OpenClaw で個人リサーチワークフローを構築する方法

構築するもの

包括的なリサーチワークフローを構築します：

1. ウェブ検索 — Tavily を通じてリアルタイムの情報や記事を取得
2. 学術論文の検索 — arXiv で査読済みの研究成果を検索
3. 技術ドキュメントの閲覧 — DeepWiki でオープンソースプロジェクトのドキュメントを参照
4. 統合分析 — Summarize で簡潔なリサーチブリーフを生成

このワークフローにより、OpenClaw が情報の収集、フィルタリング、統合を数分で行うリサーチアシスタントになります。

なぜ AI でリサーチするのか

従来のリサーチワークフローは摩擦だらけです。数十のブラウザタブを開き、検索エンジン、論文リポジトリ、ドキュメントサイト、メモアプリを行き来し、スニペットをバラバラのメモにコピー＆ペースト。まとめを書こうとした頃には、タブの半分はアクセスできなくなり、どの結論がどのソースからだったか思い出せなくなっています。

よくある問題：

• タブの氾濫 — 1つの調査課題で 20 以上のタブが開き、それぞれが注意力とメモリを要求
• コンテキストスイッチ — Google、arXiv、GitHub ドキュメント、メモアプリの間を行き来して集中力が分散
• 手動でのメモ取り — 引用と URL の手動コピーは遅くてミスが起きやすい
• 統合の難しさ — ウェブ記事、学術論文、プロジェクトドキュメントから一貫した結論を導くのは認知的に非常に大変
• 情報の陳腐化 — ブックマークはリンク切れに、記事は削除され、メモからコンテキストが失われる

AI 駆動のワークフローは、検索、抽出、統合のステップを 1 つの対話に集約します。OpenClaw は複数のソースを並行でクエリし、見つけた情報の完全なコンテキストを保持し、構造化されたサマリーをオンデマンドで生成できます。検索の手間ではなく、本当に重要な問いに集中できます。

前提条件

• OpenClaw がインストール・設定済み
• Tavily API キー（無料プランあり、tavily.com で登録）
• Node.js 18+

ステップ 1：必要な Skills をインストール

# 1. ウェブ検索
npx clawhub@latest install tavily

# 2. 学術論文検索
npx clawhub@latest install arxiv

# 3. オープンソースドキュメント検索
npx clawhub@latest install deepwiki

# 4. AI 要約
npx clawhub@latest install summarize

ステップ 2：API キーを設定

Tavily ウェブ検索

1. tavily.com で登録 — 無料プランは月間 1,000 API クレジット（基本検索 1 回 1 クレジット）
2. ダッシュボードから API キーをコピー
3. OpenClaw で設定：

clawhub inspect tavily

arXiv と DeepWiki

この 2 つの Skill は設定不要でそのまま使えます。arXiv Skill は arXiv API に直接クエリし、DeepWiki は公開ドキュメントソースを使用します。

ステップ 3：リサーチワークフローの実践

例 1：「RAG（Retrieval-Augmented Generation）のベストプラクティス」を調査

フェーズ 1：ウェブ検索で現状把握

まず広範なウェブ検索で全体像を把握：

Search for "RAG best practices 2026" and summarize the top results

Tavily が最近の記事、ブログ、チュートリアルを返します。Summarize Skill がキーポイントを抽出します。

フェーズ 2：学術論文で深掘り

査読済みの研究でさらに深く：

Find recent arXiv papers on retrieval-augmented generation improvements

arXiv Skill がタイトル、アブストラクト、著者、リンク付きの関連論文を返します。特定の論文の要約をリクエストすることも可能：

Summarize the methodology section of paper [arXiv:2406.xxxxx]

フェーズ 3：実装ドキュメント

主要フレームワークの RAG 実装を確認：

Search DeepWiki for LangChain RAG implementation guide
Search DeepWiki for LlamaIndex retrieval pipeline documentation

