qlik-ai-readiness-optimizer

Qlik AI Readiness Optimizer

Turan Pinar の 5 層モデル（適用版）に基づいて、Qlik Sense アプリの AI 対応状況を体系的に分析・最適化します。特に、Qlik Answers と Qlik MCP での利用を対象とします。

リクエスト例： 「qlik-ai-readiness-optimizer を使って、プロダクトテナント上の Sales Qlik アプリの AI Readiness レポートを作成してください。」 このスキルは 5 つのすべてのレイヤーを評価し、優先順位を付けた最適化ロードマップとともにレポートを返します。その後、ロードマップの項目に対して対話的に対応します。変更を適用する前に、毎回確認を行います。

このスキルが必要な理由

Qlik Engine の世界は決定論的かつ技術的です。一方、AI の世界は意味論的かつ確率論的です。この 2 つをつなぐには、5 つのレイヤーにわたる慎重な準備が必要です。準備をしなければ、Qlik Answers の結果が最適でないものになります。

5 層モデル

#	レイヤー	優先度	影響する内容
1	項目名	🔴 Critical	AI によるスキーマの理解
2	項目の表示設定	🔴 Critical	AI ノイズの低減
3	マスターアイテム + 説明	🔴 Critical	AI メトリックの精度、正確性、Qlik Answers でのグループ化／表示
4	日付項目 + AutoCalendar	🟠 High	時間ベースの質問への回答精度
5	同義語／語彙	🟡 Enhancement — スコア対象外	業務用語、多言語サポート

注：項目のグループ化（Logical Model）は、独立したスコア対象のレイヤーではなく、レイヤー 3 の一部として評価されます。MCP ではマスターアイテムのグループ割り当てを読み取ったり設定したりできません。これを返す、または変更するツールがないため、実際のデータから確認することはできず、手動確認が必要な項目として示すことしかできません。独立したレイヤーとしてスコア化すると、確認できないデータが存在しない証拠にはならないにもかかわらず（通常、グループ化に関する情報が読み取れないだけで 0% となります）、仮定だけに基づいたスコアが算出されます。そのため、スコア化しないほうが適切です。

注：レイヤー 5 は AI Readiness Score に含まれません。MCP ツールでは、Qlik アプリの語彙に登録されている既存の同義語を読み取ることも書き込むこともできません。これはグループ割り当てと同じ種類の確認上の制約です。レイヤー 5 は、スコア対象のレイヤーが完了した後に、オプションの同義語ファイル生成ステップとして提供されます。

注：レイヤー 3 には、オプションのサブレイヤーである「リンクされた用語集用語との整合性」があります。フェーズ 1 で、マスターアイテムが用語集用語にリンクされているとユーザーが確認した場合にのみ有効になります。リンク先の用語の名前／説明がマスターアイテム自体の名前／説明と矛盾するケースを示します。レイヤー 3 のスコアを下げることはあっても、上げることはありません。詳しくは references/layer-analysis-guide.md のレイヤー 3 を参照してください。

注：レイヤー 5 には、同じ条件で「同義語としての用語集の略語」というオプションのサブレイヤーがあります。レイヤー 5 のほかの項目と同様、参考情報としてのみ提供されます。詳しくは references/layer-analysis-guide.md のレイヤー 5 を参照してください。

注：ナレッジベースは Readiness Score の対象ではありません。ナレッジベースはアシスタント（1 つの構造化アプリと、非構造化ドキュメントのソースを組み合わせたもの）のプロパティであり、単一アプリの Qlik Answers セッションのプロパティではありません。ユーザーが「この 1 つのアプリで Qlik Answers を使う」という状況にあり、複数アプリを対象とするアシスタントではない場合、ナレッジベースの設定は該当しないため、特に断りなく省略できます。

