AIリサーチSkill｜無料配布
調査レポートをAIに引用付きで書かせる
生成AIに調査を頼むと、それらしい文章は返ってくるものの、出典が確認できず社内で使えない——。 この配布キットは、その手前にある依頼文の設計と、後ろにある引用の整合チェックを 仕組みとして持たせた2つのSkillです。Claude Code に入れて使います。 出力の実物は登録なしでそのまま読めます。中身を見てから、Skillを入れるか決めてください。
キットの中身
- 依頼文をつくるSkill — 「何を調べるか」が曖昧な段階から対話で詰め、テーマ（30字以内）と詳細（2,000字以内）に落とす。意思決定軸から先に決めるのが要点
- レポートを書くSkill — その依頼文を入力に、Web調査 → 出典の確定 → 引用付き執筆 → 整合チェック → Word組版まで通す
- 実出力サンプル（PDF） — 下で配布しているもの。そのまま同梱しています
- そのサンプルを生んだ依頼文 — 同じ依頼文を投げれば、同じ構造の報告書が出ます
サンプルレポート（無料・登録不要）
題材は「物流2024年問題後の中堅運送会社の投資戦略」。 出力の見本というだけでなく、業界レポートとしてそのまま読めます。 読みどころを2つ挙げておきます。
ひとつは、当初の推計が、一次資料では書き換わっていたこと。 当初想定されていた「2030年度に約34%の輸送力不足」に対し、国土交通省の検討会に出た提言案まで遡ると、 そのうち約14%分は官民の取組で概ね克服され、輸送需要そのものも約12%減っていました。 再検証後の見通しは平均で約7%、最大でも約25%に収まります。 出典に当たるかどうかで、話の向きが変わる例です。
もうひとつは、分岐の説明の仕方。同じ規制・同じ人手不足・同じ燃料価格のもとで、 2025年度の道路貨物運送業の倒産は321件で過去4番目の高水準、その一方で特別積合せを主力とする上場事業者は二桁の増益を出しています。 レポートはこの分岐を「転嫁装置」——原価を費目別に説明できるか、 実際に誰がどの区間を運んでいるかを示せるか、荷主にとって代替が利かないか——という3つの部品で説明し、 最終章では投資領域ごとに Go / Conditional Go / No-Go と、その条件まで落としています。 「車両の増車は、需要を固定する契約が先にある場合のみ」といった具合です。
入力もフォームも要りません。そのままダウンロードできます。
章立て
- エグゼクティブサマリー
- 規制施行が原価構造に与えた影響
- 運賃交渉の実態と中堅事業者の位置
- 事業者の対応類型と投資・依存度の二次元配置
- 主要プレーヤー個別分析
- 投資領域の四軸比較評価
- 投資配分案の比較評価
- 経営者向け投資判断支援
本文の抜粋（エグゼクティブサマリー冒頭）
文中の [0-1] のような記号がインライン引用です。巻末の参考文献一覧と対応しており、
本文の主張から出典URLまで機械的にたどれる状態を、生成のたびに検査しています。
2024年4月の時間外労働上限規制の適用から2年余りが経過した現在、この問題を「輸送力が足りなくなる危機」として語り続けることは、すでに事実に合わない。国土交通省の検討会に提出された提言案は、当初想定されていた2030年度の約34%というトラック輸送の需給ギャップについて、そのうち約14%分は官民の取組の成果等により概ね克服できたと明記している。同時に、輸送需要そのものも約12%減少した。再検証を経た2030年度の輸送力不足は、平均で約7%、最大でも約25%の幅に収まる見通しである [0-1]。 にもかかわらず、事業者間の明暗は拡大している。2025年度の道路貨物運送業の倒産は321件で、前年度を下回ったとはいえ過去4番目の高水準にある [0-3]。他方、特別積合せを主力とする上場事業者は、同じ環境下で二桁の増益を記録している [0-4]。
- 23頁／8章構成
- 出典レコード 46件（本文中の引用は118箇所）／参照先のユニークURL 26件
- 出典は国土交通省・農林水産省・全日本トラック協会・帝国データバンク・上場企業の決算資料など
- 巻末に参考文献一覧と調査ログを付録として収録
機械的な検査
このSkillは、事実に即した考察をして品質を高めるために、生成のたびに次を機械的に検査しています。
通らなければ、そこで止まるもの
- 引用の整合 — 本文の引用番号が出典一覧に実在するか、章ごとの採番が連番か、各出典にURLと日付があるか
- 数値の台帳 — 台帳に登録した金額・数量が、章をまたいで食い違っていないか（対象は登録した金額・数量で、割合は含みません）
- 組版の書き崩れ — Word出力に
**がそのまま残っていないか
警告として出し、判断材料にするもの
- 章の骨格 — エグゼクティブサマリーがあるか、各章に章末の要諦があるか
- 章の密度 — 中身の薄い章がないか
- 出典の品質 — 一次情報の比率、日付を確認できなかった出典の割合
- 未解決の疑いがある引用記号・頁数・リンク数
止めるものと警告に留めるものを分けているのは、機械的に決着がつく欠陥だけを止めるためです。
「章が薄い」「一次情報が少ない」は調査対象の側の事情でも起きるので、止めずに数値で見せます。
警告側も、--strict を付ければ失敗として扱えます。
必要な環境
- Web検索・ページ取得ができるAIエージェント（Claude Code など）
- Word生成に
python-docx - PDFに変換する場合は LibreOffice（
soffice）
※ 調査対象の性質上、社外に出せない情報を依頼文に書かないための確認手順もSkillに含めています。 機密の扱いを社内で詰めるところから相談したい場合は、機密情報を社外に出さないAI活用の構成もあわせてご覧ください。
Skillのダウンロード
Skill本体（zip）は、下記をご入力いただくとそのままダウンロードできます。サンプルレポートだけなら、上のリンクから入力なしで読めます。