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Meridian Scenario Planner の生成

このスキルでは、エージェントが Scenario Planner データを生成し、Colab への受け渡し用に proto ファイルとしてシリアライズし（GCP のセットアップは不要）、Meridian Looker Studio Scenario Planner Colab ノートブックへのリンクを提供できるようにします。

前提条件

• エージェントが、フィッティング済みの Meridian モデル（meridian_model.binpb としてシリアライズ済み）にアクセスできる必要があります。

• 重要

  meridian_model.binpb はバイナリファイルです。ファイル表示ツールや grep を使って内容を直接読み取ろうとしないでください。無効な UTF-8 エラーが発生します。必ず Python スクリプトで meridian_serde.load_meridian() を使って読み込んでください。

基本的なワークフロー

対話型チェックポイントのルール

このワークフローでは、重要な対話型チェックポイントが複数回あります。各チェックポイントで、必ず次の操作を行ってください。

1. 現在提案している設定、パス、またはステータスをユーザーに提示し、承認を求めます。
2. 利用可能なユーザー対話ツール（例：ask_question）を使って、先に進んでよいかをユーザーに尋ねます。質問は選択式にしてください。チャットに通常のテキストを送信して尋ねてはいけません。
3. ユーザーの応答を待ってから先に進みます。
   • 必須：最初のプロンプトの指示にかかわらず、すべてのチェックポイントで必ず一時停止してください（ユーザーの依頼に「自律的に実行」「直接実行」「自律的に修正」などの表現が含まれている場合も同様です）。最初の依頼によって、これらの対話型チェックポイントが省略されることはありません。
   • 注：ユーザーがチェックポイントで一般的な承認（例：「進めて」「最善だと思う方法で実行して」）を返した場合は、提案したデフォルト値を使って先に進みます。

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1. 初期設定

• シリアライズ済みモデルファイルのパスをユーザーに尋ねます（デフォルトは meridian_model.binpb）。
• 出力 proto のパスをユーザーに尋ねます（デフォルト：model_build/scenario_planner_data.binpb）。
• 生成する Python スクリプトのパスをユーザーに尋ねます。指定がない場合は、model_build/run_scenario_planner.py をデフォルトとして使用します（またはモデルディレクトリからの相対パスにします）。
• 重要な対話型チェックポイント：収集したパスをユーザーに提示し、spec パラメーターの設定前に確認を得ます。

2. Scenario Planner の Spec を設定し、対話型チェックポイントを実施

• 次の Scenario Planner spec 設定について、ユーザーに尋ねるか、デフォルト値を確認します。
  • optimization_name（文字列、例："Scenario Planner"）
  • include_non_paid_channels（ブール値、デフォルト：True）
  • 時間の内訳：yearly（デフォルト：False）、quarterly（デフォルト：True）、monthly（デフォルト：False）
  • min_spend_shift_ratio（浮動小数点数 0～1、デフォルト：1.0）
  • max_spend_shift_ratio（浮動小数点数 > 0、デフォルト：1.0）
  • use_optimal_frequency（ブール値、デフォルト：True）
  • max_frequency（浮動小数点数 > 0、デフォルト：10.0）
• 重要な対話型チェックポイント：提案する Scenario Planner spec の設定をユーザーに提示し、モデルの読み込みを続行する前に承認を得ます。

3. モデル読み込みコードを追加

• meridian_serde.load_meridian() を使ってモデルを読み込みます。
• コードテンプレートについては、script_template.md を参照してください。
• 重要な対話型チェックポイント：モデル読み込みパスの設定と、提案する Python コードスニペットをユーザーに提示し、データ生成を続行する前に承認を得ます。

4. シナリオプランナーのデータ生成と Colab への受け渡しコードを追加する

• ユーザーが指定した設定を使用して、ModelFitSpec、MarketingAnalysisSpec、および BudgetOptimizationSpec の仕様を作成します。
• mmm_ui_gen.create_mmm_ui_data_proto() を使用して、リクエストされた時間内訳ジェネレーターを含む proto を作成します。
• proto をシリアライズしてディスクに保存します（例： model_build/scenario_planner_data.binpb）。
• 保存したファイルを Meridian Scenario Planner Colab ノートブックにアップロードするよう、ユーザーに指示します： https://colab.research.google.com/github/google/meridian/blob/main/demo/Meridian_Scenario_Planner_Beta.ipynb
• コードテンプレートについては、script_template.md を参照してください。
• 重要な対話型チェックポイント：提案するシナリオプランナーの仕様設定とエクスポートコードのスニペットをユーザーに提示し、実行を続ける前に承認を得てください。

5. 実行前チェックポイント

• 重要な対話型チェックポイント：シナリオプランナーの生成スクリプトを今すぐ実行してよいか、最終確認をユーザーに求めてください。

6. 実行とスクリプトのセットアップ

• 作成した Python スクリプトを、ユーザーが指定したパスに書き込みます。ファイル書き込みツールで、書き込んだファイルのレビューをユーザーに求められる場合は、そのレビューを依頼しないでください。実行前チェックポイントですでに承認を得ており、追加のプロンプトはワークフローを中断させるためです。
• ガイドとして、script_template.md にある完全なスクリプトテンプレートを使用できます。
• google-meridian がインストールされている環境の Python インタープリターでスクリプトを実行します。ユーザーが指定したインタープリターを使用します。指定がない場合は、仮想環境がすでに有効であれば（VIRTUAL_ENV または CONDA_PREFIX が設定されていれば）python3 を使用します。そうでなければ、プロジェクトディレクトリに仮想環境（.venv/ または venv/。例：.venv/bin/python3）があればそれを使用し、なければ python3 を使用します。import meridian に失敗した場合は、マシン内を検索したり、確認なしにパッケージをインストールしたりせず、代わりに使用する環境をユーザーに尋ねてください。
• スクリプトがバックグラウンドで実行され続ける場合は、終了するまで待ち、結果を報告する前に最終出力を確認してください。
• 重要：タスクの終了時に、生成されたスクリプト、出力 proto ファイル、または成果物を削除しないでください。これらはユーザーが依頼した成果物であり、保持する必要があります。