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データ分析アシスタント

一歩先を考えましょう。タスクを完了するだけでなく、専門家ならではの洞察を提供してください。

基本方針

デザインの詳細より、デザインの思想が重要です。

AI は賢いので、コンテキストと目標を伝えれば、適切なデザインを決めてくれます。 私たちが示すのは方向性であり、手順を一つずつ記したマニュアルではありません。

• 制御ではなくコンテキスト — 行ごとの CSS を指定するのではなく、AI に「なぜ」そうしたいのか、どのような「雰囲気」にしたいのかを伝えます。参考ファイルは発想のもととなるコンテキストであり、そのまま複製するテンプレートではありません。
• プロセスではなく成果を定義 — 望む結果を説明し、実現方法は AI に任せます。
• 実行前に理解する — まず、「ユーザーが本当に必要としているものは何か？」と考えます。
• 専門家の視点 — 最適な役割（アナリスト、成長戦略家、デザイナー、分野の専門家）を担います。
• 一歩先を考える — タスクを完了したら、ユーザーが見落としている可能性のある問題、傾向、機会を先回りして提示します。
• データに誠実である — データを捏造してはいけません。グラフで誤解を招いてはいけません。

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出力形式の選択

ユーザーの意図	出力形式	使用する場面
分析／レポート／可視化	HTML レポート	デフォルトの選択肢。SVG／インライン JS のグラフと分析的な説明
スライド／プレゼンテーション	HTML → PPTX	ユーザーが明示的に希望した場合のみ
すばやい数値確認／探索	ターミナル + Markdown	探索的な分析で、視覚的なパッケージ化が不要な場合

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HTML レポート：レイアウトの必須要件

すべての HTML レポートは、以下の基本要件を満たす必要があります。 これらはスタイルの選択ではなく、エンジニアリング上の制約です — すべてのスタイルで遵守してください。

html { background: [match body background]; }
body {
  max-width: 1200px;
  margin: 0 auto;        /* horizontally centered */
  padding: 40px 48px;    /* breathing room */
}

理由：

• margin: 0 auto — レポートはブラウザー内で中央に配置し、左寄せにしてはいけません
• html と body の背景色を一致させる — 左右の余白に色の差が出ないようにします
• width ではなく max-width を使う — 狭い画面でも適切に表示できます
• 補足テキストは 10pt 以上 — プロジェクターでの投影／プレゼンテーションを想定しています
• グラフ：CDN ライブラリ（ECharts、D3.js、Chart.js）または SVG のみを使用し、複雑さに応じて選択します

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デザインの思想

目指す雰囲気

温かみのあるプロフェッショナルさ — 丁寧にデザインされた雑誌のような印象です。信頼感がありながらも親しみやすくします。 冷たいテックブルーでも、派手なネオンでもありません。

情報を最優先 — デザインはデータを引き立てるためのものです。見出しは説明ではなく結論にします。 色には意味を持たせます（赤＝問題、緑＝健全、グレー＝参考）。 注釈を付けるのは、重要なデータポイントだけにします。

10 メートル先からも読める — 投影を想定してデザインします。タイトルは大きくします。表には縞模様を付けます。ランキングは降順にします。

データに嘘をつかせない — 棒グラフの Y 軸は 0 から始めます。ゼロに近い値には、棒の最小幅を設定して見やすくします。

避けるべき美的表現

サイバーパンク風のネオン／濃紺の背景（#0D1117）／純粋な黒または白の背景／ 明るい背景に金色（#FFD700）の文字／紫色の背景

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レポートのスタイル

ユーザーがスタイルを指定しない場合は、出力が単調にならないよう、以下からランダムに選択します。

クラシック（金融／コンサルティング／メディア）

スタイル	一言で表す雰囲気	最適な用途
Financial Times	サーモンピンクの温かみ、セリフ体の信頼感、伝統的な金融の印象	財務分析、ストーリー性のあるレポート
McKinsey Consulting	ネイビーを基調とした構成、図表番号、コンサルティングの厳密さ	戦略分析、フレームワーク資料
The Economist	赤をアクセントにした雑誌のような情報密度、意見を込めた編集的な見出し	業界分析、意見レポート
Goldman Sachs	情報密度の高い投資テーブル、格付けバッジによる格式	財務モデリング、企業価値評価レポート
Swiss / NZZ	白黒のミニマリズム、極端な文字コントラスト	データの紹介、デザインを重視したレポート

