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# Article Research Report

> トピックについて、引用付きの構造化された複数ソースのリサーチレポートを作成します

**Article Research Report** ノードは、複数の情報源を対象に詳細なリサーチを行い、選択したトピックについて引用、インサイト、主要な調査結果をまとめた構造化リサーチレポートを作成します。このレポートは記事そのものではなく、**参考資料**として設計されており、戦略担当者、ライター、後続のコンテンツ生成 Agent ノードを、信頼性が高く検証可能な情報で支援します。

事実に基づくスニペットを抽出する [Research Snippets Generator](/ja-jp/agents/nodes/research/research-snippets-generator) とは異なり、Article Research Report エージェントは、インライン引用と参考文献リストを備えた**完全なナラティブ形式のリサーチサマリー**(通常 800〜1300 語)を作成します。

<Tip>このノードを Agent に追加する方法については、[Agents を始める](/ja-jp/agents/getting-started)をご覧ください。</Tip>

## このノードを使用するタイミング

Article Research Report は、次のような場合に使用します。

* コンテンツブリーフや記事を書く前に、包括的なリサーチの土台が必要な場合
* 多数の情報源にわたる主要な調査結果を、ナラティブ形式でまとめたい場合
* トレンド、テーマ、フレームワーク、定義について詳しく説明したい場合
* 専門家やコンテンツチームへの情報提供に使える、事実に富んだレポートが必要な場合
* 後続のコンテンツ生成の根拠となる、AEO に沿った補助資料が必要な場合

このノードは、正確性、文脈、深さが重要なワークフローに最適です。

## ノードの設定

Article Research Report ノードを選択すると、Agent Builder の右側に設定パネルが開きます。

### Article Title(必須)

リサーチの対象となる記事のタイトルまたはトピックです。例:

* 「ヘルスケアテクノロジーの新たなトレンド」

* 「AI はサプライチェーン管理をどう変えているか」

* 「金融サービスにおけるサイバーセキュリティリスク」

このタイトルが、検索クエリと内容の統合の方向性を決めます。

### Audience Segment

リサーチ結果の想定読者です。トーンと深さに影響します。

* エグゼクティブサマリー
* 技術的な説明
* 実務者レベルのインサイト

### Company Name

レポートの視点を、ブランドの文脈や業種に緩やかに合わせるために使用されます。

### Content Type

デフォルトは **General** ですが、どのような説明や構成を重視するか(ガイド、比較、ソートリーダーシップなど)に影響を与えることができます。

### Target Prompt

記事が AI システムで使われる特定のユーザークエリに対応する必要がある場合は、ここに入力します。例: 「予知保全とは何で、どのように機能するのか?」

これにより、Agent は主要なユーザーインテントに沿ったリサーチを優先できます。

### Output Label

後続のステップで参照するための、わかりやすい変数名を指定します。

例:

* `research_report`
* `background_research`
* `topic_report`

## ノードの内部動作

Article Research Report ノードは、複数段階のリサーチと統合のパイプラインを実行します。内部のワークフローは次のとおりです。

### 1. 入力の評価とリサーチの準備

ワークフローは入力内容(タイトル、コンテンツタイプ、オーディエンス、企業の文脈)を準備し、使用するリサーチパターンを決定します。

例:

* 「ハウツー」系のトピックでは、ステップごとの説明が必要になる場合があります
* 比較系のトピックでは、エンティティのリストが必要になる場合があります
* ソートリーダーシップ系のトピックでは、主要なテーマや論点が必要です

### 2. 複数エンジンによるトピックリサーチ

ノードは、次のようなツールを使って、焦点を絞ったリサーチを何度か実行します。

* Tavily
* Perplexity
* 専用の LLM ベースのリサーチルーチン

記事タイトルから複数のクエリが生成され、次の情報を収集します。

* 定義
* トレンド
* 統計
* ケーススタディ
* 専門家の意見
* 歴史的背景
* 実践的なフレームワーク

これにより、大量の生のリサーチ素材が得られます。

### 3. 重複除去と関連性によるフィルタリング

ワークフローは次のものを除外します。

* 権威性の低い情報源
* 無関係な脱線
* 重複したコンテンツ
* 古い資料

質が高く信頼できる調査結果のみが残されます。

### 4. 根拠の構造化

リサーチ結果は、次の内容を含む構造化された JSON データセットに変換されます。

* 要約
* 主要な事実
* 情報源の URL
* 抽出されたインサイト

このデータセットが統合モデルへの入力になります。

### 5. ナラティブ形式のレポートへの統合

**リサーチ統合担当**として設定された LLM が、厳格な要件に従って 800〜1300 語のレポートを作成します。

* 明確な段落構成の文章
* 番号付きのインライン引用: \[1], \[2], \[3], …
* 末尾の参考文献リスト
* コンテンツタイプに応じた構成:
  * **ハウツー** → ステップごと
  * **比較** → 比較対象のエンティティのリスト
  * **ソートリーダーシップ** → テーマと論点
  * **オピニオン** → 根拠に裏付けられたインサイト

統合担当の LLM には、次のことが指示されています。

* 事実に基づくこと
* ハルシネーションを避けること
* 引用した情報源で裏付けられた情報のみを含めること
* 中立的でリサーチ主導であること
* リサーチレポート*のみ*を作成すること(記事の下書きやコメントは含めない)

### 6. 最終的な整形

出力は、次の内容を含む、すぐに使える構造化されたテキストブロックに標準化されます。

* タイトル
* 対応するナラティブ形式のコンテンツ
* インライン引用
* 参考文献セクション

これにより、レポートは編集者、戦略担当者、または後続の LLM による記事生成に適したものになります。

## 出力

最終的な出力は、次の内容を含む **800〜1300 語のリサーチレポート**です。

* トピックのナラティブ形式の概要
* 複数の情報源から得られた主要な調査結果
* 定義、モデル、フレームワーク
* トレンド、課題、今後の見通し
* \[1], \[2], \[3]… のようなインライン引用
* 末尾の参考文献リスト

このレポートは、次のものの土台として使用することを想定しています。

* コンテンツブリーフ
* 記事
* ソートリーダーシップコンテンツ
* 教育的なサマリー
* 編集上の意思決定

## 使用例

### 1. 綿密なリサーチに基づくコンテンツワークフローを作成する

1. Article Research Report ​
2. [Research Snippets Generator](/ja-jp/agents/nodes/research/research-snippets-generator)
3. [Create Content Brief](/ja-jp/agents/nodes/content-creation/create-content-brief)
4. [Generate Article](/ja-jp/agents/nodes/content-creation/generate-article)

これにより、すべてのステップが信頼できるリサーチに裏付けられます。

### 2. 編集の準備

執筆前に、このノードを使って社内チームにトピックについての理解を深めてもらいます。

### 3. 自動化されたリサーチパイプライン

次のようなトピックについて、定期的なリサーチレポートを実行します。

* 業界のトレンド
* 製品カテゴリー
* 季節のテーマ
* 競合の業種

## ベストプラクティス

* レポートを実際のユーザークエリに沿わせたい場合は、**Target Prompt** を含めてください。
* より正確なリサーチのために、明確で具体的な **Article Title** を指定してください。
* 事実の抽出には、このエージェントを [Research Snippets Generator](/ja-jp/agents/nodes/research/research-snippets-generator) と組み合わせてください。
* 後続の LLM ステップでは、出力ラベルを一貫して使用してください。
* このレポートは最終稿の記事ではなく、**リサーチ資料**として扱ってください。
