# Context Discovery

> プレゼンテーション作成に必要なコンテキスト（8要素）の充足度を評価し、 不足要素を1問1答で補完するスキル。全スキル起動前の品質ゲートとして機能する。 Use when 「プレゼンを作りたい」「資料を作って」等のプレゼン作成依頼を受けた直後、 Phase 1（Presentation Architect）に進む前に必ず起動する。

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

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# Context Discovery — Phase -1: コンテキスト充足度評価

## 概要

ユーザーの入力からプレゼンテーション作成に必要な **8つのコンテキスト要素** を評価し、
不足要素を **1問1答** で補完する。これにより、後続フェーズの出力精度を大幅に向上させる。

**このスキルは Phase 1（Presentation Architect）の前に必ず実行する。**

## 8つのコンテキスト要素

| # | 要素 | 記号 | 判定基準 |
|---|------|------|---------|
| 1 | テーマ / トピック | TOPIC | 主題が特定できる |
| 2 | 聴衆 / ターゲット | AUDIENCE | 誰に向けた発表か特定できる |
| 3 | 目的 / 行動変容 | PURPOSE | 聴衆に何をしてほしいか明確 |
| 4 | 持ち時間 / 規模 | DURATION | 発表時間またはスライド枚数が推定可能 |
| 5 | 言語 | LANGUAGE | 日本語 / 英語 / バイリンガルが特定できる |
| 6 | 素材 / データソース | MATERIALS | 既存の論文・データ・リポジトリ・資料の有無 |
| 7 | ブランド / スタイル | BRAND | デザインガイドラインやブランドが特定できる |
| 8 | 出力形式 / 成果物 | OUTPUT | PowerPoint / Executive Summary / Pitch 等 |

## 実行手順

### Step 1: コンテキスト充足度スキャン

ユーザーの入力テキストを分析し、8要素それぞれの充足度を判定する。

#### 判定ルール

```
各要素について:
  ✅ 明確 (CLEAR)   — ユーザーが明示的に述べた、または文脈から確実に推定できる
  🟡 推定可 (INFER)  — 文脈から合理的に推定できるが、確認が望ましい
  ❌ 不足 (MISSING)  — 情報が全くない、または曖昧すぎる
```

#### 充足度スコア算出

```
CLEAR = 1.0 点
INFER = 0.5 点
MISSING = 0 点

充足スコア = 合計点 / 8.0
```

### Step 2: 進行判定

```
充足スコア ≥ 0.75（6/8 以上が CLEAR）
  → Phase 1 に直接進行。推定要素があれば確認を添えて提示。

充足スコア 0.5–0.74（4–5 要素が CLEAR）
  → 1問1答で MISSING 要素を補完（最大 4 ラウンド）

充足スコア < 0.5（3 以下が CLEAR）
  → 1問1答で優先度の高い要素から順に補完（最大 6 ラウンド）
```

### Step 3: 1問1答プロセス

#### 質問の優先順位

不足要素は以下の順序で質問する（上位ほど後続フェーズへの影響大）:

```
1. TOPIC     — テーマがないと何も設計できない
2. AUDIENCE  — 聴衆がないとメッセージレベルが決まらない
3. PURPOSE   — 目的がないとストーリーラインが作れない
4. DURATION  — 時間がないとスライド枚数が決まらない
5. MATERIALS — 素材があるかで Phase 0 の要否が変わる
6. OUTPUT    — 成果物形式で Phase 7 の設定が変わる
7. BRAND     — デフォルト（Microsoft スタイル）で対応可能
8. LANGUAGE  — デフォルト（日本語）で対応可能
```

#### 質問テンプレート

各要素の質問は **選択肢付き** で提示する。デフォルト推奨を先頭にする。

##### TOPIC が不足

```
プレゼンテーションのテーマ（主題）を教えてください。
例:
• AI for Science の最新動向と Microsoft の取り組み
• Materials Informatics 研究基盤の構築提案
• 自由入力
```

##### AUDIENCE が不足

```
このプレゼンの聴衆は誰ですか？
• 経営層 / 役員（投資判断を行う意思決定者）
• 技術者 / 研究者（実装・研究を行う専門家）
• 政策立案者（MEXT / NIMS 等の行政関係者）
• 混合聴衆（技術者 + 経営層）
```

##### PURPOSE が不足

```
このプレゼンで聴衆にどんな行動を取ってほしいですか？
• 予算承認 / 投資決定
• 技術採用 / PoC 開始
• プロジェクト連携 / 共同研究
• 情報共有 / 認知向上（特定の行動なし）
```

##### DURATION が不足

```
発表時間はどのくらいですか？
• 5分（Lightning Talk — 5–8枚）
• 15分（標準発表 — 12–18枚）
• 30分（詳細発表 — 20–30枚）
• 60分（ワークショップ — 30–40枚）
```

##### MATERIALS が不足

```
既存の素材やデータソースはありますか？
• GitHub リポジトリ（URL を教えてください）
• 論文・技術レポート（タイトル or URL）
• 既存のスライド資料（ファイルパス）
• データ・KPI（概要を教えてください）
• 特になし（ゼロから作成）
```

##### OUTPUT が不足

```
最終的な成果物は何ですか？
• PowerPoint ファイル (.pptx)（推奨）
• エグゼクティブサマリー + PowerPoint
• スライド構成案のみ（設計ドキュメント）
• 発表用ノート付きフルセット
```

