-checker | 引用の網羅性・整合性を検証 |
scientific-critical-review | リサーチレポートの批判的レビュー |
scientific-meta-analysis | 収集した文献データでメタアナリシスを実行 |
scientific-statistical-testing | 数値データの統計的検証 |
Output Files
| ファイル | 形式 | 内容 |
|---|---|---|
research/research_report.md | Markdown | Deep Research レポート |
research/evidence_table.json | JSON | エビデンス統合テーブル |
research/search_log.md | Markdown | 検索実行ログ(検索式・結果数・日時) |
research/source_registry.json | JSON | ソース追跡レジストリ |
research/prisma_flow.md | Markdown | PRISMA フロー(該当時) |
research_report.md のフォーマット
markdown
--- title: "[研究テーマ]" date: "YYYY-MM-DD" rounds: N sources_count: M databases: ["PubMed", "Google Scholar", ...] confidence_score: XX% --- # Deep Research Report: [研究テーマ] ...
evidence_table.json のスキーマ
json
{
"research_question": "...",
"search_strategy": {
"databases": ["PubMed", "Google Scholar"],
"date_range": "2020-2026",
"keywords": {
"ja": ["キーワード1", "キーワード2"],
"en": ["keyword1", "keyword2"]
}
},
"sources": [
{
"id": "S001",
"authors": "Smith et al.",
"year": 2024,
"title": "...",
"journal": "Nature",
"doi": "10.1038/...",
"url": "https://doi.org/...",
"evidence_level": "1b",
"study_design": "RCT",
"sample_size": 100,
"key_findings": ["..."],
"credibility_score": 85,
"accessed_date": "2026-02-12"
}
],
"synthesis": {
"consistent_findings": ["..."],
"conflicting_findings": ["..."],
"evidence_gaps": ["..."]
}
}
source_registry.json のスキーマ
json
{
"registry_version": "1.0",
"created_at": "2026-02-12T00:00:00+09:00",
"sources": [
{
"id": "S001",
"url": "https://doi.org/...",
"doi": "10.1038/...",
"accessed_at": "2026-02-12T10:30:00+09:00",
"retrieval_method": "search",
"query_used": "ZnO thin film sputtering",
"database": "Google Scholar",
"status": "active",
"credibility_score": 85,
"evidence_level": "2b",
"cross_validated": true,
"cross_validation_sources": ["S003", "S007"]
}
]
}
References
利用可能ツール
ToolUniverse SMCP 経由で利用可能な外部ツール。
| カテゴリ | 主要ツール | 用途 |
|---|---|---|
| PubMed | PubMed_search_articles | 文献検索 |
| PubMed | PubMed_get_cited_by | 被引用構造分析 |
| EuropePMC | EuropePMC_search_articles | ヨーロッパ文献検索 |
| Crossref | Crossref_search_works | 出版情報検索 |
| OpenAlex | OpenAlex_Guidelines_Search | オープンアクセス文献 |
| ArXiv | ArXiv_search_papers | プレプリント検索 |