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簡単な回答では足りない質問に対して、Agent はディープリサーチ (Deep Research) パイプラインを実行します。複数のソースからデータを収集し、知見を統合して、引用付きのマークダウンレポートを生成する6ステップのプロセスです。

できること

• クロスマーケットリサーチ: 株式、コモディティ、指数、暗号資産、デジタルアセットを一度のパスでカバーするレポート
• エクイティリサーチ: バリュエーション、業績、同業他社比較を含む企業のディープダイブ
• コモディティ・マクロレポート: 金とインフレの関係、石油の供給動態、金利サイクルの影響
• 暗号資産プロジェクト分析: オンチェーンメトリクス、プロトコル収益、ホルダー分布、エコシステムのマッピング
• マーケットテーマレポート: 「今四半期の BTC ETF フロー」「AI セクター分析」「円キャリートレードの影響」
• ホワイトペーパー分析: PDF をアップロードすると、品質と投資観点の構造化レビューを取得
• 取引記録分析: トレード履歴の CSV/Excel をアップロードし、パーソナライズされたインサイトを取得

プロンプト例

write a research report on NVDA vs AMD competitive positioning
deep research: gold as an inflation hedge in 2025
analyze the Solana DeFi ecosystem — TVL, revenue, and growth
analyze this whitepaper [upload PDF]
research report on BTC ETF inflows and their impact on spot price
compare S&P 500 sectors — which are overvalued?
analyze my trading history [upload CSV]

出力例（抜粋）

プロンプト: deep research: is gold a better inflation hedge than BTC in 2025?

Agent のレスポンス（マークダウンレポート、合計約800語、抜粋）:

金 vs. BTC: 2025年のインフレヘッジとして

テーゼ

年初来では、純粋な相関ベースでは金のほうが優れたインフレヘッジです。ただし BTC は、シグナルのノイズが多いにもかかわらず、より高い実質リターンをもたらしています。

主要データ（2025年 YTD）

メトリクス	金（XAU）	BTC
YTD リターン	+18.4%	+32.1%
CPI サプライズとの相関	+0.42	+0.11
最大ドローダウン	-5.1%	-28.3%
ボラティリティ（年率）	12%	56%

分析結果

1. 金の CPI 相関は4倍高い。 ヘッドラインインフレが強い数値を示すと、金は1週間以内に確実に上昇します。BTC の反応はよりノイジーで、数日から数週間後になることも多いです。
2. BTC の高いリターンはボラティリティによるものであり、シグナルではありません。 シャープレシオは金が 1.53、BTC が 0.57 です。
3. ドローダウン局面では、BTC はヘッジとして機能しません。 Q2 に Fed がタカ派サプライズを示したとき、BTC は 22% 下落し、金は 3% 上昇しました。

[...ソースはインラインで [1]、[2] として引用...]

結論

純粋なインフレヘッジを求めるなら金、ドローダウン許容を前提とした非対称リターンを求めるなら BTC です。従来の金 70 / BTC 30 の資産配分は、BTC のテールリスクを抑えながら、金のヘッジ効果の大部分を捉えられます。

レポートには、インライン引用、タイムスタンプ、および今後の会話で参照できる一意の report:// URL が含まれます。

仕組み

ディープリサーチは、メインの Agent ループで調査スキルを読み込んで実行します。計画 → 証拠の並列収集 → 分析 → 可視化 → 執筆 → 品質チェックの順です。出力は後から参照できる report:// アーティファクトとして保存されます。

標準は日常向けの詳細分析です。2–3 件の調査目標を使い、平易な言葉で主要モジュールをカバーし、事実、判断、リスク、データ不足を区別します。データが適していれば、1–3 個の有用な図表を加えます。

プロは、追加加工なしで使える専門家向けの成果物です。4–6 件の調査目標、分野別の章構成、一次ソース、相互検証、反対論、シナリオ、データ不足、監視指標により厳格な基準を適用します。データが適していれば、3–6 個の有用な視覚要素を含め、少なくとも2つをチャートとします。レンダリング前に章、引用、数値、図表、実用性を確認します。

Chat の Deep コントロール、または /deep <トピック> を使います。/deep-research は同じ動作をする長い形です。引数なしの /deep または /deep-research は前回選んだプロファイル（初回は標準）で Deep をオンにし、すでにオンの場合はオフにします。互換性のため、通信層と CLI では引き続き light と heavy を使います。

シナリオ: SCENARIO_TOKEN_ANALYSIS · SCENARIO_WHITEPAPER_ANALYSIS · SCENARIO_TRADING_RECORD_ANALYSIS · SCENARIO_STOCK_ANALYSIS

システム設計: ディープリサーチパイプライン →