infographics

インフォグラフィック

概要

インフォグラフィックは、複雑な内容をすばやく明確に伝えるために設計された、情報、データ、知識の視覚的な表現です。このスキルでは、インフォグラフィックの生成に Nano Banana Pro AI を使用し、Gemini 3.6 Flash で品質をレビューし、調査には Perplexity Sonar を使用します。

仕組み：

• （任意）調査フェーズ：Perplexity Sonar を使用して、正確な事実や統計を収集します
• 自然言語でインフォグラフィックの内容を説明します
• Nano Banana Pro が出版物に適した品質のインフォグラフィックを自動生成します
• Gemini 3.6 Flash がドキュメントの種類ごとのしきい値に照らして品質をレビューします
• スマートな反復：品質がしきい値を下回る場合にのみ再生成します
• 数分でプロフェッショナルな成果物を作成できます
• デザインスキルは不要です

ドキュメントの種類ごとの品質しきい値：

ドキュメントの種類	しきい値	説明
マーケティング	8.5/10	マーケティング資料 — 魅力的であることが必須です
レポート	8.0/10	ビジネスレポート — プロフェッショナルな品質
プレゼンテーション	7.5/10	スライド、講演 — 明確で魅力的
ソーシャル	7.0/10	ソーシャルメディアコンテンツ
社内	7.0/10	社内利用
ドラフト	6.5/10	作業中のドラフト
デフォルト	7.5/10	汎用

作成したいものを説明するだけで、Nano Banana Pro が作成します。

クイックスタート

説明するだけで、あらゆるインフォグラフィックを生成できます。

# Generate a list infographic (default threshold 7.5/10)
python skills/infographics/scripts/generate_infographic.py \
  "5 benefits of regular exercise" \
  -o figures/exercise_benefits.png --type list

# Generate for marketing (highest threshold: 8.5/10)
python skills/infographics/scripts/generate_infographic.py \
  "Product features comparison" \
  -o figures/product_comparison.png --type comparison --doc-type marketing

# Generate with corporate style
python skills/infographics/scripts/generate_infographic.py \
  "Company milestones 2010-2025" \
  -o figures/timeline.png --type timeline --style corporate

# Generate with colorblind-safe palette
python skills/infographics/scripts/generate_infographic.py \
  "Heart disease statistics worldwide" \
  -o figures/health_stats.png --type statistical --palette wong

# Generate WITH RESEARCH for accurate, up-to-date data
python skills/infographics/scripts/generate_infographic.py \
  "Global AI market size and growth projections" \
  -o figures/ai_market.png --type statistical --research

内部で行われる処理：

1. （任意）調査：Perplexity Sonar が正確な事実、統計、データを収集します
2. 生成 1：Nano Banana Pro がデザインのベストプラクティスに沿って初期インフォグラフィックを作成します
3. レビュー 1：Gemini 3.6 Flash がドキュメントの種類ごとのしきい値に照らして品質を評価します
4. 判定：品質がしきい値以上の場合 → 完了（これ以上の反復は不要です！）
5. しきい値未満の場合：評価内容に基づいてプロンプトを改善し、再生成します
6. 繰り返し：品質がしきい値に達するか、最大反復回数に達するまで続けます

スマートな反復のメリット：

• ✅ 最初の生成で十分な品質が得られた場合、API 呼び出しを節約できます
• ✅ マーケティング資料には、より高い品質基準を適用します
• ✅ ドラフトや社内利用では、より迅速に作成できます
• ✅ 用途ごとに適切な品質を実現します

出力：バージョン管理された画像と、品質スコア、評価内容、早期終了に関する情報を含む詳細なレビューログです。

このスキルを使用する場面

次のような場合に、インフォグラフィックスキルを使用します。

• データや統計を視覚的な形式で提示する
• プロジェクトのマイルストーンや歴史をタイムラインで視覚化する
• プロセス、ワークフロー、手順ガイドを説明する
• 選択肢、製品、概念を並べて比較する
• 重要なポイントを魅力的な視覚形式で要約する
• 地理データや地図ベースのデータを視覚化する
• 階層図や組織図を作成する
• ソーシャルメディアコンテンツやマーケティング資料をデザインする

次の場合は、代わりに scientific-schematics を使用してください：

• 技術的なフローチャートや回路図
• 生物学的経路や分子図
• ニューラルネットワークのアーキテクチャ図
• CONSORT/PRISMA の方法論図

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調査の統合

自動データ収集（--research）

正確で最新のデータが必要なインフォグラフィックを作成する場合は、--research フラグを使用して、Perplexity Sonar Pro で事実や統計を自動的に収集します。