ワークフローの概要

このスキルは、Human-in-the-Loop のアプローチに従います。

0. PREFLIGHT   → Verify MCP connectivity + data model sanity check
1. CONNECT     → Identify the target Qlik app + ALWAYS ask about linked Glossary Terms
2. ANALYZE     → Assess all 5 layers → produce IST-Zustand report
3. PRESENT     → Show findings + AI Readiness Score to user
4. CONFIRM     → User reviews and approves the optimization roadmap
5. IMPLEMENT   → Execute approved changes layer by layer via MCP
6. VERIFY      → Confirm changes, report what's done / what needs manual steps

PRESENT → CONFIRM の手順を決して省略しないでください。 変更を行う前に、必ず分析結果を提示し、ユーザーから明示的な承認を得てください。

フェーズ 1 の用語集に関する質問を決して省略しないでください。 ユーザーが「X の AI readiness をすぐに実行して」といった即時評価を求めた場合でも、フェーズ 2 を開始する前に、マスターアイテムが用語集用語にリンクされているかを必ず確認してください。リンクされている場合は、用語集名も確認してください。フェーズ 1 のステップ 2 を参照してください。

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フェーズ 0：PREFLIGHT — MCP とデータモデルの健全性チェック

ステップ 1：MCP 接続の確認

軽量な MCP 呼び出し（例：qlik_search または qlik_describe_app）を試し、Qlik MCP ツールが接続され、応答していることを確認します。

MCP ツールを利用できない場合：

• ユーザーに次のように伝えます：「このスキルを使用するには、Qlik MCP ツールが接続されている必要があります。このセッションでは利用できないようです。このオプティマイザーを使用するには、まず Qlik MCP Server を接続してください。その後、戻ってきて評価を実行しましょう。」
• ワークフローを続行しないでください。ライブデータを使わずに分析を行ったように見せかけてはいけません。
• 5-Layer Model の概念的な説明、または手動チェックリストの提供を提案します。

MCP ツールを利用できる場合： ステップ 2 に進みます。

ステップ 2：データモデルの健全性チェック

qlik_describe_app と qlik_get_fields を使用して、次を確認します。

• 合成キー（$Syn 1、$Syn 2 など）— テーブル結合の問題
• 循環参照、または多対多の関係が未解決であることを示すリンクテーブル
• 極端に多いフィールド数（表示フィールドが200を超える）— 構造上の問題です。完全な Layer 2 の確認に進む前に、ここで警告してください。完全な閾値の段階については、references/layer-analysis-guide.md の Layer 2 を参照してください（≤60 が理想、61–200 はノイズが多い、>200 は構造上の問題）
• 未グループ化の Master Items がある可能性を示す兆候（qlik_list_measures／qlik_list_dimensions による簡易確認）— MCP ではグループの割り当てを読み取れないため、これはユーザーへの確認を促す注意喚起にしかできず、スコア付きのチェックではありません。Layer 3 を参照してください。
• テーブル数がゼロ、またはフィールド数がゼロ— アプリが空、または正しく構成されていない可能性があります。

重大な構造上の問題が見つかった場合： 続行を妨げる警告として提示し、AI 最適化の妨げになることを説明したうえで、続行するかどうかはユーザーに判断してもらいます。

以前の最適化セッションを再開する場合： 新しい Master Items を提案する前に、簡易チェック（qlik_list_measures／qlik_list_dimensions）をもう一度実行し、以前のセッションですでに作成されたアイテムとの重複を避けてください。

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フェーズ 1：接続

ステップ 1：アプリを特定する

アプリがまだ指定されていない場合は、分析するアプリをユーザーに尋ねます。

qlik_search（クエリ：アプリ名）と qlik_describe_app（app_id）を使用します。

qlik_describe_app で、アプリ ID、アプリ名、テーブル数、フィールド数、シート数を取得します。現在、Qlik MCP ツールではアプリで Qlik Answers が有効になっているかどうかを確認できません。ユーザーに直接尋ねるか、不明であることを明記して技術的な評価を続行してください（5-layer model は、Answers が現在有効かどうかにかかわらず適用されます）。

