visualization-builder

可視化ビルダー

使用する場面

• 特定の分析メッセージに適したグラフの種類を選ぶとき
• グラフはあるものの、情報が詰め込まれている、誤解を招く、または要点が伝わらないとき
• 口頭での説明なしでも伝わる、経営陣向けプレゼンテーションのグラフを作成するとき
• レポートやダッシュボード全体で、一貫性のあるブランドイメージの可視化を作成するとき
• 色覚特性のある人やスクリーンリーダーでも利用できる、アクセシブルなグラフを作成するとき

プロセス

1. メッセージの種類を特定する — グラフの目的を分類します。比較（棒グラフ）、経時的な傾向（折れ線グラフ）、構成／全体に占める割合（積み上げ棒グラフ、またはカテゴリーが2～3個の場合のみ円グラフ）、分布（ヒストグラム、箱ひげ図）、または関係性（散布図）です。メッセージの種類によってグラフの種類が決まります。references/chart_selection_guide.md を参照してください。
2. データを選択して読み込む — データの粒度がグラフに適していることを確認します。集計（例：月ごとの groupby）は、グラフライブラリ内ではなく、プロット前に行ってください。
3. 基本のグラフを作成する — あらかじめプロフェッショナルなスタイル（whitegrid、サンセリフ体、アクセシブルなカラーパレット）が設定された scripts/chart_builder.py を使用します。軸、目盛り、スケールは意図的に設定してください。デフォルト設定は適切でないことがよくあります。
4. 視覚的な階層を適用する — 最も重要なデータ要素を視覚的に際立たせます（太い線、濃い色の棒、目立つ色など）。補助的な系列は目立たないようにします。メッセージに寄与しない要素はすべて取り除きます（グリッド線はアルファ値0.2、上辺と右辺の枠線はなし）。references/visual_design_principles.md を参照してください。
5. 読者向けに注釈を付ける — 変数名（「デバイスの種類別の解約率」）ではなく、結果を示す説明的なタイトル（「モバイルの解約率はデスクトップの2倍」）を付けます。重要なデータポイント、しきい値、基準線はグラフに直接注釈を付けます。データソースと日付を追加します。
6. エクスポートして検証する — 印刷用は300 DPI、ウェブ用は150 DPIでエクスポートします。想定する表示サイズでグラフを確認します。次の点を確認してください。重要なメッセージは5秒以内に読み取れますか？グレースケールでも機能しますか？グラフがより大きな成果物の一部である場合は、assets/viz_spec_template.md に記入してください。

スキルに必要な入力

• 可視化するデータ（適切な集計粒度のもの）
• グラフで伝えるべき、ひとつの重要なメッセージ
• 対象者（技術者向けまたは経営陣向け）と表示する状況（プレゼンテーションスライド、レポート、ダッシュボード、メール）
• 該当する場合は、ブランドカラーやスタイルガイドライン
• アクセシビリティ要件（色覚特性に配慮したパレット、代替テキストなど）

出力

• scripts/chart_builder.py — あらかじめスタイルが設定された、プロフェッショナルな matplotlib/seaborn グラフを作成します。注釈ヘルパーとエクスポート設定も含まれます
• references/chart_selection_guide.md — メッセージに応じたグラフの種類、よくあるグラフの誤りとその修正方法
• references/visual_design_principles.md — 色、タイポグラフィ、階層、注釈、アクセシビリティの原則
• assets/viz_spec_template.md — グラフの仕様テンプレート。メッセージ、データソース、グラフの種類、注釈、エクスポート要件を記入します