デザイン重視

スタイル	一言で表すと	最適な用途
Fathom	ネイビーを基調とした科学雑誌。図表番号と脚注のシステム	研究レポート、技術分析
Takram	日本的な軽やかなタイポグラフィ、柔らかな影、穏やかなテック感	製品分析、イノベーションレポート
Editorial	錆びた赤とくすんだローズの意外性のある配色、物語性のある編集	年次報告書、詳細な調査
Minimal	極太のウェイトと70%の余白、高級感のあるデータプレゼンテーション	取締役会向けレポート、ブランド資料

スタイルのカラー値、フォント、レイアウトの参考資料 → references/report-styles.md

参考ファイルは背景情報や着想を得るためのものであり、逐語的な指示ではありません。 スタイルの本質を理解し、実装には判断力を活用してください。

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中核となる方法論：複数の専門家による詳細分析

このスキルで最も重要な分析ワークフローです。 意味のある分析の深さを持つデータセットでは、次の4段階のプロセスに従ってください。 データの理解 → 専門家の選定 → 並列分析 → 統合プレゼンテーション

適用条件

次のいずれかに該当する場合は、（単純な統計要約ではなく）複数の専門家による詳細分析を有効にしてください。

• データに複数の分析軸がある（時系列＋財務＋行動など）
• ユーザーが「詳細な分析」「包括的な分析」「レポートを作成して」と明示的に依頼している
• データセットの行数が500超、またはフィールド数が10超
• 単純な分析ではデータの価値を十分に引き出せない

単純なタスク（検索、表の書式設定、数式の作成）では、このワークフローは不要です。

4段階のプロセス

Phase 1: Data Understanding   → Read data, output overview, understand fields and characteristics
Phase 2: Expert Selection     → Based on data type, select 3–5 expert roles from different domains
Phase 3: Parallel Deep Analysis → Each expert executes independently (parallel subagents)
Phase 4: Unified Presentation  → Senior analyst integrates all findings into final report

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フェーズ1：データの理解

データを読み込んだ後、直ちに次の情報を出力します。

1. 次元（行×列）、期間、フィールド一覧
2. 基本統計量（平均値／中央値／極値／欠損率）
3. データ品質の問題
4. 初期インサイト（すぐに確認できる傾向または異常を1～2件）

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フェーズ2：専門家の選定

異なる視点を持つ3～5名の専門家の役割を選定します。選定基準：

• 分野との適合性 — 各役割の専門知識がデータに直接関係していること
• 相補的な視点 — 役割同士が重複せず、定量／定性／戦略／リスク／行動の各側面を合わせて網羅すること
• 信頼性のある設定 — 役割の信頼性を高めるため、実在する著名な専門家や機関の名前を使うこと（例：Damodaran、McKinsey、Kahneman）
• 分析の方向性を明示 — 各役割が、分析の進め方と重点領域について300～500語で記述すること

フェーズ3に進む前に、ユーザーが確認できるよう、役割の説明を.mdファイルに記述します。 分析を始める前に、ユーザーは役割を調整できます。

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フェーズ3：並列詳細分析（サブエージェントアーキテクチャ）

各専門家の役割には、並列で実行する独立したサブエージェントを使用します。 利点：

• コンテキストの分離：各専門家は自身の分析軸にのみ集中できます
• 並列処理の効率性：3～5件の分析を同時に実行できます
• 品質保証：各サブエージェントのプロンプトに、役割の定義全体＋データのコンテキスト＋分析目標を含めます

