試験の測定データからグラフと集計を作り、報告書の考察の下書きまで用意する

処理の起点を決める

研究員が所定のフォルダにCSVと試験条件の記入シートを置いたことを起点にします。フォルダの監視、または研究員が実行するスクリプトの起動です。

試験条件の記入シートが必須です。 CSVには測定値しか入っていません。何の試験か、試料は何か、どの条件を振ったかは、研究員が書く必要があります。ここを省くと、AIが試験の中身を推測することになり、この構成が壊れます。

記入シートは最小限にします。

入力データを集める

「試験項目の定義」がこの構成の中核です。 試験項目ごとに、次を定義します。

• CSVのどの列を使うか
• どの行を捨てるか（機器のヘッダー、安定待ちの区間）
• 外れ値をどう扱うか（除外するのか、除外せず注記するのか）
• どの統計量を出すか（平均、標準偏差、最大、最小、n数）
• 有効数字を何桁にするか
• グラフの種類、X軸とY軸、軸の範囲、単位、凡例の位置

この定義を作ることが、（b）の「集計の方法が人によって違う」の解決そのものです。 AIを入れなくても、定義を決めるだけで報告書の比較可能性が上がります。

データの取得方法を決める

CSVのアップロード： Files API でアップロードし、file_id を得ます。コード実行ツールにファイルを渡すには、container_upload という content block を使います。

Files API の上限は、1ファイル500MB、組織あたり1TBです。測定データのCSVがこれを超えることはまずありません。アップロード、ダウンロード、一覧、メタデータ取得、削除の操作自体は無料で、メッセージで使ったファイルの内容が入力トークンとして課金されます。

アップロードしたファイルはワークスペース全体からアクセスできます。 ワークスペースにアクセスできるAPIキーであれば、そのワークスペースにアップロードされた任意のファイルを読めます。部門ごと、あるいは機密度ごとにワークスペースを分ける設計にしてください。

expires_in_seconds をアップロード時に指定すると、1時間から90日の範囲で自動的に期限切れにできます。測定データを長く置かない運用にするなら、この指定を使ってください。

試験項目の定義： 部門で管理するJSONまたはYAMLのファイルです。Claude に渡すのではなく、Pythonが読んでコード実行ツールへの指示に組み込みます。

AIへ渡す前に整形する

1. CSVの文字コードと区切りの確認 … 測定機器のCSVは Shift_JIS のことが多く、ヘッダーが数行あります。試験項目の定義に「先頭◯行を飛ばす」を書きます
2. 列名の正規化 … 機器のファームウェアが変わると列名が変わることがあります。定義ファイルに列名の対応を書き、一致しなければ処理を止めます
3. 試験条件の記入シートの検証 … 必須項目が埋まっているかを確認します。空欄があれば処理を止め、研究員に返します。推測で埋めません
4. データ件数の確認 … 記入シートの n数 と、CSVの実際の行数が合うかを確認します。合わない場合は処理を止めます。 測定の失敗や、ファイルの取り違えの可能性があります
5. 機微な情報の確認 … CSVに顧客名や未公開の製品名が入っていないかを確認します。入っている場合は、コード（試料A、試料B）に置き換えます

AIに処理させる

処理は2段階に分かれます。間に集計とグラフ作成が入ります。

1段階目：コード実行ツールによる集計とグラフ作成

2段階目：本文と考察の材料の作成

2段階目には、CSVの生データを渡しません。集計結果だけを渡します。 理由は2つあります。生データを渡すと、AIが独自に集計し直して、グラフと違う数値を書く可能性があります。また、渡すデータが減れば、外部に出る情報が減ります。

指示内容を固定する

1段階目（コード実行ツールへの指示）

添付したCSVを、次の定義に従って処理してください。

【CSVの読み込み】
- エンコーディング: {encoding}
- 先頭 {skip_rows} 行を読み飛ばす
- 使用する列: {columns}
- 列名が定義と一致しない場合は、処理を中止して
  一致しなかった列名を報告してください。

【前処理】
{preprocessing_rules}

【集計】
- 条件ごとに、平均 / 標準偏差 / 最大 / 最小 / n数 を算出
- 有効数字: {significant_digits} 桁
- 外れ値の扱い: {outlier_rule}
  ※ このルール以外の判断で値を除外しないでください。

