Deep Research プロンプティングのベストプラクティス — 3 モデル調査

調査日: 2026-05-27 調査者: [email protected] 目的: Deep Research API (OpenAI / Gemini / Claude) + 他 AI Research ツールのプロンプト最適化 調査モデル: Claude Opus 4.7 (Managed Agents) / OpenAI o3-deep-research / Gemini Deep Research (Web UI) 個別結果: Claude / OpenAI / Gemini

1. 3 モデル一致の Universal Best Practices

2. ツール固有の最適化

OpenAI o3-deep-research

• developer ロール + "data-rich / tables / source priorities / analytical" 指示で citation 品質向上
• background=true + polling が必須 (同期呼出しはタイムアウト)
• rate limit (TPM 200K) に注意。retry 機能を実装すべき
• reasoning モデルなので few-shot は逆効果

Gemini Deep Research

• scope 制限が最重要 — open-ended だと maximal planning で 20 分超タイムアウト
• collaborative planning モードあり (collaborative_planning=true で plan を返す)
• stale interaction がキューをブロックする既知バグ → POST /interactions/{id}/cancel で掃除
• 最も詳細な出力 (17-49KB) を返す傾向

Claude Managed Agents

• デフォルトで簡潔。明示的に「網羅的に調査せよ」「10 件以上のソースを引用」と指示する
• max_uses を上げて web_search ツールの使用回数を増やす
• Agent → Environment → Session → SendEvents の 4 ステップ API
• 最速 (30 秒〜5 分)

Perplexity Pro Search / Deep Research

• 短い focused query が最適 (長いプロンプトは retrieval を混乱させる)
• ペルソナ指定が唯一有効なツール
• リアルタイム Web データに強い
• API よりも UI の方が安定

Grok DeepSearch

• X (Twitter) のリアルタイムデータが強み
• 最新トレンド・市場動向の調査に適する
• API は限定的

その他のツール

• Elicit: 学術論文検索に特化
• Consensus: 学術的コンセンサスの要約
• Exa: プログラマティック Web 検索 API

3. Anti-pattern チェックリスト

4. アーキテクチャ決定研究向けテンプレート

# Research Question

[1 文で明確に]

## Context (300-500 words)

- What we're building (1 段落)
- Current architecture (箇条書き 5-7 項目)
- Specific decision point (1 文)

## Questions (3-5 個、各 2-3 文)

1. [最重要の問い]
2. [2 番目]
3. [3 番目]

## Output

- Executive summary (5 key findings)
- Per-question analysis
- Decision matrix: options × criteria
- References with URLs

ツール固有プロローグ (共通 body の前に追加):

• OpenAI: Produce a data-rich report with markdown tables and inline citations.
• Gemini: Limit analysis to the 3 most promising alternatives. Do not enumerate more than 5 sub-questions per topic.
• Claude: Search at least 10 distinct sources. Provide comprehensive analysis, not a summary.

5. 推奨ツールポートフォリオ

6. コスト