日本ユーザーを対象にした簡易のな深い調査（公開用）

• •Googleアカウント + Gmail API認証情報
• •Google Gemini API Key

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  "id": "Ud48ms2k7e8jttpp",
  "meta": {
    "instanceId": "7d3727b19183ed2ab8356c97f7b13d363d72dc0303b7e113b24052248c92d453",
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      "name": "クエリ生成",
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        "text": "=質問に対して有力なクエリを3つ作成してください。",
        "options": {
          "systemMessage": "=あなたはユーザーの質問から最適な検索クエリを抽出する専門家です。\n\nユーザーの質問：{{ $json.query }}\n\n## あなたの仕事：\nユーザーの質問を分析し、最も効果的な検索キーワードを3つ作成してください。\n\n## 重要な指示：\n- **検索クエリのみを出力**してください（説明や前置きは一切不要）\n- 英語の検索クエリが効果的な場合は英語で出力\n- 複数のキーワードを組み合わせて包括的な検索を可能にする\n- 有力と思われるクエリを3つ作成\n\n## 例：\n- 質問：「Google ADKとLangGraphの比較について教えて」\n- 出力：Google ADK LangGraph comparison features differences\n\n検索クエリのみを出力してください。"
        },
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      "name": "Google Gemini Chat Model",
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      "name": "構造化出力パーサー",
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        "inputSchema": "{\n\t\"type\": \"object\",\n\t\"properties\": {\n\t\t\"query1\": \"string\",\n\t\t\"query2\": \"string\",\n        \"query3\": \"string\"\n\t}\n}"
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      "name": "Google Gemini Chat Model1",
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          "name": "Google Gemini(PaLM) Api account 3"
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      "name": "Tavily_Search_Tool",
      "type": "@tavily/n8n-nodes-tavily.tavilyTool",
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        1340,
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        "query": "={{ /*n8n-auto-generated-fromAI-override*/ $fromAI('Query', ``, 'string') }}",
        "options": {
          "max_results": 10,
          "search_depth": "advanced",
          "include_answer": "advanced"
        }
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      "name": "Google Gemini Chat Model2",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatGoogleGemini",
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        180
      ],
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        "options": {
          "maxOutputTokens": 6000
        },
        "modelName": "models/gemini-2.5-pro"
      },
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        "googlePalmApi": {
          "id": "3Bm905JaJlmbNdSt",
          "name": "Google Gemini(PaLM) Api account 3"
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        "message": "={{ $json.output }}",
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        "subject": "={{ $('query').item.json.query }}"
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        "text": "受けとった3つのqueryを一つずつTavily_Search_Toolにqueryとして渡して3つのqueryに関して調査を実行し検索クエリと調査結果を省略せずにアウトプットしてください。。",
        "options": {
          "systemMessage": "=あなたはTavily_Search_Toolで検索調査を行う専門家です。検索クエリと検索調査結果の内容を省略せずにアウトプットしてください。これ以外の内容はアウトプットしなくて大丈夫です。\n\n## 処理手順：\n1. state内の検索クエリを確認:\n   - query1: {{ $json.output.query1 }}\n   - query2: {{ $json.output.query2 }}\n   - query3: {{ $json.output.query3 }}\n2. tavily_searchツールを呼び出し:\n   - query1~3を使用\n   - search_depth: \"advanced\"\n   - include_answer: true\n   - max_results: 10\n\n3. 特に以下に注目して分析：\n   - TavilyのAI生成回答の内容\n   - 最も関連性の高い情報の詳細\n   - 専門的な解説や分析\n\ntavily_searchツールを必ず使用して、収集した情報とAI分析を統合して提供してください。"
        },
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    },