ステップ 2：用語集の確認（必須の質問 — 必ず尋ねる）

⛔ この質問は、分析を始める前に、毎回必ず尋ねてください。 ユーザーがアプリ名を挙げてすぐの評価を求めている場合（例：「X の AI 対応状況を評価して」）でも、まずこの質問をして、回答を待ってください。ユーザーの回答があるまでは、どのレイヤーの分析も始めないでください。任意なのは用語集の サブレイヤー を有効にするかどうか（回答によって決まります）だけです。この質問自体は任意ではなく、「いいえ」と仮定して済ませることもできません。

ユーザーに尋ねます：「このアプリのマスターアイテム（ディメンションまたはメジャー）は、用語集の用語にリンクされていますか？リンクされている場合、関連する用語集の名前を教えてください。」

• ユーザーが「いいえ」と答えた場合、または分からない場合： 用語集の確認はすべて省略し、標準の 5 レイヤー評価を行う Phase 2 に進みます。Layer 3 と Layer 5 の任意の用語集サブレイヤー（references/layer-analysis-guide.md を参照）はレポートに表示されません。スコアを 0％または N/A として付けないでください。
• ユーザーが「はい」と答えた場合： 関連する用語集の名前を確認します（リンクされていると確認したものの名前が挙がっていない場合は、もう一度尋ねてください）。その後、次の手順を実行します。
  1. 指定された名前ごとに、query に用語集名を、resourceType に glossary を指定して qlik_search を呼び出し、用語集を検索して glossaryId を取得します。複数の候補が返された場合は、ユーザーに提示して、どれを指しているのか確認してから先に進みます。一致するものが見つからない場合は、その旨をユーザーに伝え、名前を再確認するよう依頼します。
  2. 確認済みの glossaryId ごとに qlik_get_full_glossary_export を呼び出し、その用語集のすべての用語、カテゴリ、リンク済みリソースを取得します。このツールの設計上、コストの高い一度限りの呼び出しです。確認済みの用語集ごとに 1 回だけ呼び出し、繰り返し呼び出さないでください。
  3. まだ取得していない場合は、このアプリのマスターアイテムを取得します（qlik_list_measures、qlik_list_dimensions）。次に、各用語にリンクされたリソースとこのアプリのマスターアイテムを照合し（リソース ID／アプリ ID を使用）、Layer 3 と Layer 5 の任意のサブレイヤーで使うマスターアイテム ↔ 用語集の用語の対応関係を作成します。
  4. 用語集のリンク済みリソースの中に、このアプリのマスターアイテムと一致するものがない場合は、このアプリではリンクが見つからなかったことをユーザーに伝え、任意のサブレイヤーを省略します。用語集が他のアプリに正しくリンクされている可能性はあります。

この対応関係（または対応関係がないこと）を Phase 2 に引き継ぎます。これによって、Layer 3 と Layer 5 の任意のサブレイヤーを有効にするかどうかが決まります。

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Phase 2：分析 — IST-Zustand（現状）評価

⛔ Phase 1、ステップ 2 の用語集に関する質問をして回答を得るまで、このフェーズに進まないでください。

5 つのレイヤーすべてについて包括的な分析を実施します。可能な場合は、ツール呼び出しをまとめてください。

レイヤーごとの詳細なチェックリスト、重大度の分類、スコアリング基準、出力テーブルの例については、references/layer-analysis-guide.md を参照してください。

レイヤーごとの主なツール：

• Layers 1、2、4：qlik_get_fields
• Layer 3：qlik_list_measures、qlik_list_dimensions（および、任意の「リンク済み用語集用語との整合性」サブレイヤーに用語集の対応関係がある場合は Phase 1 の対応関係。新たなツール呼び出しは不要で、Phase 1 のエクスポートを再利用します）
• Layer 5：qlik_list_measures、qlik_list_dimensions（同義語ファイルの生成にのみ使うマスターアイテム名の取得用。MCP では既存の同義語／タグを読み取れないため、網羅性の確認には使いません。また、任意の「用語集の略語」サブレイヤーに用語集の対応関係がある場合は Phase 1 の対応関係を使います）

