シミュレーションと数理最適化（モンテカルロ / Monte Carlo / 離散事象シミュレーション / DES / 待ち行列 / リスク分析 / シナリオ分析、線形計画 / LP / 整数計画 / MIP / スケジューリング / 配送計画 / VRP / 割当 / メタヒューリスティクス）を 実行したら必ずセットで出す図と値のルーター。
SeedSequence.spawn, scipy.stats の rvs, simpy, SALib, pulp, LpProblem, mip.Model, ortools, pywraplp, cp_model, pyomo, cvxpy, linprog, milp がコードに現れたとき、または ユーザーが「シミュレーションして」「モンテカルロで見積もって」「待ち時間をシミュレートして」「最適化して」 「最適な割当を求めて」「スケジュールを組んで」と言ったときに使う。
収束・標準誤差・ソルバー status・制約違反・ 感度分析に言及がなくても適用する。SKILL.md のルーティング表で手法を特定し、対応する references/<手法>.md を 読んでから実行する。
MCMC は statistical-inference-diagnostics、ML のハイパラ探索は predictive-modeling-diagnostics を使う。
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分析の実行と診断は不可分である。モデルを当てはめて係数やスコアだけを返すのは分析の前半でしかなく、 本スキルの適用下では未完了とみなす。ユーザーが診断・図・残差に言及しなくても、該当する references の図と値は必ず出す。
default_rng / np.random による順列・ブートストラップ・サブサンプル・CV の分割）や、推定の部品としての scipy.optimize.minimize（最尤法など）は、コードに現れても該当に数えないreferences/<手法>.md を読んでから実装する（読まずに回さない）| 手法 | トリガー語彙（コード / 日本語） | 読むファイル |
|---|---|---|
| モンテカルロ・離散事象シミュレーション・感度分析 | SeedSequence.spawn scipy.stats.*.rvs simpy SALib sobol / モンテカルロ、反復試行、待ち行列、リスク | references/simulation.md |
| LP / MIP / CP・非線形最適化・メタヒューリスティクス | pulp LpProblem mip.Model pywraplp cp_model pyomo cvxpy linprog milp / 最適化、割当、スケジュール、配送 | references/optimization.md |
| 手法 | 使う skill |
|---|---|
| MCMC によるベイズ推定、ブートストラップ CI、回帰・検定 | statistical-inference-diagnostics |
| ML のハイパラ探索（optuna / GridSearchCV）、予測モデル | predictive-modeling-diagnostics |
| A/B テスト・因果効果の推定 | causal-inference-diagnostics |
| クラスタリング・次元削減・異常検知 | unsupervised-eda-diagnostics |
outputs/diagnostics/<YYYYMMDD-HHMM>_<短縮名>/ に保存する（短縮名は各 references の冒頭）。報告にはパスと下の表だけを載せ、図は貼らないOK / 要対処 / 確認＝人間の判断待ち）と次アクションは references の合格基準と図を見て報告側で書く。要対処 には必ず次アクションを書く。全項目 OK でも表を出す| 診断項目 | 実測値 | 合格基準 | 判定 | 次アクション |
|---|---|---|---|---|
| MC 標準誤差 / CI 半幅 | 0.8 / 1.6（平均 120.4） | 報告桁より小さい | 要対処 | 反復を 1,000 → 10,000 に増やす |
| status / sol_status | Optimal / Solution Found（時間切れ） | Optimal Solution Found | 要対処 | gap 2.3%・60 秒と明記。時間延長か定式化強化 |
assert は別）
# NG: 判定と次アクションをコードの分岐で組み立てる
verdict = "OK" if ci_half < 0.5 else "要対処"
# OK: 値を表で出すだけ。判定と次アクションは報告に書く
vals = {"mean": mean, "mcse": mcse, "ci_half": ci_half}
print(pl.DataFrame({"項目": list(vals), "値": list(vals.values())}, strict=False)) # int・float・文字列が混ざっても落ちない
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Use this when summarizing analysis results, writing reports, documenting experiment outcomes, or presenting model evaluation — including structuring findings in Japanese with conclusions, facts, assumptions, interpretations, and caveats.
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因果推論・効果検証（A/B テスト / ABテスト / オンライン実験 / リフト / SRM / CUPED、観察データの処置効果 / ATE / ATT / CATE / 傾向スコア / propensity score / IPW / 二重頑健 / DML / causal forest、準実験 / 差の差 / DiD / イベントスタディ / 操作変数 / IV / 2SLS / 回帰不連続 / RDD / 合成コントロール）を実行したら必ずセットで出す図と値のルーター。 proportions_ztest, chisquare, statsmodels.stats.power, dowhy, econml, causalml, doubleml, propensity, LinearDML, IV2SLS, rdrobust, rddensity, pysyncon, treat*post がコードに現れたとき、またはユーザーが「ABテストの結果を 見て」「施策の効果を推定して」「差の差で」「傾向スコアで揃えて」「閾値前後で比較して」と言ったときに使う。SRM・ バランス・並行トレンド・first-stage に言及がなくても適用する。SKILL.md のルーティング表で設計を特定し、対応する references/<設計>.md を読んでから実行する。実験でない群間比較の検定は statistical-inference-diagnostics、 予測モデルの解釈（SHAP 等）は predictive-modeling-diagnostics を使う。
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Use this when performing DataFrame operations — including loading, filtering, joining, aggregating, transforming, or reshaping tabular data with polars or pandas.
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Use this when creating, editing, executing, or reviewing Jupyter notebooks — including cell structure, kernel management, extracting reusable logic to src/, and ensuring notebooks are restartable.
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Use this when reading from or writing to local files — including constructing file paths with pathlib, creating directories, choosing output locations, and using path utilities from src/analysis_project/paths.py.
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分析を始める前に構造化された分析計画を作成する
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