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# Research Snippets Generator

> 記事やブリーフを充実させる、引用付きのリサーチスニペットを作成します

**Research Snippets Generator** ノードは、記事、ブリーフ、その他のコンテンツアセットを充実させるために使える、事実に基づき引用で裏付けられたリサーチスニペットを厳選して作成します。これらのスニペットは、構造化されたリサーチワークフローを使用して権威性の高い情報源から直接抽出されるため、ハルシネーションが大幅に減り、正確性が確保されます。

各スニペットは短く引用しやすい形式で、情報源の URL が含まれているため、コンテンツにそのまま挿入したり、後続の分析や生成ステップで使用したりできます。

幅広い要約を行うノードとは異なり、このノードはナラティブではなく、事実、統計、引用、検証可能な主張といった根拠に重点を置いています。

<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

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

* 記事を裏付ける正確な事実と引用が必要な場合
* 統計、定義、引用、権威ある見解をすばやく入手したい場合
* AEO に適したコンテンツのための検証可能な根拠が必要な場合
* ブリーフ、アウトライン、LLM によるコンテンツ作成のための資料が必要な場合
* 編集ワークフロー向けに、整理された構造化リサーチスニペットが必要な場合

このノードは、信頼性と透明性を求めるライター、戦略担当者、自動化されたコンテンツシステムに最適です。

## ノードの設定

Research Snippets Generator 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)

ノードがリサーチするトピックまたはタイトルです。例:

* 「ヘルスケアテクノロジーの新たなトレンド」
* 「生成 AI はサプライチェーンの需要予測をどう改善するか」
* 「AI 可視性とは何か、なぜ重要なのか?」

このタイトルが、リサーチツールと抽出モデルの方向性を決めます。

### Audience Segment

想定読者により適した情報源やスニペットをノードが選択できるよう、文脈を追加します。例:

* 「エンタープライズ企業の CIO」
* 「ヘルスケアのオペレーションマネージャー」
* 「B2B SaaS のマーケター」

### Company Name

情報源の選定や特定のスニペットスタイルの選択(B2B 向けのトーンか消費者向けのトーンかなど)において、文脈を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、ワークスペースの設定によっては他のバリエーションに対応している場合があります。この設定により、ノードはスニペットの粒度や専門性を調整できます。

### Target Prompt

AI 検索や AEO のワークフローで使われる特定のユーザープロンプトをリサーチスニペットで裏付けたい場合は、ここに入力します。例:

* 「AI はどのように物流コストを削減するのか?」

### Output Label(必須)

スニペットを含む JSON 構造の結果に付ける変数名を指定します。

例:

* `research_snippets`
* `evidence_blocks`
* `snippet_list`

## ノードの内部動作

このノードの内部ワークフローは次のとおりです。

### 1. トピックに焦点を当てたリサーチ

ノードは Perplexity などのシステムを含む複数のリサーチツールやモデルに問い合わせ、次の情報を収集します。

* 権威性の高いウェブページ
* 政府機関や学術機関のレポート
* 業界データ
* ニュース記事
* 信頼できる組織の刊行物

このプロセスで、大量の生のリサーチ素材が集まります。

### 2. 集約と重複除去

取得したすべてのリサーチ結果は、構造化されたデータセットに統合されます。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
* 重複した情報
* 無関係な脱線
* 引用できないコンテンツ

信頼できる資料のみが次の段階に進みます。

### 3. 根拠の抽出

AEO Snippet Extractor として設定された LLM が構造化されたリサーチ結果を処理し、抽出可能な事実を特定します。スニペットは厳格な基準を満たす必要があります。

* 少なくとも **20 個のスニペット**を作成すること(目標: 20〜40 個)
* 各スニペットが**事実として正確**であること
* 各スニペットが**引用された情報源によって直接裏付けられている**こと
* スニペットが **160 文字未満**であること
* テキストを*作り出すのではなく*抽出することで、ハルシネーションを避けること
* .gov、.edu、業界団体、レポート、主要メディアを優先すること
* 正確性が重要な場合は、原文どおりのテキストを使用してもよいこと
* すべてのスニペットに **URL** を含めること

これは、特にエンタープライズや規制の厳しい環境において、高い信頼性を確保するための設計です。

### 4. JSON への整形

ノードは結果を整理された JSON 構造にまとめます。これは次のような後続ワークフローに最適です。

* 記事生成
* スニペットのクラスタリング
* ファクトチェック
* スコアカード
* 人による編集レビュー

## 出力

**20〜40 個の根拠スニペット**を含む構造化された JSON オブジェクトが返されます。各スニペットには対応する URL が含まれます。

これらのスニペットは、次の用途に使用できます。

* 記事の充実
* コンテンツブリーフにおける主張の裏付け
* LLM プロンプトへの信頼できる根拠の提供
* リサーチサマリーの生成
* 編集ワークフローの迅速化
* 記事の自動作成パイプラインの強化

## 使用例

### 1. 事実に富んだ記事の生成

1. [Article Title Suggestion](/ja-jp/agents/nodes/content-creation/article-title-suggestion) でタイトルを生成します
2. **Research Snippets Generator** を実行します
3. スニペットとブリーフを [Generate Article](/ja-jp/agents/nodes/content-creation/generate-article) に渡します
4. 権威ある情報源に基づいた、事実に富む記事を作成します

### 2. 人による編集ワークフロー

編集者は、スニペットをアウトライン、段落、ファクトボックスに直接取り込むことができます。

### 3. コンテンツの自動 QA

スニペットを使用して、記事の内容が引用された事実と一致しているかを検証できます。

## ベストプラクティス

* 関連性の高いリサーチのために、**明確で具体的な Article Title** を使用してください。
* コンテンツ戦略との整合性を最大限に高めるには、[Create Content Brief](/ja-jp/agents/nodes/content-creation/create-content-brief) と組み合わせてください。
* AI 回答経由の導線を想定して書く場合は、**Target Prompt** を含めてください。
* スニペットは、Prompt LLM ステップの根拠データとして非常に効果的です。