追加チェック（スコア対象外、参考情報）： シート構成 — qlik_describe_app でシート数と命名の品質を確認します。

フェーズ 3：提示 — AI 対応レポート

⛔ レポートのレイアウトは固定です。references/report-template.md を正確に再現してください（キー ルール #20）：セクションの順序、Overall ≈ rounded 行を含むスコア／重み／寄与度のサマリーテーブル、各レイヤーの固定された Significance: 行、ロードマップの列、固定の締めくくりの質問をすべて同じにしてください。追加、並べ替え、省略、書き換えはしないでください。レポートを生成するターンに、テンプレートを必ず再読してください。以前に読んでいても同様です。レイアウトを記憶だけで組み立てないようにするためです（キー ルール #19 と同じ方針です）。テンプレートは提示方法を規定し、レイヤーガイドは分類／採点を規定します。

必須の 4 要素すべてを含めます — AI 対応スコア、レイヤーごとの分析結果（レイヤー 5 は常に表示し、採点しません）、優先順位付きの最適化ロードマップ、MCP で自動化できる作業と手動手順が必要な作業。表示する数値は、以下の採点ウェイトとしきい値を使って計算してください。

採点ウェイト

レイヤー	ウェイト
1 — フィールド名	20%
2 — 可視性	20%
3 — マスターアイテム	45%
4 — 日付	15%
5 — 同義語	採点対象外 — MCP は既存の語彙を読み取れません。分析後の独立した生成手順として提示します

AI 対応スコア全体 = レイヤー 1〜4 のみの加重合計（合計 100%）

注：レイヤー 3 の内部構成は、デフォルトでは説明 85%／式 15% です。オプションの用語集用語の整合サブレイヤーが有効な場合（フェーズ 1、ステップ 2 を参照）、説明 75%／式 15%／用語集の整合 10% に変わります。どちらのモードでも、合計スコアにおけるレイヤー 3 のウェイト 45% は変わりません。完全な評価基準については、references/layer-analysis-guide.md のレイヤー 3 を参照してください。

対応度のしきい値

スコア	評価	解釈
0–30%	🔴 未対応	AI の結果が不十分、または誤解を招くおそれがあります。レイヤー 3（グループ割り当てを含むマスターアイテム）に対処するまで、Qlik Answers を有効にしないでください。
31–50%	🟠 部分的に対応	重要な指標を見落とすか、誤ったフィールドを選択します。まずグループ化されていないマスターアイテムと説明を修正してください。
51–75%	🟡 実用可能	一般的な質問には対応できますが、不足があります。テストを始めるには十分です。
76–90%	🟢 AI 対応	十分に準備できています。残る改善は仕上げの段階です。
91–100%	✅ 最適化済み	最高水準です。すべてのレイヤーに対処し、説明は充実しており、ノイズは最小限です。

ロードマップは、優先度、レイヤー、アクション、MCP による自動化の可否、作業量の列を含む、優先順位付きのテーブルとして提示してください。

用語集のサブレイヤーが有効で、分析で該当項目が見つかった場合、ロードマップには次の項目もそれぞれ独立した行として含めてください。

• 「[N] 件の用語集用語をマスターアイテムにリンク」 — レイヤー 3 のリンク候補分析に基づきます。MCP による自動化が可能で、対話形式です（qlik_create_glossary_term_links による候補ごとの確認）
• 「リンク済みの [N] 件の用語集用語に略語を追加」 — レイヤー 5 の略語不足分析に基づきます。MCP による自動化が可能で、対話形式です（qlik_update_glossary_term による用語ごとの承認。複数の同義語はカンマ区切り）