# Research and generate statistical infographic
python skills/infographics/scripts/generate_infographic.py \
  "Global renewable energy adoption rates by country" \
  -o figures/renewable_energy.png --type statistical --research

# Research for timeline infographic
python skills/infographics/scripts/generate_infographic.py \
  "History of artificial intelligence breakthroughs" \
  -o figures/ai_history.png --type timeline --research

# Research for comparison infographic
python skills/infographics/scripts/generate_infographic.py \
  "Electric vehicles vs hydrogen vehicles comparison" \
  -o figures/ev_hydrogen.png --type comparison --research

調査で得られる情報

調査フェーズでは、次の情報を自動的に収集します。

1. 重要な事実の収集：トピックに関する関連性の高い事実や統計を 5～8 件
2. 背景情報の提供：正確に表現するための背景情報
3. データポイントの発見：具体的な数値、割合、日付
4. 情報源の引用：主要な研究や情報源への言及
5. 新しさの優先：2023～2026 年の情報を重視

リサーチを利用するタイミング

次の場合はリサーチ（--research）を有効にしてください。

• 正確な数値が必要な統計インフォグラフィック
• 市場データ、業界統計、またはトレンド
• 科学または医療に関する情報
• 時事問題または最近の動向
• 正確性が重要なあらゆるトピック

次の場合はリサーチを省略してください。

• シンプルな概念を説明するインフォグラフィック
• 社内のプロセス文書
• プロンプト内ですべてのデータを提供するトピック
• 生成速度が重要な場合

リサーチの出力

リサーチを有効にすると、追加ファイルが作成されます。

• {name}_research.json - 生のリサーチデータと情報源
• リサーチ内容はインフォグラフィックのプロンプトに自動的に取り込まれます

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インフォグラフィックの種類

--type では、statistical、timeline、process、comparison、list、geographic、hierarchical、anatomical、resume、social の10種類に対応しています。それぞれの用途、想定されるデータ形式、プロンプトの例については、references/infographic_type_catalog.md と references/infographic_types.md を参照してください。

スタイルプリセット

業界別スタイル（--style）

スタイル	色	最適な用途
corporate	ネイビー、スチールブルー、ゴールド	ビジネスレポート、金融
healthcare	メディカルブルー、シアン、ライトシアン	医療、ウェルネス
technology	テックブルー、スレート、バイオレット	ソフトウェア、データ、AI
nature	フォレストグリーン、ミント、アースブラウン	環境、オーガニック
education	アカデミックブルー、ライトブルー、コーラル	学習、学術
marketing	コーラル、ティール、イエロー	ソーシャルメディア、キャンペーン
finance	ネイビー、ゴールド、グリーン／レッド	投資、銀行
nonprofit	ウォームオレンジ、セージ、サンド	社会活動、慈善団体

# Corporate style
python skills/infographics/scripts/generate_infographic.py \
  "Q4 Results" -o q4.png --type statistical --style corporate

# Healthcare style
python skills/infographics/scripts/generate_infographic.py \
  "Patient Journey" -o journey.png --type process --style healthcare

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色覚多様性に配慮したパレット

利用可能なパレット（--palette）

パレット	色	説明
wong	オレンジ、スカイブルー、グリーン、ブルー、バーミリオン	最も広く推奨されているパレット
ibm	ウルトラマリン、インディゴ、マゼンタ、オレンジ、ゴールド	IBM のアクセシブルなパレット
tol	12色の拡張パレット	多数のカテゴリ向け

# Wong's colorblind-safe palette
python skills/infographics/scripts/generate_infographic.py \
  "Survey results by category" -o survey.png --type statistical --palette wong

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スマートな反復改善と CLI

生成・レビュー・改善のループ、すべてのコマンドラインオプション、および設定については、references/iterative_refinement.md を参照してください。

プロンプトエンジニアリングのヒント

コンテンツを具体的に指定する

✓ 良いプロンプト（具体的で詳細）：

"5 benefits of meditation: reduces stress, improves focus, 
better sleep, lower blood pressure, emotional balance"

✗ 曖昧なプロンプトは避けてください：

"meditation infographic"

データポイントを含める

✓ 良い例：

"Market growth from $10B (2020) to $45B (2025), CAGR 35%"

