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Hyperresearchは、Claude CodeやOpenAI Codexのようなコーディングエージェントを強力なリサーチアシスタントに変えるディープリサーチハーネスです。単純なQ&Aではなく、構造化された16ステップのパイプラインを実行し、数百のソースを収集してすべての引用を検証し、完全に参照されたレポートを作成します。競合分析、学術文献レビュー、市場調査といった本格的なリサーチタスク向けに設計されており、DRACOベンチマークにおいてChatGPTやGeminiといった専用リサーチツールを上回る性能を謳っています。

仕組み:

• 質問を入力します（例: /hyperresearch "Compare Toast vs Square vs Clover for restaurants"）。
• 質問を原子的なサブ質問に分解し、多段階のパイプラインを実行します：広範なウェブ検索、特定のトピックの深掘り、矛盾の検出、対抗的な批判、そして最終的なレポートの統合。
• 読み取ったすべてのソースは、永続的で検索可能な保管庫（Markdown + SQLite）に保存されます。将来のセッションでこの保管庫を再利用するため、リサーチの成果が時間とともに蓄積されます。
• レポートの出力前に引用が検証されます。懐疑的なチェッカーが各主張が引用元によって実際に裏付けられていることを確認し、幻覚による引用をブロックします。
• パイプラインはモジュール式です。複数の専門的なAIサブエージェント（フェッチャー、クリティック、パッチャー）を使用し、役割に応じて異なるモデル（Sonnet、Opus）を使い分けます。

主な機能:

• 規模: 1回の実行で250以上のソースを抽出可能。オプションの 'premier' プロファイルでは100〜130のソースをターゲットにします。
• 対抗的レビュー: 4人のクリティックがドラフトを並行して攻撃します。ツールロックされたパッチャーは、レポート全体を書き換えるのではなく、外科的な編集のみを行います。
• 学術ソース: OpenAlex、Crossref、CORE、SEC EDGAR、FREDなどを統合しており、論文、報告書、データを抽出できます。
• 有料論文: Unpaywall、Europe PMC、COREを通じて、合法的なオープンアクセス版を自動的に見つけます。
• 再開サポート: 実行がクラッシュした場合、正確なステップから再開できます。
• 柔軟な出力: さまざまな 'レジスター'（教育、調査、分析、提言）と推論の深さレベルをサポートしています。

インストール:

• Python 3.11+ と Claude Code または OpenAI Codex が必要です。
• pip install hyperresearch でインストールし、hyperresearch install を実行してプロジェクトにセットアップします。
• hyperresearch.ai でホスト型サービスとしても利用可能です。

なぜ優れているのか: 単なるラッパーではなく、明確な品質管理（引用チェック、独立性監査、対抗的クリティック）と永続的なメモリ（保管庫）を備えた、慎重に設計されたパイプラインです。ベンチマーク結果は、ディープリサーチタスクにおいて非常に効果的であることを示唆しています。