nahisaho Scientific Audit Report
実験のデータ来歴（プロベナンス）と変更履歴を追跡し、 規制対応・再現性確保のための監査レポートを生成するスキル。
When to Use
- 規制当局への提出用監査証跡が必要なとき
- GLP / GMP / GCP 準拠のドキュメントを作成するとき
- データの来歴・変換履歴を記録するとき
- 実験の再現性を第三者に証明するとき
Quick Start
Step 1: 実験ログのスキャン
messages.jsonlの全エントリを読解conversation.mdのタイムラインを構築- 成果物の作成時刻・変更時刻を記録
Step 2: データ変換の追跡
- 入力データ → 中間データ → 最終出力のフロー図
- 各変換ステップで使用したツール・コマンド
- データ形式の変換記録（CSV → DataFrame → 統計結果）
Step 3: 環境・バージョン情報
- Python / R / Node.js バージョン
- 使用ライブラリとバージョン（pip freeze / npm list）
- OS・コンテナイメージ情報
- AI モデル・バージョン
Step 4: データ整合性チェック
- ファイルのチェックサム（SHA-256）
- 行数・カラム数の検証
- 欠損値・異常値の記録
- 入力データと出力データの整合性
Step 5: コンプライアンス確認
- データ保護（個人情報のマスキング）
- 倫理審査の承認状況
- ライセンス・利用規約の準拠
Output Format
audit_report.md:
# 監査レポート
## 実験概要
- 実験ID, 名称, 作成者, 期間
## データ来歴（プロベナンス）
### 入力データ
### 変換フロー
### 出力データ
## 使用ツール・バージョン
| ツール | バージョン | 用途 |
|--------|-----------|------|
## データ整合性チェック
| ファイル | SHA-256 | サイズ | 検証結果 |
|---------|---------|--------|---------|
## タイムライン
| 時刻 | 操作 | ユーザー |
|------|------|---------|
## コンプライアンス状況
Examples
- 「この実験の監査レポートを作成して」
- 「データ来歴を記録して」
- 「GLP準拠のトレーサビリティレポートを生成して」
ToolUniverse 連携
| TU Key | ツール名 | 連携内容 |
|---|---|---|
biotools |
bio.tools | データ来歴追跡・再現性確保ツール検索 |