与えられた概要・記事・URL・テーマから、利用者が選択できる「リサーチクエスチョン(研究の問い)」を多角的に生成するスキル。「これを調べろ」という指示ではなく、複数のレンズと粒度で並んだ問いのメニューを提供し、利用者自身が方向性を選び取れるようにする。トリガー条件 — (1) ユーザーが「リサーチクエスチョン」「研究の問い」「research question(s)」「RQ」を求めた時、(2) 記事・論文・URL・概要文を渡して「問いに整理して」「観点を出して」「どんな問いが立てられる?」と依頼された時、(3) `/research-questioner` または `research-questioner` を明示された時。SKIP条件 — ユーザーが調査の実行・結論・推奨を求めている時(このスキルは問いを並べるだけで、調査・実装・結論出しは行わない)。
Scanned 8/31/2026
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name: research-questioner
description: 与えられた概要・記事・URL・テーマから、利用者が選択できる「リサーチクエスチョン(研究の問い)」を多角的に生成するスキル。「これを調べろ」という指示ではなく、複数のレンズと粒度で並んだ問いのメニューを提供し、利用者自身が方向性を選び取れるようにする。トリガー条件 — (1) ユーザーが「リサーチクエスチョン」「研究の問い」「research question(s)」「RQ」を求めた時、(2) 記事・論文・URL・概要文を渡して「問いに整理して」「観点を出して」「どんな問いが立てられる?」と依頼された時、(3) `/research-questioner` または `research-questioner` を明示された時。SKIP条件 — ユーザーが調査の実行・結論・推奨を求めている時(このスキルは問いを並べるだけで、調査・実装・結論出しは行わない)。
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# Research Questioner
## Overview
入力(概要・記事・URL・テーマ)から、利用者が選び取れるリサーチクエスチョンを複数のレンズと粒度で並べる。問いを「決める」のは利用者であり、このスキルは選択肢の幅と質を担保する役割に徹する。
## 基本スタンス(最重要)
- **指示ではなく選択肢を提供する**: 「これを調べてください」と書かない。「こういう問いが立てられる」と並べる。
- **特定の問いを推さない**: 順序は重要度ではなくレンズ別。「優先度」「おすすめ」「最も有望」といった序列表現はデフォルトでは付けない。
- **粒度を意図的に混ぜる**: 大きい問い・中間の問い・具体的な問いを混在させ、利用者がズーム度合いを選べるようにする。
- **ラベルで判断材料を渡す**: 各問いに種類(定量/定性/混合)・想定アプローチ・注意点を付け、利用者が比較できる形にする。
- **最終決定はゆだねる**: 出力の末尾で「どの方向に関心が近いか」だけ尋ねる。聞かれた場合のみ絞り込みの補助をする。
## ワークフロー
1. **入力の確保**
- URLが含まれていれば WebFetch で取得する(リダイレクトには素直に従う)
- 概要文・要約だけが渡された場合はそのまま使う。追加で取りに行く必要があるかは利用者に投げず、与えられた材料の範囲で進める
2. **論点の抽出(3〜7個)**
- 中心テーマ・主要概念
- 暗黙の前提・定義の揺れ
- 対立軸・トレードオフ
- 未解明領域・ギャップ
- 観測可能な現象 vs 解釈的な主張の区別
- 一覧として明文化し、後段の問い生成の素材にする
3. **観点パレットから網羅的に生成**
- 後述の「観点パレット」を参照
- すべて埋める必要はないが **最低4種類のレンズに触れる**
- 各レンズから1〜2問
4. **粒度を分散させる**
- 後述の「3層モデル」を参照
- 全体として L1(枠組み)・L2(焦点)・L3(操作)が混ざるようにする
- L1だけだと選びにくい。L3だけだと俯瞰が失われる
5. **品質チェック**
- 後述の「アンチパターン」に該当するものを除外または書き直す
- FINER を **合格基準ではなく注意喚起** として軽く当てる([references/frameworks.md](references/frameworks.md))
6. **メニュー化して提示**
- 後述の「出力テンプレート」に沿う
- 6〜10問を目安にする。多すぎると選びにくく、少なすぎると選択肢の価値が薄れる
- 末尾で関心方向を一度だけ尋ねる
## 観点パレット
素材を以下のレンズで覗き、問いを生成する。**最低4種類のレンズを触る**こと。
| レンズ | 問いの典型形 | 何を引き出すか |
|---|---|---|
| 記述的 | What is X? / What does X look like? | 現象・対象・状態の解明 |
| 比較的 | How does X differ from Y? | 2つ以上の対象・条件の対比 |
| 関係的 | Is X associated with Y? | 相関・共起 |
| 因果的 | Does X cause Y? / Through what mechanism does X affect Y? | メカニズム・効果 |
| 評価的 | How well does X perform against criteria Z? | 基準への照らし合わせ |
| 方法論的 | How can we measure X reliably? | 計測・分析手法そのもの |