##### BRAND が不足

```
デザインスタイルの指定はありますか？
• Microsoft 公式スタイル（推奨）
• アカデミック / 学会スタイル
• カスタムブランド（カラーコード等を指定）
• おまかせ（デフォルトで進行）
```

##### LANGUAGE が不足

```
発表言語はどちらですか？
• 日本語（推奨）
• 英語
• バイリンガル（日本語スライド + 英語ノート）
```

### Step 4: コンテキストサマリー出力

1問1答完了後（または充足スコア ≥ 0.75 の場合即座に）、
以下のサマリーを出力してユーザーに確認する。

#### 出力テンプレート: `context-summary.md`

```markdown
# プレゼンテーション コンテキストサマリー

## 充足度スコア: {N}/8 ({パーセント}%)

| # | 要素 | 状態 | 内容 |
|---|------|------|------|
| 1 | TOPIC | ✅ | {テーマの要約} |
| 2 | AUDIENCE | ✅ | {聴衆の説明} |
| 3 | PURPOSE | ✅ | {目的の説明} |
| 4 | DURATION | ✅ | {持ち時間} |
| 5 | LANGUAGE | ✅ | {言語} |
| 6 | MATERIALS | ✅ | {素材の有無と内容} |
| 7 | BRAND | ✅ | {ブランド指定} |
| 8 | OUTPUT | ✅ | {成果物形式} |

## 推定フェーズ構成

{充足したコンテキストから、どの Phase をスキップするか提案}

- Phase 0 (Research): {実行 / スキップ} — {理由}
- Phase 1 (Architect): 必須
- Phase 2 (Executive Summary): {実行 / スキップ} — {理由}
- Phase 3 (Data Storytelling): {実行 / スキップ} — {理由}
- Phase 4 (Scientific Viz): {実行 / スキップ} — {理由}
- Phase 5 (Infographic): {実行 / スキップ} — {理由}
- Phase 6 (Brand Style): 必須
- Phase 7 (PPTX Builder): 必須
- Phase 8 (Speaker Coach): {実行 / スキップ} — {理由}

## 次のステップ

→ Phase 1: Presentation Architect に進みます。よろしいですか？
```

## 判定例

### 例1: 十分な入力

ユーザー入力:
> 「MEXT向けに、AI for Scienceの推進戦略を30分で発表するPPTXを作りたい。
>  Microsoft Discoveryの事例を中心に、日本語で。」

判定:
| 要素 | 状態 | 推定内容 |
|------|------|---------|
| TOPIC | ✅ | AI for Science 推進戦略 |
| AUDIENCE | ✅ | MEXT（政策立案者） |
| PURPOSE | 🟡 | 政策推進の承認？→ 確認推奨 |
| DURATION | ✅ | 30分 |
| LANGUAGE | ✅ | 日本語 |
| MATERIALS | 🟡 | Microsoft Discovery 事例 → GitHub MCP で収集可能 |
| BRAND | 🟡 | MEXT 向け → Microsoft スタイル推定 |
| OUTPUT | ✅ | PPTX |

充足スコア: 5.5/8 (69%) → MISSING 0件、INFER 3件 → 推定を確認して Phase 1 へ

### 例2: 情報不足の入力

ユーザー入力:
> 「プレゼン作って」

判定:
| 要素 | 状態 |
|------|------|
| TOPIC | ❌ |
| AUDIENCE | ❌ |
| PURPOSE | ❌ |
| DURATION | ❌ |
| LANGUAGE | ❌ |
| MATERIALS | ❌ |
| BRAND | ❌ |
| OUTPUT | 🟡 PPTX（推定） |

充足スコア: 0.5/8 (6%) → 優先順で1問1答を開始（最大6ラウンド）

## デフォルト値

質問上限（最大ラウンド数）を超えた場合、残りの要素にデフォルトを適用:

| 要素 | デフォルト |
|------|-----------|
| DURATION | 15分（標準発表） |
| LANGUAGE | 日本語 |
| BRAND | Microsoft 公式スタイル |
| OUTPUT | PowerPoint (.pptx) |
| MATERIALS | なし（Phase 0 でリサーチ実行） |

**TOPIC / AUDIENCE / PURPOSE にはデフォルトを適用しない。これらが不明な場合は必ず質問する。**

## Gotchas

1. **「おまかせで」と言われても TOPIC / AUDIENCE / PURPOSE は省略不可** — この3つが不明確だと全フェーズの品質が低下する。「おまかせ」には「テーマは何ですか？」で応答する
2. **INFER 判定は過信しない** — 文脈から推定した要素は、Phase 1 の requirements.md 作成時に再確認する。推定が外れると後続フェーズ全体に影響する
3. **質問疲れに注意** — 8問全部を連続質問するとユーザーが離脱する。最大ラウンド数を厳守し、残りはデフォルトで補完する
4. **既存資料のコンテキスト** — ユーザーが「この資料を更新して」と既存ファイルを指す場合、ファイルから8要素を自動抽出し、不足分のみ質問する

## 検証ループ

1. context-summary.md を生成
2. 以下を確認:
   - 全8要素に状態（✅/🟡/❌）が付与されているか
   - TOPIC / AUDIENCE / PURPOSE が全て ✅ か
   - 推定フェーズ構成がコンテキストと整合しているか
3. TOPIC / AUDIENCE / PURPOSE のいずれかが ❌ → 質問を続行
4. 全て ✅ → ユーザーに確認後、Phase 1 へ進行