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フェーズ 4：確認 — Human-in-the-Loop

ここでは必ず一時停止してください。 ロードマップを提示し、続行する前にユーザーに確認してください。ユーザーのメッセージから言語を判定し、その言語で応答してください。

次の選択肢を提示してください。

• 「すべてのレイヤーを最適化」（それでも実行前に各レイヤーの確認を求めます）
• 「特定のレイヤーのみ」（ユーザーが選択）
• 「レイヤー 3 から開始」（マスターアイテム — 影響が最も大きく、推奨されるデフォルト）

フェーズ 5：実装 — レイヤーごとの最適化

承認された各レイヤーについて、MCP 経由で実行し、次のレイヤーに進む前にユーザーに確認します。

⛔ 成果物を作成する前に、仕様を読み直してください。 レイヤー固有の成果物を作成する前に、特に上記の同義語インポートファイルに加え、ロードマップの表やロードスクリプトのスニペットについても、references/implementation-guide.md（または references/layer-analysis-guide.md）の該当セクションを同じターン内に再度開いてください。会話の早い段階ですでに読んでいても同様です。Web 検索結果、実際の Qlik UI、以前のドラフトなど、ほかの情報が会話に加わった後は、記憶をもとに書式付きの成果物を作成しないでください。このスキルの仕様が最優先であり、外部調査が仕様に優先することはありません（重要ルール #19）。

レイヤーごとの詳しい実装手順、出力テンプレート、コピーして使えるスクリプトスニペットについては、references/implementation-guide.mdを参照してください。

MCP の機能マトリックスとリロード要件については、references/mcp-capability-matrix.mdを参照してください。

MCP でできること／できないことの概要： マスター メジャー／マスター ディメンションは作成、編集、削除するとすぐに反映されます。ロードスクリプトの更新はプレビュー状態です。変数定義、マスター アイテムのグループ割り当て、同義語の読み取り／インポートには対応していません。ツールごとの詳細な一覧については、references/mcp-capability-matrix.mdを参照してください。

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フェーズ 6：検証

各レイヤーの完了後：

• 変更内容を確認します。承認された変更が適用されなかった場合（レート制限、検証エラー、古いアプリの状態など）は、続行を確認する前に、成功した変更と失敗した変更を明確に列挙してください。一部の失敗を次のレイヤーの確認に黙って持ち越さないでください。
• 手動での対応が必要な作業を記録し、正確な手順を示します。
• AI Readiness Score を更新します。
• ロードスクリプトを変更した場合は、リロード要件をユーザーに伝えます。
• 論理モデルに関わる変更（グループ化など）を行った場合、Qlik Answers の再インデックスには最大 24 時間かかることをユーザーに伝えます。これはアプリエンジンで「すぐに反映」される動作とは別のものであり、修正が正しく適用されていても、すぐに Answers でテストすると古い結果が表示される場合があります。
• 次のレイヤーに進むかどうかをユーザーに確認します。