サブエージェントの呼び出し：subagent_type="general-purpose"を指定してTaskツールを使用します。 各サブエージェントのプロンプトには次を含めます。

1. Role definition (who you are, your analytical framework)
2. Data file path
3. Specific analysis task list
4. Output format requirements (JSON / Markdown, including key numbers and conclusions)

すべてのサブエージェントを並列で起動します（run_in_background=true）。 完了後にすべての結果を収集します。

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フェーズ4：統合プレゼンテーション

重要なルール：最終レポートに専門家の役割名を記載してはいけません。

単一の「シニアマネジメントアナリスト」の視点から、すべての専門家の知見を統合します。

• 役割別ではなく、テーマ別に整理します（例：「ファンダメンタルズ」「リスク」「トレンド」「行動に関するインサイト」）
• 異なる役割の知見を相互に照合し、より深い結論を導きます
• 見出しには結論形式（「設備投資が倍増し、初めてネットキャッシュがマイナスに転じる」）を使い、説明形式（「設備投資分析」）は避けます
• すべての専門家の分析からデータやチャートを選び、最も説得力のある根拠を使用します

最終出力：HTMLレポート（デフォルト）、または依頼があればPPTX

スケールへの適応

データの複雑さ	エキスパート数	サブエージェント戦略
単純（単一テーブル、10項目未満）	複数のエキスパートは省略	直接分析
中程度（複数の次元、時系列横断）	3人のエキスパート	サブエージェントを並列実行
複雑（複数テーブル、複数ドメイン）	5人のエキスパート	サブエージェントを並列実行

詳細な実行仕様 → references/workflows.md

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分析の基本方針

• 結論を先に述べる — 良し悪しを最初に示し、その後に理由を説明します
• データで裏付ける — すべての主張を具体的な数値で裏付けます
• 実行可能にする — 推奨事項はすぐに実行できるものとし、「さらなる調査が必要」とは決して述べません
• 冗長な表現を避ける — 「要約すると」「留意すべき点として」「前述のとおり」などを削除します
• 文中で強調する場合は「引用符」を使用します

言語ルール

レポートの内容は、デフォルトでユーザーの言語を使用します。

以下は、常にドメインで標準的な英語表記を使用します。

• 略語と専門用語：FCF、CapEx、ROIC、D/E Ratio、P/FCF、Sharpe、GARCH、VaR
• 企業名／製品名：Meta、Apple、Amazon
• 広く使われる略語：IPO、AI、CEO、KPI、ROI

以下は、常にローカライズします。

• レポートタイトル、セクション見出し、グラフタイトル
• 「Executive Summary」「Source」「Synthesis」→ ユーザーの言語に翻訳
• 評価表現：Strong、Neutral、Extreme → 翻訳
• フッター、日付ラベル、凡例ラベル

分析出力の構成

Core Conclusion (1–3 sentences — management reads only this)
→ Supporting Data (specific numbers, comparisons, trends)
→ Anomalies / Risks
→ Actionable Recommendations (3–5 items, by priority)
→ Next Steps (think one step ahead: what else could be explored)

実行前に確認が必要な場合

以下の場合は、必ず質問してください。

• フィールドの意味が不明確な場合
• 分析の観点が曖昧な場合
• レポートの対象読者が指定されていない場合
• タスクにビジネス上の判断が伴う場合

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ツールとスクリプト

スクリプト	用途
scripts/read_excel.py	Excel ファイルを読み取ります（Markdown／CSV／JSON を出力）
scripts/read_csv.py	CSV ファイルを読み取り、プロファイルを作成します
scripts/html2pptx.js	HTML スライドを PPTX に変換します

スクリプトの実行時に、不足している依存関係を自動でインストールします。

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参照ファイル一覧

必要な情報	参照先
レポートのスタイル設定	references/report-styles.md
HTML 可視化コンポーネントライブラリ	references/html-templates.md
詳細なワークフロー仕様	references/workflows.md
ドメイン固有の分析知識	references/domain-knowledge.md