# Scientific Audit Report

> 実験の監査レポート・データ来歴（プロベナンス）生成スキル。 データ変換履歴・使用ツールのバージョン・データ整合性チェックを 含むトレーサビリティレポートを自動生成する。 「監査レポート作成」「データ来歴を記録」「トレーサビリティ」で発火。

- Skill: `nahisaho/scientific-audit-report-2` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add nahisaho/scientific-audit-report-2`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/nahisaho/scientific-audit-report-2/raw
- Safety review: pending (external: skill-scanner PASS, skillspector PASS)
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Security
- Author: nahisaho (https://skillmd.com/u/nahisaho)
- Updated: 2026-09-21
- Page: https://skillmd.com/skills/nahisaho/scientific-audit-report-2

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# 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`:

```markdown
# 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 |