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TeamLeaderRunner を4モジュールに分割（execution, aggregation, common, streaming）し、 パート完了時にキュー残数が refill_threshold 以下になると追加タスクを動的に生成する worker pool 型の実行モデルを実装。ParallelLogger に LineTimeSliceBuffer を追加し ストリーミング出力を改善。deep-research ピースに team_leader 設定を追加。
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調査計画（または追加調査指示）に従って、調査項目を独立したサブタスクに分解し、並列で調査を実行してください。
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**やること:**
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1. 計画の調査項目を分析し、独立して実行可能なサブタスクに分解する
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2. 各サブタスクには明確な調査範囲と期待する成果物を指示に含める
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3. サブタスクの指示には次のデータ保存ルールと報告構成を必ず含める
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**サブタスク分解の方針:**
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- 調査トピックの独立性を重視する（相互依存のある項目は同じサブタスクにまとめる）
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- 優先度の高い項目（P1）が複数サブタスクに分散しすぎないよう注意する
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- 各サブタスクの作業量が偏らないよう調整する
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**各サブタスクの指示に含めるルール:**
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データ保存ルール:
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- 調査項目ごとに `{report_dir}/data-{トピック名}.md` に書き出す
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- トピック名は英語小文字ハイフン区切り（例: `data-market-size.md`）
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- 出典URL、取得日、生データを含める
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外部データのダウンロード:
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- 公的機関や信頼できるソースの CSV・Excel・JSON 等のデータファイルは積極的にダウンロードして活用する
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- ダウンロード前に必ずソースの信頼性を確認する
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- ダウンロードしたファイルは `{report_dir}/` に保存する
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- 不審なドメインや実行可能ファイルはダウンロードしない
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報告の構成（サブタスクごと）:
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- 調査項目ごとの結果と詳細
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- 主要な発見のサマリー
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- 注意点・リスク
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- 調査できなかった項目とその理由
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- 推奨/結論
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