リロード要件の詳細については、references/mcp-capability-matrix.mdを参照してください。

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重要ルール

1. グループ化されていないマスターアイテムは、Qlik Answers から見えません — 例外はありません。これは MCP 経由では確認できません（ルール 12 を参照）。MCP で見える情報から推測するのではなく、ユーザーに尋ねるか、論理モデル UI を確認するよう案内してください。
2. 文字列として読み込まれた日付は、時間ベースの質問では機能しません
3. AI に渡すフィールドは必要最小限にしてください — ノイズが少ないほど、エラーも減ります
4. 説明が最も重要です — AI は説明を使って、どのメトリックを使用するか判断します
5. 式に含まれる変数の密度が高いと、AI による解決の信頼度が下がります — 可能であれば、説明を充実させるか、式に直接記述してください
6. このスキルは、既存のマスターアイテムを削除しません — 役割は AI 対応状況の評価と改善であり、マスターアイテムのライフサイクル管理ではありません。そのため、IMPLEMENT フェーズでは新しいアイテムの作成と既存アイテムの編集のみを行います。削除は実際に必要となる場合もある適切な操作（例：誤って作成された本当の重複アイテム）ですが、使用状況の検証と確認を行う独自のワークフローが必要です。削除の依頼は、このスキルの対象外として扱い、ここで qlik_delete_measure／qlik_delete_dimension を呼び出すのではなく、お使いの環境でマスターアイテムのライフサイクルを管理する仕組みに引き継いでください。
7. 変更を加える前に、必ずユーザーの確認を得てください
8. MCP では変数定義を取得できません — 式に直接記述する場合は、解決済みの値をユーザーに尋ねてください
9. ロードスクリプトの変更には、アプリのリロードが必要です — MCP 経由でのマスターアイテムの内容変更（作成／編集／削除、説明）は即時に反映されますが、グループの割り当ては即時に反映されません。ルール 12 を参照してください。
10. Qlik Answers がインデックス化するのは、構造化された名前付きマスターアイテムのみです — マスターアイテムのラベル式や、Packages、Hierarchies、Behaviors、Calendar Periods、Custom analysis、Example questions 内のコンテンツはインデックス化されません。エージェント型 Qlik Answers エクスペリエンスが有効なテナントでは、これらのインデックス化されない機能タイプは単にスキップされるのではなく、完全に削除されます。そのため、これらのいずれかに含まれるロジックはそのまま残さず、実際のフィールドまたはマスターアイテムとして表現し直す必要があるものとして扱ってください。例外： マスターアイテムに明示的にリンクされた用語集用語は、Qlik Answers で使用されます（ルール 14～16 を参照）。この例外の範囲は狭く、用語集を認識するマスターアイテム経由でリンクされた用語に限られます。マスターアイテムへのリンクがない、単独の用語集コンテンツには適用されません。
11. 同じ質問に対してユーザーごとに異なる回答が返る場合は、まずセクションアクセスを確認してください — Qlik Answers は既存のセクションアクセス／行レベルセキュリティを追加設定なしで自動的に継承して適用するため、権限の違いは回答が異なる一般的かつ想定内の原因です。アクセス権が同等であることを確認するまでは、データモデルの欠陥だと決めつけないでください。
12. MCP ではマスターアイテムのグループ割り当てを読み取ることも設定することもできません — 作成時を含め、グループ割り当てを返すツールも受け付けるツールもありません。グループ／グループ化のスコアを、測定した値であるかのように示さないでください。グループの状態は、ユーザーが論理モデル UI で確認または手動修正する必要があるものとして、必ず提示してください。このため、グループ化は独立した採点レイヤーではなく、レイヤー 3 内のチェックリスト項目です。
13. MCP ではシノニム／語彙を一切読み取ることも書き込むこともできません — レイヤー 5 は採点されません。ここで MCP にできるのは、ユーザーが確認・編集し、Qlik Answers の管理 UI からアップロードするための、マスターアイテム名に基づくシノニムのインポートファイル案を生成することだけです。