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        0
      ],
      "parameters": {
        "text": "調査結果を統合し、ユーザーの質問に対してわかりやすい構造化された包括的な最終レポートをHTML形式でアウトプットしてください。",
        "options": {
          "systemMessage": "=あなたは情報統合と分析を行いユーザーに対する質問に対して構造化された包括的なわかりやすい最終レポートをHTMLで作成する専門家です。以下のユーザーの質問に対して、調査結果を統合し、重複と矛盾を排除しながら包括的かつ内容に沿って構造化されたレポートをHTML形式で作成してください。データが不足している場合は、利用可能な情報のみで最善のレポートを作成してください。HTML形式の回答のみをアウトプットしてください。\n##ユーザーからの質問：{{ $('query').item.json.query }}\n##調査結果：{{ $json.output }}\n\n"
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        -300,
        -260
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        "height": 560,
        "content": "## 📋 Simple Deep Research for Japanese Users\n\n**このワークフローについて**\n\nこのワークフローは、日本語ユーザー向けの自動調査・分析システムです。質問を入力すると、AIが最適な検索クエリを生成し、Tavilyで複数の視点から情報を調査し、統合された包括的なHTMLレポートをメールで送信します。\n\n**主な機能：**\n- 質問から3つの最適化された検索クエリを自動生成\n- Tavilyを使用した高度な検索調査\n- 複数の調査結果を統合したHTMLレポート生成\n- Gmail経由での自動レポート送信\n\n**使用方法：**\n1. Edit Fieldsノードでqueryの値を変更\n2. ワークフローを実行\n3. HTMLレポートがメールで届くまで待機\n\n**必要な設定：**\n- Google Gemini API認証情報\n- Tavily API認証情報\n- Gmail認証情報\n- 送信先メールアドレスの設定"
      },
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      "name": "query",
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        400,
        0
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          ]
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        -400
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        "content": "## 🎯 Step 1: Query Input Setup\n**Edit Fields - クエリ設定**\n\nここでユーザーの質問を設定します。デフォルトでは「n8nとdifyの違い」が設定されています。\n\n**カスタマイズ方法：**\n- `query`フィールドの値を変更\n- 日本語で質問を入力\n- 比較・分析・調査系の質問が効果的\n"
      },
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        "content": "## 🧠 Step 2: AI Query Generation\n**Query Generator - クエリ最適化**\n\nGoogle Gemini 2.5-flashを使用して、入力された質問から3つの最適化された検索クエリを生成します。\n\n**処理内容：**\n- 日本語質問を分析\n- 検索に適したキーワードを抽出\n- 英語クエリも必要に応じて生成\n- 構造化出力でquery1, query2, query3を生成\n\n**重要：** Google Gemini API認証情報が必要です"
      },
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        "content": "## 🔍 Step 3: Multi-Query Research\n**Research Agent - 調査実行**\n\n生成された3つのクエリを使用してTavilyで調査を実行します。\n\n**調査設定：**\n- `search_depth`: \"advanced\"\n- `max_results`: 10\n- `include_answer`: \"advanced\"\n\n**処理内容：**\n- 各クエリでTavily検索を実行\n- AI生成回答を収集\n- 関連性の高い情報を抽出\n- 専門的な解説や分析を統合\n\n**重要：** Tavily API認証情報が必要です"
      },
      "typeVersion": 1
    },
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        "content": "## 📊 Step 4: Report Generation\n**Report Agent - レポート作成**\n\n収集した調査結果を統合し、構造化されたHTMLレポートを生成します。\n\n**レポート特徴：**\n- 包括的で理解しやすい構造\n- 重複と矛盾を排除\n- HTML形式で視覚的に見やすい\n- ユーザーの質問に対する直接的な回答\n\n**使用モデル：** Google Gemini 2.5-pro（高品質な分析のため）"
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        "content": "## 📧 Step 5: Email Delivery\n**Send a message - レポート送信**\n\n完成したHTMLレポートをGmail経由で送信します。\n\n**送信設定：**\n- 送信先：Toで送信先を設定\n- 件名：入力された質問\n- 本文：HTMLレポート\n\n**カスタマイズ：** 送信先メールアドレスを適切に変更してください"
      },
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        "content": "## 💡 Customization Tips\n\n**クエリの最適化**\n- 具体的で明確な質問を入力\n- 比較分析系の質問が特に効果的\n- 日本語での入力を推奨\n\n**レポート品質向上**\n- より詳細な調査が必要な場合はmax_resultsを増加\n- クエリの数を3つ以上に増やす\n- 特定分野に特化する場合はsystem messageを調整\n\n**配信設定**\n- 複数の宛先に送信する場合はSend a messageノードを複製\n- 定期実行する場合はCron Triggerを追加検討"
      },
      "typeVersion": 1
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        [
          {
            "node": "5d706b1d-7878-4e5d-8a4a-c11998060d3e",
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