Agent skill

openai-deep-research

OpenAI Deep Research APIを使用して深層リサーチを実行するスキル。ユーザーが特定のテーマについて深層調査、市場分析、技術リサーチ等を要求する場合に使用する。

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Metadata

Additional technical details for this skill

short description
Deep Research

SKILL.md

⚠️ DEPRECATED - このスキルは deep-research スキルに統合されました。deep-research --provider openai を使用してください。

OpenAI Deep Research

Overview

OpenAI Deep Research APIを活用して、複雑なテーマについて深層的なリサーチを実行するスキルである。Deep Researchエージェントはウェブを探索して情報を収集・分析し、総合的なリサーチレポートを生成する。

事前要件

APIキー設定

OpenAI APIキーが必要である:

  1. OpenAI PlatformでAPIキーを発行
  2. 環境変数設定: export OPENAI_API_KEY="your-api-key"

Pythonパッケージインストール

bash
pip install openai

使用可能なモデル

モデル 用途
o3-deep-research 深層合成・高品質出力に最適化
o4-mini-deep-research 軽量化、高速な応答が必要な場合

ワークフロー

1. リサーチ要求分析

ユーザーのリサーチ要求を分析して明確なリサーチクエリを構成する:

  • リサーチテーマの明確化
  • 求める情報の範囲と深さの把握
  • 言語設定(デフォルト: ユーザー要求言語)

2. Deep Research実行

scripts/deep_research.py スクリプトを使用してリサーチを実行する:

bash
# 基本的な使い方 (o3-deep-researchモデル)
python scripts/deep_research.py "リサーチテーマ"

# 高速リサーチ (o4-mini-deep-researchモデル)
python scripts/deep_research.py "リサーチテーマ" --model mini

# 韓国語結果要求
python scripts/deep_research.py "リサーチテーマ" --language korean

# 英語結果要求
python scripts/deep_research.py "リサーチテーマ" --language english

# 日本語結果要求
python scripts/deep_research.py "リサーチテーマ" --language japanese

# 結果をファイルに保存
python scripts/deep_research.py "リサーチテーマ" --output result.md

# ストリーミングモード(リアルタイム進捗確認)
python scripts/deep_research.py "リサーチテーマ" --stream

3. リサーチモニタリング

  • --stream オプション使用時はリアルタイムで進捗確認可能
  • デフォルトモードでは完了まで待機後に結果出力

4. 結果処理

リサーチ完了後:

  • 結果はマークダウン形式で出力される
  • --output オプション使用時はファイルに保存される
  • 推論要約(reasoning summary)も併せて提供される

使用例

技術リサーチ

bash
python scripts/deep_research.py "2025年生成型AI技術トレンドと主要企業動向分析" --language japanese

市場分析

bash
python scripts/deep_research.py "AIゲームアプリ市場分析と競合状況。主要プレイヤー、市場規模、成長率を含む" --language japanese

学術調査

bash
python scripts/deep_research.py "Large Language Modelの最新研究動向と主要論文レビュー" --language english --model mini

比較分析

bash
python scripts/deep_research.py "Next.js vs Remix: 2025年基準の性能、エコシステム、採用市場の比較" --output nextjs_vs_remix.md

プロンプト作成のコツ

APIを通じたDeep ResearchはChatGPTと異なり明確化質問を行わないため、プロンプトに以下を含めると良い:

  1. 具体的な範囲: 「直近2年間」、「日本市場中心」
  2. 求める比較点: 「価格、性能、使いやすさの比較」
  3. 求める指標: 「市場規模、成長率、MAUを含む」
  4. 好ましい出典: 「学術論文中心」、「産業レポート参照」
  5. 出力形式: 「表形式で整理」、「長所短所リストで」

制限事項

  • APIアクセス: OpenAI APIキーが必要
  • コスト: Deep Researchモデルは一般モデルよりコストが高い
  • 用途: 単純な質問や短い対話には不適切(一般モデル使用推奨)

エラー処理

エラー 原因 解決策
OPENAI_API_KEY not set 環境変数未設定 export OPENAI_API_KEY="..." を実行
AuthenticationError 不正なAPIキー APIキーを確認し再設定
RateLimitError APIリクエスト上限超過 しばらく待ってから再試行
ModuleNotFoundError パッケージ未インストール pip install openai を実行

Resources

scripts/

  • deep_research.py - Deep Research APIを呼び出すメインスクリプト

references/

  • api_reference.md - OpenAI Deep Research API参照ドキュメント

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