DeepWiki がオープンソースプロジェクトの関連ドキュメントセクションを返します。

フェーズ 4：統合分析

すべてをリサーチブリーフにまとめます：

Based on all the research we've done, create a structured brief on RAG best practices covering:
1. Current state of the art
2. Key techniques (chunking, embedding, retrieval)
3. Common pitfalls and how to avoid them
4. Recommended frameworks and tools
5. Open research questions

例 2：プロジェクトへの新データベース導入評価

高スループットのイベントパイプラインに ScyllaDB を採用すべきかを判断する場合。4 フェーズのワークフローを適用します。

フェーズ 1：ウェブ検索で実際の採用状況を確認

Search for "ScyllaDB production experience 2025 2026" and summarize key findings

Tavily がエンジニアリングチームの移行体験、ベンチマーク結果、運用上のトレードオフに関するコミュニティの議論を表示します。誰が使っていて、どんな問題に遭遇したかが把握できます。

フェーズ 2：学術・技術論文

Find arXiv papers on LSM-tree database performance and shard-per-core architecture

arXiv Skill がストレージエンジン設計、Cassandra との内部実装比較、異なるワークロード下のレイテンシモデリングの論文を返します。OpenClaw に主要なパフォーマンス主張の要約と、フェーズ 1 の実際のレポートとの整合性チェックを依頼できます。

フェーズ 3：ドキュメント深掘り

Search DeepWiki for ScyllaDB data modeling best practices
Search DeepWiki for ScyllaDB driver compatibility and connection pooling

DeepWiki がスキーマ設計、Compaction 戦略、ドライバー設定に関する公式ドキュメントを取得します。ブログ記事では省略されがちな実際の制約（パーティションサイズ制限、Tombstone 処理、一貫性レベルのトレードオフ）を把握できます。

フェーズ 4：意思決定のまとめ

Based on all findings, create a decision brief for ScyllaDB adoption covering:
1. Performance characteristics vs. our current PostgreSQL setup
2. Operational complexity (deployment, monitoring, backups)
3. Data modeling constraints and migration effort
4. Community health and long-term viability
5. Recommendation: adopt, evaluate further, or pass

最終成果物は、チームに共有したりデザインレビューで使える構造化されたドキュメントです。実際のソースに基づき、1 回のリサーチセッションで完成します。

リサーチ成果の整理

生のリサーチは後で見つけられなければ意味がありません。成果を構造化してエクスポートする方法を紹介します。

構造化 Markdown レポート

OpenClaw に統一テンプレートでフォーマットさせます：

Save the research brief as a Markdown file with sections for Summary, Key Findings, Sources, and Open Questions

どのエディタでも開け、GitHub でレンダリングでき、コードと一緒にバージョン管理できるポータブルなドキュメントが得られます。

比較テーブル

技術選定時に構造化された比較を生成：

Create a Markdown comparison table of ScyllaDB vs. Cassandra vs. DynamoDB covering: latency, throughput, operational complexity, cost, and ecosystem maturity

テーブルは文章よりスキャンしやすく、ステークホルダーへのトレードオフの説明にも便利です。

Notion や Obsidian へのエクスポート

OpenClaw はネイティブで Markdown を出力するため、ノートツールとの連携は簡単です。Markdown を Notion に直接コピー（テキストとしてペーストしてブロックに変換）するか、.md ファイルを Obsidian の vault フォルダに保存します。Obsidian ユーザーなら、[[wikilinks]] と YAML frontmatter を含むフォーマットで出力させ、vault の規約にマッチさせることもできます。時間とともに、トピックと日付で整理された検索可能な個人ナレッジベースが構築されます。

個人ナレッジベースの構築

一貫したフォルダ構造を維持：

research/
  2026-03-rag-best-practices/
    brief.md
    sources.md
    comparison-table.md
  2026-03-scylladb-evaluation/
    decision-brief.md
    benchmark-notes.md