【グラフ】
{chart_spec}
- ファイル名: chart_1.png
- 日本語ラベルは使わず、英字で出力してください。

【出力】
- 集計結果を summary.csv として保存
- 処理の途中で捨てた行数を dropped_rows.txt に記録

2段階目（本文と考察の材料）

あなたは研究開発部門の報告書作成を支援する担当者です。
集計結果と試験条件から、報告書の下書きを作ってください。

【厳守事項】
- 渡された数値をそのまま使ってください。
  計算し直したり、丸め直したりしないでください。
- 考察の結論を書かないでください。
  「したがって条件Bを採用すべき」「原因は◯◯と考えられる」
  といった判断や推定を書かないでください。
  あなたが書くのは、データから読み取れる事実だけです。
- 原因の推測を書かないでください。
  「ばらつきが大きいのは測定誤差によるものと思われる」は禁止です。
  「条件Cの標準偏差は他の条件の約2倍」とだけ書いてください。
- 試験条件の記入シートに書かれていない条件を補わないでください。
- n数が3以下の条件については、標準偏差の記述に
  「n数が少ない」旨を必ず添えてください。
- 最後に「研究員が確認・判断すべき点」を箇条書きで挙げてください。

【試験条件】{test_conditions}
【集計結果】{summary}
【捨てた行数】{dropped_rows}
【報告書の様式】{report_template}
【同じ試験項目の過去の代表値】{past_results}

「考察の結論を書かない」「原因の推測を書かない」の2つが、この構成で最も重要な指示です。

生成AIは、データを見せられると原因を説明しようとします。「高温で強度が下がったのは分子鎖の運動性が高まったため」といった文章を書きます。もっともらしく読めますが、それはこの試験で検証したことではありません。 研究員がそのまま残せば、根拠のない推定が社内の報告書に載ります。半年後、別の研究員がそれを前提に次の試験を組みます。

出力形式を固定する

1段階目の出力： summary.csv（集計結果）、chart_1.png（グラフ）、dropped_rows.txt（捨てた行数）。コード実行ツールが生成したファイルは、応答の bash_code_execution_tool_result の content block に file_id が現れ、Files API からダウンロードできます。アップロードしたファイルはダウンロードできず、コード実行ツールやスキルが生成したファイルだけがダウンロードできます。

2段階目の出力：

{
  "report_sections": {
    "purpose": "",
    "conditions": "",
    "method": "",
    "results": ""
  },
  "observed_facts": [],
  "comparison_with_past": [],
  "points_to_check": [],
  "n_warnings": []
}

observed_facts（事実）と、結論を書く欄を分けています。 結論の欄そのものを出力に作らないのが設計上の意図です。研究員がWordの様式に貼り付けたとき、考察の欄は空です。空欄は埋めなければならないので、研究員が必ず書きます。

システムへ連携する

報告書の生成： Python で Word の様式にテキストとPNGを流し込むか、Markdown で出力してから変換します。考察の欄は空欄のまま出力します。

試験結果の台帳： 集計結果を台帳（スプレッドシートまたはデータベース）に追記します。試験項目、試料名、条件、代表値、報告書へのリンク。これが次回の「過去の代表値」の入力になります。

測定機器との直接連携はしません。 研究員がCSVをフォルダに置く運用のままにします。機器はメーカーもファームウェアもばらばらで、直接連携を組むと保守が続きません。

人が確認する

図と数値は全件、研究員が確認します。考察の結論は研究員が書きます。上長のレビューも従来どおり行います。

研究員が必ず確認する点を、points_to_check として出力させます。加えて、運用で次を決めます。

• グラフの軸の範囲が適切か（自動設定で見づらくなっていないか）
• 捨てた行数（dropped_rows）が想定どおりか。想定より多ければ、前処理の定義かデータに問題がある
• n数が記入シートと一致しているか
• 有効数字が定義どおりか

「捨てた行数」の確認を必ず入れてください。 前処理の条件が合わないと、静かに大量の行が捨てられます。グラフは何事もなかったように描かれます。気づけるのは、捨てた行数を見たときだけです。

例外に対処する

記録を残す

• 測定データの原本（CSV）
• 試験条件の記入シート
• 使用した試験項目の定義（版を含む）
• 集計結果（summary.csv）
• 捨てた行数
• 生成されたグラフ
• AIが列挙した事実と、研究員が書いた考察
• 報告書の最終版

「使用した定義の版」を必ず残してください。 半年後に定義が変わっていた場合、過去の報告書と現在の報告書を比べてよいかが判断できません。

測定データは自社の技術情報です。保管場所のアクセス権限を部門に限定してください。