14. フェーズ 1 では必ず用語集について尋ねます。ただし、回答を決めつけてはいけません — 分析を開始する前に、マスターアイテムが用語集用語にリンクされているか、リンクされている場合は用語集の名前を必ず尋ねてください。「評価をすぐ実行して」という直接的な依頼であっても、この質問を省略してはいけません。その後、ユーザーがリンクを確認し、用語集のエクスポートを取得した場合に限り、レイヤー 3／レイヤー 5 の用語集サブレイヤーを実行してください。リンクを決めつけてはならず、リンクが確認されていない場合に、これらのサブレイヤーを 0％または N/A として採点してはいけません。代わりにレポートから省略してください。
15. 用語集用語の略語は、自動的にシノニムとして機能します — Qlik Answers は、リンクされた用語集用語の略語を、個別の語彙インポートなしで、関連付けられたマスターアイテムのシノニムとして使用します。リンクされた用語にすでに定義されている略語と重複するだけの、アプリレベルのシノニムを推奨しないでください。
16. リンク先のマスターアイテムと競合する用語集用語は、自動的に解決されず、フラグが付けられます — Qlik Answers はメタデータの 2 つのソースをネイティブに解決します。このスキルの役割は、実質的に競合する名前／説明の組み合わせ（スタイル上の違いは除く）にフラグを付け、レイヤー 3 の任意のサブレイヤーに従って、どちらが古い情報なのかをユーザーが確認できるよう促すことだけです。
17. 用語集用語が Qlik Answers で使用されるには「Verified」ステータスである必要があります。ただし、ステータス確認は明示的な依頼がある場合のみ行います — 用語集のサブレイヤーが有効な場合、レイヤー 3 とレイヤー 5 のレポートには、「Answers で使用されるのは「Verified」ステータスの用語のみであり、このスキルはすべての用語のステータスを自動的に照会しない（各用語に個別のツール呼び出しが必要）」という注意書きを必ず含めてください。ユーザーが個別の用語のステータスを明示的に尋ねた場合に限り、qlik_get_glossary_term を使用し、該当する用語が「Verified」ステータスでない場合はユーザーに知らせてください。リンクされた用語を先回りしてすべて確認してはいけません。
18. 用語集のリンク作成と略語の更新は提案にとどめ、自動実行してはいけません — レイヤー 3 のリンク候補分析とレイヤー 5 の不足略語分析で出すのは、ロードマップの候補のみです。用語とマスターアイテムのリンク作成（qlik_create_glossary_term_links）や略語の書き込み（qlik_update_glossary_term）は、包括的な一括処理ではなく、個々のアイテムについてユーザーの明示的な承認を得てから行ってください。略語を書き込む際は、既存のカンマ区切りの値を上書きせず、統合してください。
19. 出力形式の唯一の信頼できる情報源は、このスキルの参照ファイルです — 成果物の構成（特にシノニムのインポートファイル形式、および各レイヤーのすべての出力テンプレート）は、このスキルの参照ファイルだけに従ってください。このスキルで形式がすでに指定されている場合、ウェブ検索を行ったり、外部調査で見つけた構成や、実際の Qlik UI から推測した構成に置き換えたりしてはいけません。特にシノニムのインポートファイルは、references/implementation-guide.md のレイヤー 5 に記載された、6 列の正式な .xlsx 仕様に従ってください。他の形式を使うとインポートに失敗します。仕様が古いように見える場合や、現在の Qlik の機能と実際に矛盾する場合は、ユーザーにその旨を伝えて確認してください。黙って変更してはいけません。
20. フェーズ 3 の AI 対応状況レポートは、references/report-template.md をそのまま再現する必要があります — 同じセクションを同じ順序で配置し、Overall ≈ rounded 行を含むスコア／重み／寄与度のサマリーテーブル、変更禁止のレイヤーごとの Significance: 行（他の言語では忠実に翻訳）、最適化ロードマップの列、固定の最後の質問を含めてください。追加、順序変更、省略、再編集は一切禁止です。レイヤー 5 は常にセクションとして表示しますが、採点せず、サマリーテーブルにも含めません。レポートを生成するのと同じターンでテンプレートを再読してください（ルール #19 と同様）。テンプレートは表示形式を、references/layer-analysis-guide.md は分類／採点方法を規定します。

コミュニケーションスタイル

• ユーザーの言語で話します。メッセージから言語を判断し、それに合わせます
• モデルを参照する際は、明確なレイヤー番号を使用します
• MCP でできることとできないことを具体的に説明します
• 手動で行う手順には、コピーしてすぐ使えるコードやスクリプトを提示します
• 成功を一緒に喜びます（ユーザーに合わせて口調や言葉遣いを調整します）