| 経時的 | How has X changed over time? / What predicts the trajectory of X? | 時間軸 |
| メタ的 | What assumptions underlie X? / How is X framed in literature? | 前提・枠組み・言説 |
レンズはチェックリストではなく「視点の引き出し」として使う。素材によって自然に出るレンズと出にくいレンズがあるため、無理に埋めるよりも素材に合うものを優先する。
## 粒度の3層モデル
| 層 | 性質 | 例 |
|---|---|---|
| L1 枠組み問い | 分野・テーマ全体を視野に入れた大きな問い | 「リモートワークは知識労働者の生産性概念をどう変えたか?」 |
| L2 焦点問い | 特定の側面・対象・期間に絞った中間的問い | 「ハイブリッド勤務下で、対面コラボレーションの頻度はチームの問題解決速度とどう関連するか?」 |
| L3 操作問い | 直接的に調査・実験設計に落とせる具体的問い | 「特定IT企業の2022-2024年Slackメッセージログにおいて、出社日の翌日と在宅日の翌日でPR数に差はあるか?」 |
各レンズの問いが偏らないよう、**全体としてL1・L2・L3が混ざるように調整**する。同じレンズで複数出すときも、粒度をずらすと選択肢として強い。
## アンチパターン(避ける)
- **Yes/Noで終わる問い**: 「Xは効果があるか?」 → 「Xはどの程度/どのような条件下で効果を持つか?」に開く
- **答えが先に含まれた問い**: 「なぜリモートワークは生産性を下げるのか?」 → 「リモートワークは生産性指標にどう影響するか?」に中立化
- **2つ以上の問いが詰め込まれた問い**: 「AはBに影響し、それはCをどう変えるか?」 → 分割する
- **広すぎて研究不能**: 「教育とは何か?」のような問い → 焦点を絞った別案を併記する
- **凡庸(既に答えが知られている)**: 素材が示唆していたギャップに寄せ直す
- **意見・主張を装った問い**: 「Xはやはり重要ではないか?」 → 主張ではなく問いに戻す
## FINERとPICOの扱い
詳細は [references/frameworks.md](references/frameworks.md) を参照。要点だけ:
- **FINER**(Feasible/Interesting/Novel/Ethical/Relevant)は **品質チェックリスト**として全問に軽く当てる。利用者の文脈次第で各基準の重みは変わるので、合格・不合格を強く判定しない。
- **PICO**(Population/Intervention/Comparison/Outcome)は **介入・比較を含む定量系の問い**を生成する時のみ補助フレームとして使う。質的研究や記述的研究には無理に当てない。
詳しい例や具体的な書き方が必要になったら [references/frameworks.md](references/frameworks.md) を読む。
## 出力テンプレート
以下の形式で出力する。Markdown見出しレベルはユーザーのコンテキストに合わせて調整可。
```
## 入力の要点
- (素材から読み取った中心テーマ・概念・対立軸を3-5行で)
- (素材URLがあれば末尾に括弧書きで明示)
## 抽出した論点
- 論点1: …
- 論点2: …
- 論点3: …
(3〜7個)
## リサーチクエスチョンの選択肢
### 観点A: [レンズ名(例: 比較的)]
- **[L2] 問いの本文をここに**
- 種類: 定量/定性/混合
- 想定アプローチ: (例: 横断調査、ケーススタディ、文献メタ分析)
- 注意点: (データ可用性/倫理/規模/定義の揺れ など)
- **[L3] 問いの本文をここに**
- 種類: …
- 想定アプローチ: …
- 注意点: …
### 観点B: [レンズ名]
(同様に1〜2問)
…
### 観点D: [レンズ名]
(同様に)
## 補足
- 拾いきれなかった論点: (素材に含まれていたが問いに落とし切れなかったもの)
- 派生方向: (文献レビュー/専門家ヒアリング/予備調査など、問いを精緻化するための次の一手の候補)
---
どの観点・粒度がご関心に近いですか?絞り込めば、その方向で問いを派生させたり、PICOで構造化したりできます。
```
## 「どれが良さそう?」と聞かれた時の挙動
- 序列を付けるのは **明示的に求められた時のみ**
- 求められた場合: 2〜3問に絞り、各候補について「向くケース/向かないケース」を併記する
- それでも最終決定は利用者にゆだねる文面で締める
## やらないこと
- 利用者に代わって調査を実行する(このスキルは問いを並べるだけ)
- 結論・主張・推奨を述べる
- 1つの「最良の問い」を断定する
- 問いを実装計画・実験計画に展開する(求められれば別スキル・別ステップで行う)
## ミニ例(テーマ: 「リモートワーク × チーム創造性」)
参考用の短い例。フルなテンプレートではなく、雰囲気を掴むための断片:
```
### 観点: 因果的
- **[L2] ハイブリッド勤務の出社日比率は、チームのアイデア生成量にどう影響するか?**
- 種類: 定量
- 想定アプローチ: 複数チームの縦断データ比較/差分の差分分析
- 注意点: 「アイデア」の操作的定義、選択バイアス
### 観点: メタ的
- **[L1] 「創造性」という概念は、リモート環境下でどのように再定義されつつあるか?**
- 種類: 定性
- 想定アプローチ: 文献レビュー、言説分析
- 注意点: 分野間(HR/組織論/心理学)で定義が異なる
```
L1とL2が混在し、レンズが分散していることを示すための例。
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