spreadsheet-analysis

スプレッドシート分析

ソースブックを保持し、保存値と数式を区別したうえで、再現可能なチェックによってすべての結論を裏付けます。

入力

以下を収集するか、明記してください。

• ソースファイル、ビジネス上の質問、想定読者、出力形式、受け入れ基準。
• 関連するシート／範囲、キー、単位、通貨、日付／時刻のタイムゾーン、会計上の符号、報告期間。
• 数式、書式、コメント、非表示コンテンツ、マクロ、外部リンク、ピボットテーブル、グラフ、保護をそのまま維持する必要があるかどうか。
• 照合に使用する正式な合計値またはソースシステム。
• 機密保持上の制約と、ローカルのみでの処理が必要かどうか。

ラベルのないフィールドや、意味が曖昧な空欄、ゼロ、パーセンテージ、日付、IDの意味を推測しないでください。前提条件を記録してください。

出力要件

以下を返してください。

1. ソースパス、ハッシュ、形式、ブック／シートの一覧、分析範囲。
2. 指標の定義、数式または方法、フィルター、単位、期間、分母、根拠の場所を含む調査結果。
3. データ品質上の問題と数式の問題を、ビジネス上の結論とは分けて提示する。
4. 編集が依頼された場合は、新しい出力ブック／データファイルを作成する。ソースを無断で上書きしない。
5. 照合、再計算、再オープン、目視確認の結果と制約。

計算済み、推定、キャッシュ済み、欠落、外部取得の各値を明確に表示してください。キャッシュされた数式の結果を読み取っただけの場合、ブックを再計算したと主張しないでください。

ワークフロー

1. 保護とインベントリ作成

• 正確なパスを確定し、ソースのハッシュを計算したうえで、コピーまたは新しい出力先で作業します。
• 信頼できないブックをマクロ有効の状態で開いたり、外部接続を更新したりしないでください。
• CSV、TSV、XLSX、XLSMのインベントリ作成には、このスキルディレクトリに同梱されている読み取り専用プロファイラーを実行します。

python3 scripts/profile_table.py /path/to/data.csv --pretty
python3 scripts/profile_table.py /path/to/workbook.xlsx --pretty
python3 scripts/profile_table.py /path/to/data.csv --output /path/to/profile.json --pretty

このスクリプトはPython標準ライブラリを使用し、論理的なCSV／TSVレコード（引用符で囲まれた複数行フィールドを含む）をストリーム処理して、バイト数／行数／フィールド数／メンバー数の上限を適用します。数式を計算せず、ファイルを変更しません。プロファイル対象のデータ行のセル値は出力しませんが、ヘッダー、シート名、件数、数値の範囲、構造メタデータは出力します。--outputを指定した場合、入力ファイルと同一のエイリアスや通常ファイルではない出力先を拒否し、同じディレクトリ内の一時ファイルを使ってレポートをアトミックに作成または置換します。ステータスがpartial、row_limit_reached、またはskipped_*の場合、インベントリは不完全です。プロファイルを最終判断として扱わず、記載された上限を確認してください。

2. 利用可能なツールチェーンを選択

tool-routing.mdを読みます。選択する前に、インストール済みのスプレッドシートアプリケーション、Python／JavaScriptライブラリ、コンバーターを確認してください。数式、スタイル、グラフ、ピボットテーブル、マクロ、または名前付き範囲が重要な場合は、ブック対応エンジンを優先してください。ブックの意味を把握した後の表形式データの分析には、データフレーム／クエリエンジンを優先してください。

許可なく依存関係をインストールしたり、データをアップロードしたり、形式を変換したりしないでください。変換によって数式、書式、マクロ、日付、コメント、グラフ、または複数のシートが失われる可能性があります。

3. ベースラインを開くか、レンダリングする

利用可能な場合は、信頼できるスプレッドシートアプリケーションでオリジナルを開きます。信頼できないオリジナルの場合は、ステップ 8 で定める制御を必須とします。入力を保護または読み取り専用にし、マクロ／VBA／イベント／アドイン／DDE を無効にし、リンク／クエリを更新せず、ネットワークを使用しないでください。これらの制御を確認できない場合は、静的なプロファイラーの出力を部分的なものとして保持し、アプリケーションで開くことも再計算することもせずに中止します。関連するすべてのシートと、ダッシュボード、印刷レイアウト、グラフ、特殊な書式設定について、視覚的なベースラインを記録します。以下を確認します。

• 表示、非表示、または非常に非表示のシート、使用範囲、ヘッダー、結合セル、テーブル、フィルター、ウィンドウ枠の固定、定義名。
• 数式、キャッシュされた値、エラー、配列数式／スピル数式、循環参照、計算モード。
• 外部リンク、データ接続、クエリ、マクロ、入力規則、コメント、保護。
• 単位、数値書式、日付システム、ロケールに関する前提、空白／null の扱い。

非表示の行やシートは、整合性とセキュリティの確認対象とし、分析データとして自動的に扱わないでください。

4. 分析の粒度を定義する

1 行が何を表すか、主キー、許容される重複、ディメンション、メジャー、期間の境界、結合のカーディナリティを特定します。意味が曖昧な列については、データ辞書を作成します。プロファイリングと照合のチェック項目については、analysis-checklist.md を参照してください。

