nahisaho 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
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:
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 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。
## 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
## 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。
## 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）
## 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）
## 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
## 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
## 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。
## 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）
## 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
## 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
# 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）
## 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
## 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）
## 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）
## 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
## 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
## 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
## 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
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
---
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
{
"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
{
"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 |