✗ 曖昧な例：

"market is growing"

視覚要素を指定する

✓ 良い例：

"Timeline showing 5 milestones with icons for each event"

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参考ファイル

詳しいガイダンスについては、次の参考ファイルを読み込んでください。

• references/infographic_types.md：10種類以上すべての拡張テンプレート
• references/design_principles.md：視覚的階層、レイアウト、タイポグラフィ
• references/color_palettes.md：パレットの詳細仕様

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トラブルシューティング

よくある問題

問題：インフォグラフィック内のテキストが読みにくい

• 解決策：テキスト量を減らし、--type でレイアウトの種類を指定します

問題：色の組み合わせが悪い、またはアクセシビリティに問題がある

• 解決策：色覚多様性に配慮した色を使うには、--palette wong を使用します

問題：品質スコアが低すぎる

• 解決策：--iterations 3 で反復回数を増やし、より具体的なプロンプトを使います

問題：意図しない種類のインフォグラフィックが生成される

• 解決策：一貫した結果を得るため、必ず --type フラグを指定します

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他のスキルとの連携

このスキルは、次のスキルと相乗的に機能します。

• scientific-schematics：技術図やフローチャート向け
• market-research-reports：ビジネスレポート向けのインフォグラフィック
• scientific-slides：プレゼンテーション向けのインフォグラフィック要素
• generate-image：インフォグラフィック以外のビジュアルコンテンツ向け

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クイックリファレンスチェックリスト

生成前：

• 内容を明確かつ具体的に説明する
• インフォグラフィックの種類を選択する（--type）
• 対象者に適したスタイルを選択する（--style）
• 出力先を指定する（-o）
• API キーを設定する

生成後：

• 生成された画像を確認する
• レビューログでスコアを確認する
• 必要に応じて、より具体的なプロンプトで再生成する

このスキルを使うと、Nano Banana Pro AI の性能とインテリジェントな品質レビューを活用して、プロフェッショナルで、アクセシビリティに配慮した、視覚的に魅力的なインフォグラフィックを作成できます。

エージェントの作業手順

1. 環境を確認します。 データソース、各図で伝えるべきメッセージ、対象媒体（ジャーナル、ポスター、スライド）を確認します。
2. 入力を確定します。 データまたはユーザーから、形式、識別子、パラメーターを確認します。結果に影響する値は推測せず、質問してください。
3. まず小規模なバージョンを実行します。 最終サイズで図を1つレンダリングし、全体を作成する前に読みやすさを確認します。
4. 上記の手順と参考情報を使って、タスク全体を実行します。
5. 結果を検証します。 軸、単位、誤差範囲にラベルが付けられ、定義されていること、色が色覚多様性に配慮していること、数値が元データと一致していることを確認します。
6. 報告します。 実行した内容（バージョン、コマンド、パラメーター）、確認した項目、未確定の点を明記します。

このような場合	対応方法
最終サイズでテキストが読めない	文字を小さくするのではなく、フォントサイズを大きくするか、パネルを簡素化します。
この手順に記載された関数、フラグ、エンドポイントがインストール済みバージョンにない	インストール済みバージョンのドキュメント（help()、--help、公式ドキュメント）を確認して適宜対応し、ユーザーに伝えます。API を捏造してはいけません。
必須の入力、識別子、パラメーターが曖昧	ユーザーに確認するか、実行前に仮定を明示します。

インテグリティに関するルール

• 結果、パラメーター、識別子、引用、統計を決して捏造しないでください。実行または検証できない場合は、その旨を率直に伝えてください。
• 図の見栄えを良くするためにデータを変更してはいけません。画像を調整する場合は均一に適用し、そのことを明示してください。
• ここに記載されているバージョン固有の情報は古くなっている可能性があるため、インストール済みバージョンの公式ドキュメントで確認してください。
• 費用が発生する操作、共有 GPU やクラウドクォータを消費する操作、個人データや患者データを扱う操作、または取り消せない操作を行う前に、ユーザーに確認してください。

関連スキル

• scientific-schematics：Nano Banana 2 を OpenRouter 経由で使い、自然言語プロンプトから論文掲載向けの科学図をラスター PNG 画像として生成します。…
• generate-image：OpenRouter Image API（Gemini、Seedream、Recraft、GPT-Image、Riverflow）を通じて、AI モデルで画像を生成または編集します。
• academic-plotting：研究内容を基に、ML 論文向けの出版品質の図を生成します。