各セッションが独立したフォルダを生成します。相互参照でリンクすれば、リサーチのたびに成長するナレッジベースの完成です。

応用編：複数セッションにまたがるリサーチ

すべてのリサーチ課題が 1 回のセッションで解決するわけではありません。複雑なトピックは数日から数週間にわたる複数セッションで段階的に進めるのが効果的です。

セッションをまたいだリサーチの継続

OpenClaw は以前の会話を自動的に記憶しないため、コンテキストを自分で引き継ぐ必要があります。最もシンプルな方法は、セッション終了時にリサーチ状態ファイルを保存すること：

Summarize our research progress so far into a file called research-state.md, including: questions answered, questions still open, key sources found, and next steps

次のセッション開始時にこのファイルをコンテキストとして渡し、前回の続きから再開します。記憶に頼るよりはるかに確実です。

リサーチの進捗追跡

広いトピックでは、サブ質問とそのステータスのリストを管理します。作業中に OpenClaw に更新させます：

Update the research tracker: mark "ScyllaDB compaction strategies" as done, add "test ScyllaDB with our schema" as next step

リサーチを場当たり的な活動から、明確な進捗マーカーのある構造化されたプロセスに変えます。

セッション間のコンテキスト維持

リサーチが複数のツールとセッションにまたがる場合、参照したすべてのソースを記録する sources.md ファイルを管理します。URL、アクセス日、1行の要約を記載します。新しいセッション開始時にこのファイルを OpenClaw に渡すと、どの領域をカバー済みかを認識し、ギャップに集中して重複検索を避けられます。

リサーチワークフローパターン

パターン 1：技術選定

新しいツールやフレームワークの評価：

1. Tavily — レビュー、比較、実際の使用レポートを検索
2. DeepWiki — 公式ドキュメントとアーキテクチャ概要を閲覧
3. arXiv — 基盤となる研究論文を検索（該当する場合）
4. Summarize — 「自前構築 vs 採用」の推奨レポートを生成

パターン 2：競合分析

競合他社の問題解決アプローチを理解：

1. Tavily — 競合のプロダクトアナウンス、ブログ、更新ログを検索
2. DeepWiki — オープンソースリポジトリ（あれば）で実装の詳細を確認
3. Summarize — 競合状況のサマリーを作成

パターン 3：新分野の学習

なじみのないトピックの素早い習得：

1. Tavily — 「X 入門」「X をわかりやすく解説」を検索
2. arXiv — その分野を包括的にカバーするサーベイ論文を検索
3. DeepWiki — チュートリアルリポジトリとドキュメントを検索
4. Summarize — 推奨読書順付きの「学習ロードマップ」を生成

パターン 4：バグ調査

厄介な技術的問題のリサーチ：

1. Tavily — エラーメッセージや症状を検索
2. DeepWiki — ライブラリのドキュメントで既知の問題を確認
3. Summarize — すべての発見を統合し、原因候補と解決策をリストアップ

効果的なリサーチのヒント

1. 広く始めて絞り込む — まずウェブ検索で全体像を把握し、次に学術論文やドキュメントに深掘り
2. 複数の検索クエリを使う — 同じ質問を 2-3 通りの言い回しで検索して網羅性を向上
3. ソース間で相互検証 — ウェブ記事の内容を学術論文と照合
4. 時期を限定 — 最新情報が必要なら検索時に「2025-2026」と指定
5. 都度保存 — OpenClaw に重要な発見をファイルに保存させて後で参照

トラブルシューティング

Tavily が関連性の低い結果を返す

• より具体的なキーワードで検索クエリを改善
• 引用符で正確なフレーズを検索
• 特定ドメインの結果がほしい場合はサイトフィルターを追加

arXiv で論文が見つからない

• より広い検索用語を試す — arXiv の論文タイトルは非常に具体的なことが多い
• その分野の研究者がわかっていれば著者名で検索
• そのトピックが学術界で別の名称で扱われていないか確認

DeepWiki でドキュメントが見つからない

• プロジェクト名が正確に一致しているか確認
• GitHub の organization/repo 形式で試す
• 一部のプロジェクトはまだインデックスされていない可能性あり