# Decide

> 体系化された意思決定：メリット・デメリット行列、加重スコアリング、意思決定ツリー、シナリオ分析、アイゼンハワー行列。

- Skill: `ellmos-ai/decide-2` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add ellmos-ai/decide-2`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/ellmos-ai/decide-2/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: ellmos-ai (https://skillmd.com/u/ellmos-ai)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/ellmos-ai/decide-2

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> **日本語** — `decide` の公式日本語版。


# Decide — 体系化された意思決定

> 体系化されたフレームワークと評価手法による合理的判断

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## 使用タイミング

- 複数の選択肢から選ぶ場合
- メリット・デメリット（Pro/Con）のリストが必要な場合
- 多基準の意思決定
- 重要な決定に対して不確実性がある場合

**トリガーワード：** decide, choose, compare, evaluate, weigh

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## フレームワーク

### 1. メリット・デメリット行列（シンプル）

2つの選択肢間の迅速な意思決定。

```
PRO A:                    CON A:
- Advantage 1             - Disadvantage 1
- Advantage 2             - Disadvantage 2

PRO B:                    CON B:
- Advantage 1             - Disadvantage 1
- Advantage 2             - Disadvantage 2

Recommendation: [A/B] because [reasoning]
```

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### 2. 加重スコアリング（複雑）

重み付けを伴う多基準意思決定。

| 評価基準 | 重み | 選択肢 A | スコア A | 選択肢 B | スコア B |
|-----------|--------|----------|---------|----------|---------|
| 基準 1 | 30% | 8 | 2.4 | 6 | 1.8 |
| 基準 2 | 25% | 7 | 1.75 | 9 | 2.25 |
| 合計 | 100% | - | X.XX | - | X.XX |

**プロセス：**
1. 基準の収集
2. 重み付けの割り当て（合計 = 100%）
3. 選択肢の評価（1〜10のスケール）
4. スコアの計算（評価 × 重み）
5. 比較と推奨

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### 3. 意思決定ツリー（シーケンシャル）

明確な If-Then パスを伴う意思決定：
1. 出発点となる質問を定義
2. 最初の分岐点（最も重要な基準）
3. 次のレベル（2番目に重要な基準）
4. 最終的な選択肢に至る

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### 4. シナリオ分析（不確実性）

```
Best Case (X% probability):
  Outcome: +Y points -> Expected value: +Z

Realistic Case (X%):
  Outcome: +Y -> Expected value: +Z

Worst Case (X%):
  Outcome: -Y -> Expected value: -Z

Total expected value: [Sum]
```

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### 5. アイゼンハワー行列（優先順位付け）

```
              URGENT          NOT URGENT
IMPORTANT     1. DO           2. PLAN
NOT IMPORTANT 3. DELEGATE     4. ELIMINATE
```

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## 品質チェックリスト

最終推奨の前のチェック項目：
- [ ] すべての関連基準が特定されているか？
- [ ] ユーザーの価値観が考慮されているか？
- [ ] 長期的な影響が考慮されているか？
- [ ] リスクが特定され評価されているか？
- [ ] バイアスチェックが実施されているか？
- [ ] 可逆性が評価されているか？

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## ベストプラクティス

### 基準の定義
- 具体性があり測定可能であること
- 多すぎないこと（3〜7個が理想）
- お互いに独立していること

### 重み付け
- 合計 = 100%
- 最も重要な基準 >= 25%
- 5%未満の重み付けは避ける

### 推奨事項
- 明確で根拠があること
- 代替案に言及すること
- リスクを明記すること
- 可逆性を考慮すること

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## ワークフローと手順

```
1. User request
2. Understand decision
3. Identify options (2-5)
4. Choose framework
5. Collect criteria
6. Apply framework
7. Bias check (optional)
8. Make recommendation
9. Document reasoning
```

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## 変更履歴

### 1.0.0 (2026-03-15)
- BACH v3.8.0 から移植

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*BACH v3.8.0 から移植 | スタンドアロン版*