---
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。「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。リサーチクエスチョンの候補出しや、資料から立てられる問い・観点の整理を求められたときに使う。調査の実行・結論・推奨を求められている場合は使わない（問いを並べるだけのスキル）。
---

# 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

- **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。素材に合わないレンズは飛ばしてよい。

| 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


## 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。