メルカリの「仕様書駆動データ分析」が拓く、コンテキストエンジニアリングの最前線

1. 背景・前提

・この分析は誰の、どのような意思決定に貢献するのか？

・その意思決定者とはどの程度前提を共有できているのか？

・過去の類似分析や参考となる資料はあるか？

2. 課題・ゴール

・分析から答えが出ることで、事業や顧客の課題解決など打ち手に繋がるか？

3. 仮説

・現時点で答えが分からなくても、課題に対するストーリーラインを言語化し、検証項目を明確にできているか？

4. 分析設計

・事業課題を、分析可能な粒度の「分析課題」に分解できているか？

・その分析課題に、実際の分析手法で答えを出すことは可能か？

5. 分析結果

・分析結果は、設定したそれぞれの課題に直接的に回答できているか？

・その結果から、具体的な次の行動に繋がる示唆は得られるか？

0. note.md

・背景となる会議の議事録やSlackなどの会話の記録

・MCPなどと組み合わせれば自動取得することも可能

1. requirement.md

・要件定義・分析設計

・Analytics Design Docsの「分析設計」までのチェックポイントに対応

2. design.md

・技術設計・実装仕様

・データ分析に使用する中間テーブルの設計

3. task.md

・result.mdの可視化の設計

4. result(.md)

・分析結果・可視化

・可視化とコーディングがセットになっている

・Notebook(Jupyer/R/Quarto/marimoなど)の想定

5. report.md

・ステークホルダーに見せる最終成果物