必要に応じて正規化した分析用コピーを作成し、すべての結果を元データまで追跡できるよう、元の行識別子を保持します。

5. 解釈する前に検証して照合する

行数、重複するキー、欠損、型の変化、不正なカテゴリ、日付の欠落、外れ値、数式の不整合、非表示による除外、結合による行の増加を確認します。主要な合計値を信頼できる統制値と照合するか、統制値が存在しない理由を説明します。

数式と値を分けて確認します。数式が含まれる範囲内のハードコードされた定数、相対参照のずれ、符号の混在、不整合な範囲、エラーの抑制を検出します。数式を値に黙って置き換えてはいけません。

6. 定義を明示して分析する

計算する前に、指標の定義を示します。フィルター、分母、期間の扱い、単位、丸めを正確に指定します。計算では精度を完全に維持し、表示時にのみ丸めます。記述的な結果と予測または因果関係の主張を区別します。予測では、期間、手法、学習期間、季節性、不確実性、バックテストの性能を記録します。

7. 出力は最小限に作成する

要求された変更のみを新しいブックまたはテーブルに書き込みます。意図的に変更する場合を除き、書式、数式、名前、非表示状態、入力規則、マクロ、グラフを保持します。受け取り手が監査可能なモデルを必要とする場合は数式を使い、固定値は要求された場合にのみ使用して、その旨を明記します。

単独で使用できる証跡記録には、analysis-report-template.md を使用してください。

8. 再計算し、再度開いてレンダリングする

数式を追加または変更した場合は、管理されたプロファイル内でのみ、実際に互換性のある計算エンジンを使用して再計算します。信頼できないワークブックの場合は、まずマクロ、VBA とワークブックイベント、DDE、アドイン、外部リンク／データ接続の更新、ネットワークアクセス、自動更新が無効になっていることを確認します。秘密情報を含まず、読み取り専用のソースを使用する、分離された低権限の環境を利用します。これらの制御を保証できない場合は、信頼できないファイルを再計算しないでください。

保存した出力を再度開き、数式、保存値、エラー、名前、リンク、シート構造を確認します。変更したすべてのシートに加え、変更していないシートも代表的なものをレンダリングまたは開いて確認します。ヘッダー、列幅、数値形式、テキストの切り詰め、グラフ範囲、印刷範囲、条件付き書式を点検します。無効のままにしたマクロ、イベントハンドラー、アドイン、接続、外部リンクに依存する結果がある場合は、その結果に unverified—active dependency not executed と明記します。検証の代わりにキャッシュ値を使用しないでください。

照合を再実行し、ソースの行を最終指標と照らし合わせて抜き取り確認します。数式やレイアウトに影響する可能性があるツール／バージョンの差異を記録します。

安全性と権限の境界

• 特定のアップロードが承認されていない限り、個人情報、財務情報、健康情報、顧客情報、機密データはローカルに保持します。
• 信頼できないワークブックのマクロ、DDE、外部リンク、アドイン、クエリ、更新を有効にしないでください。
• エクスポートしたテキストに含まれる =, +, -, @ で始まる数式は、スプレッドシートソフトウェアで再度開いたときに数式インジェクションとなる可能性があるものとして扱います。
• 明示的な許可なく、本番ワークブックを変更したり、ダッシュボードを公開したり、レポートを送信したり、ライブソースを更新したりしないでください。
• 除外、データ品質の問題、推定、手動上書きを隠さないでください。
• 予測、財務計算、統計的関連性を、保証された結果として提示しないでください。
• 機微なセル値をそのままログに記録しないでください。行 ID、範囲、集計値、または機密情報を伏せたサンプルを使用します。

復旧

分析または保存に失敗した場合は、ソースと失敗した出力を保持し、正確なツール／バージョン／エラーを記録して、変更されていないソースからやり直します。ワークブックを誤って上書きした場合は、それ以上の書き込みを停止し、バージョン履歴またはバックアップから復旧します。破壊的な修復をその場で試みないでください。外部接続やマクロが有効化された場合は、実行された内容を記録し、ログを保持して、データ漏えいの可能性をエスカレーションします。

例

収益の照合

依頼：「月次収益タブが台帳のエクスポートより 48,200 ドル多い理由を説明してください。」

両方のファイルのハッシュを取得し、期間／通貨／符号のルールを定義し、キーと重複をプロファイリングして、エンティティと月ごとに合計を照合します。差異を正確な行または数式範囲まで追跡し、無理に一致させるのではなく、未解決項目を含む差異ブリッジを提出します。

数式の監査

依頼：「取締役会の会議前に、この計画モデルの数式に問題がないか確認してください。」

リンクを更新せずに開き、数式と非表示シートを一覧化し、一貫性のない数式とハードコードされた上書きを見つけ、互換性のあるエンジンで再計算し、ダッシュボードを目視で点検します。重大度と修正案を添えて、セル単位の調査結果を提示します。

アンケート結果の整理

依頼：「この CSV を、グラフ付きのサマリーワークブックにしてください。」

CSV を保持し、エンコード／区切り文字／データ粒度を確認して、数式インジェクションを防ぎます。欠損値とカテゴリのマッピングを文書化し、再現可能な集計値を計算して、新しいワークブックを作成します。再度開き、グラフ範囲と合計をクリーンアップ済みテーブルと照合して確認します。