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Deep Research Report — 調査結果を「会議に出せるレポート」に変換

Deep Researchは「調べる」は最強だが、「伝える」は最弱。 出てくるのは、結論が最後・数字が文中に埋没・比較が文章のままの「壁のような長文」で、そのままでは会議に出せない。 このスキルは調査結果を編集し、結論から読めるコンサル品質のHTMLレポートに変換する。

目的

Deep Research系機能（Claude / ChatGPT / Gemini / Codex いずれの出力でも）が生成した 長文の調査結果を、意思決定に使えるHTMLレポートへ変換する。 デザインは html-report-design と同じ設計（余白と文字階層・濃紺1色・A4印刷対応）。

使い方（2モード）

モードA: 変換（主役・どのAIの出力でもOK） ユーザーが調査結果（MD・テキスト・Wordの中身・チャット出力の貼り付け・ファイルパス）を渡してきたら、 それを原文として下の編集ルールで変換する。質問はせず、まず変換して見せる。

モードB: 調査から実行（Claude Code等、Web検索が使える環境のみ） 「〜について調べてレポートにして」と言われたら、

1. 問いを3〜5個のサブクエスチョンに分解する
2. Web検索を計5〜10クエリ実行（同義語で複数系統）。主要な主張・数値は2つ以上の出典で相互確認する
3. 参照したすべての出典（タイトル・発行元・年）を記録する
4. 集めた事実を「原文」として、以下同じ編集ルールで変換する

編集ルール（このスキルの本体）

原文の情報を足さず・盛らず・並べ替える。やることは5つ。

1. ピラミッド化 — 結論を冒頭のエグゼクティブサマリー（結論・根拠・示唆の3点）へ移す。 各章の頭に「この章で言いたいこと1文」（.msg）を立てる。原文の章立てには従わなくてよい。 「はじめに」「調査方法」の類は削るか巻末の注記へ
2. 数字の昇格 — 文中に埋まった重要数値を拾い出し、最重要3つを .kpis に、 推移は折れ線、構成比・ランキングは横棒、増減の内訳は滝グラフに昇格させる。 単位・年度を必ず添える
3. 比較・分類の図解化 — 「Aは〜、一方Bは〜」の文章比較はテーブルかフレームワーク表 .matrix に、 段階論はステージ見出し .mx-h.stage に、プロセスは矢羽根 .chevrons に変換する
4. 出典の保全 — 原文の出典・脚注は消さない。図表には出所 .src を付け、 巻末に「出典一覧」（.refs）としてまとめ直す。本文の [n] 参照は維持する
5. 盛らない原則（最重要） — 原文にない数値・固有名詞・因果関係を追加しない。 原文が「85%超」なら「85%超」のまま使う（勝手に87%などにしない）。 原文が曖昧・情報が古い・出典が単一の箇所は、削るか「要確認」「単一出典」と注記する。 推計・予測は必ず「予測」と明示し、チャートでは破線にする

Deep Research特有の編集観点（デザインスキルとの違いの本体）

Deep Researchの出力には、人が書く文章にはない固有の癖がある。ここを処理するのがこのスキルの頭脳。

1. 証拠の格付け — 出典の確度を可視化する

• すべての出典を3段階で格付けし、巻末の出典一覧に付記する:
  • ● 複数の独立した出典で相互確認できた
  • ◐ 単一出典のみ（採用するが単一と明示）
  • ○ 予測・推計・体感値（チャートは破線、F表記）
• 信頼の目安は 官公庁・業界団体の統計 ＞ 調査会社レポート ＞ 企業公開資料 ＞ 記事・ブログ
• 古いデータ（目安2年超）は本文に「時点」を必ず添える

2. 数字の矛盾・定義差の処理 — 都合のよい方だけ拾わない

• 同じ指標なのに調査によって数字が食い違う場合、定義差を確認して注記するか、レンジ（例: 54〜68%）で書く
• 「導入」「定着」など調査ごとに定義が揺れる語は、採用した定義を .note で明示する

3. 事実と示唆の分離 — Deep Researchの「意見」を事実に混ぜない

• 事実（出典番号つき）は本論の章へ、解釈・示唆は最終章に集約し、解釈であることを注記する
• 原文でAIの推測が事実のように書かれている箇所は、示唆側へ移すか削る

4. 残論点 — 「わかっていないこと」を1セクション立てる

• 原文が答えていない問い・データの空白・定義の揺れを「残論点と追加調査」として示す
• 読み手の「この調査、どこまで信じていいのか」に先回りして答える。ここが資料の信頼を決める