research-ops

research-opsスキルの概要

research-opsができること

research-ops スキルは、ECCにおける現状調査のための証拠重視ワークフローです。曖昧な「これを調べて」という依頼を、最新情報を集め、選択肢を比較し、人や企業の情報を補強し、あなたが提供したローカルコンテキストと最新の公開根拠にもとづいて推奨をまとめる、構造化されたプロセスに変えます。

どんな人にインストール向きか

Web Researchで research-ops が必要になる場面が多いなら、このスキルをインストールしてください。たとえば、素早い探索、複数ソースの統合、最新情報に依存する意思決定支援です。アナリスト、オペレーション担当、営業・リサーチチーム、そして古い記憶に頼らず、出典のある事実と推測を切り分けたいアシスタントに向いています。

何が違うのか

これは単体のリサーチエンジンではありません。exa-search、deep-research、market-research などのECCリサーチスキルを運用面から包むラッパーであり、必要に応じて lead-intelligence や knowledge-ops へ引き継ぐこともできます。だからこそ、ワークフローの選択、引用の厳密さ、繰り返し発生する調査を監視可能なプロセスに落とし込むことを重視する場合に役立ちます。

research-opsスキルの使い方

インストールしてワークフローに組み込む

リポジトリのコンテキストから research-ops のインストールコマンドを実行し、ほかのECCスキルと並んで利用可能になっていることを確認してください。このリポジトリはスキル専用なので、価値の中心はルーティング層として使うことにあります。つまり、どの調査ツールを最初に使うか、いつ探索から統合へ、さらに推奨へと進めるかをエージェントに指示する役割です。

トピックではなく、調査ブリーフを渡す

弱いプロンプトの例は「Acmeについて調べて」です。より良い research-ops の使い方は、「Acmeの現在の製品ポジショニング、価格変更、最近の顧客シグナルを調べてください。新しい公開ソースのみを使い、事実と推測を分けて示し、エンタープライズ向けアプローチに適しているかを簡潔に推奨してください」のようなものです。このスキルは、次の点を明示すると最も力を発揮します。

• 何を決めたいのか
• どれくらい時間に敏感なのか
• どのソース制約があるのか
• どの出力形式が必要か

先に読むべきファイルを見極める

実務でのセットアップでは、まず SKILL.md を読み、その後にワークフローが参照する補助的なECCスキル文書、特に README.md やリポジトリ全体にある関連スキル指示を確認してください。このリポジトリでは重要情報がメインのスキルファイルにまとまっているため、最短ルートは、プロンプトを投げる前にスタック、When to Use の指針、ガードレールを読むことです。

2パスのワークフローで使う

research-ops をよりよく使うには、次の2段階で依頼します。

1. まず探索パスで、いま最も有力なソースと、まだ不確かな点を洗い出す
2. 次に統合パスで、それらのソースを比較、補強、推奨にまとめる

こうすると推測が減り、最終回答を固める前に不足点を見つけやすくなります。

research-opsスキルのFAQ

research-opsは通常のプロンプトの代わりになるか

いいえ。通常のプロンプトでも調査は依頼できますが、research-ops スキルはプロセスを加えます。適切なECCリサーチツールの選択、新しいソースに限定する運用、事実・証拠・推奨の分離を助けます。

どんなときに使わないほうがいいか

答えが安定している場合、完全に社内向けの場合、あるいは最新の公開証拠が特に役立たない場合は、research-ops を使わないでください。引用なしの即答がほしいだけのときや、すでに専用の検索・取得ワークフローで十分なときにも、相性はあまりよくありません。

初心者でも使いやすいか

はい。目的をはっきり説明できるなら使いやすいです。学習コストの中心はスキル自体ではなく、ブリーフをどれだけ完全に書けるかにあります。判断したいこと、読み手、日付の重要度、ほしい出力を明示すれば、扱いは簡単です。

ECCエコシステムの中でどう位置づくか

ECCネイティブのリサーチスキルと競合するのではなく、それらを調整するために設計されています。まず research-ops で進め方を決め、その後は専門スキルに実際の検索、統合、推奨を任せてください。

research-opsスキルの改善方法

まず、欲しい成果物を明示する

research-ops の結果を最短で良くする方法は、最終到達点を先に言うことです。たとえば「候補リスト」「比較表」「リスクメモ」「リードプロフィール」「現状サマリー」などです。そうするとワークフローが適切な深さを選びやすくなり、一般的なWebリサーチが脱線しにくくなります。

答えを変える制約を追加する

より良い入力には、地域、期間、対象読者、予算、ソース品質、除外条件が含まれます。たとえば、「直近90日以内のソースのみを使う」「一次ソースを優先する」「フォーラム投稿は除外する」といった指定です。こうした制約は research-ops の挙動を実際に改善し、ノイズの多い出力を減らします。

ソースの扱いを明示して依頼する

よくある失敗は、事実、仮定、推奨が混ざることです。次のような構成を指定すると、結果を改善できます。

• 出典付きの事実
• ユーザー提供の証拠
• 推論
• 推奨

この形式にすると、調査結果が信頼しやすくなり、再利用もしやすくなります。

1回目の結果を踏まえて繰り返す

最初の結果が広すぎるなら、1つの判断軸に絞って再実行してください。浅すぎるなら、ソースの多様性を増やす、比較基準を強める、監視付きのフォローアップワークフローを依頼する、という方向が有効です。research-ops スキルは、抽象的に「もっとやって」と頼むより、範囲を絞り込むほど改善しやすくなります。