# Scientific Visualization

> AI for Science・Materials Informatics・Digital Twin 等の科学技術分野に特化した 概念図・パイプライン図・アーキテクチャ図を設計する。Mermaid コード例と PowerPoint 配置指示を含む scientific-visuals.md を出力する。 Use when 「科学図を作って」「パイプラインを可視化して」「アーキテクチャ図」 「Knowledge Graph」「Digital Twin」「材料探索フロー」「AI for Science 図解」。

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

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# Scientific Visualization — AI for Science 向け可視化

Phase 4: AI for Science・Materials Informatics 等の科学技術ドメインに特化した可視化設計。

## Use This Skill When

- 材料探索パイプライン（High-Throughput Screening）を図解する
- AI for Science ワークフロー（Data → Model → Simulation → Discovery）を可視化する
- Multi-agent 研究システム（Co-Scientist 型）のアーキテクチャを示す
- Knowledge Graph / Digital Twin の概念図を作成する
- 研究データプラットフォーム（ARIM, MDCL 等）の構成を説明する
- Foundation Models for Science の適用フローを示す

## Diagram Pattern Catalog

### Pattern 1: 材料探索パイプライン（High-Throughput Screening）

**使用場面**: 材料設計・逆設計のフローを説明するとき

```mermaid
graph LR
    A[目標特性定義] --> B[候補生成<br/>Generative Model]
    B --> C[スクリーニング<br/>ML Surrogate]
    C --> D[シミュレーション<br/>DFT / MD]
    D --> E[実験検証<br/>Autonomous Lab]
    E --> F[データ蓄積<br/>Materials DB]
    F -->|フィードバック| B
```

**PowerPoint 配置**: 左→右の水平フロー。各ステップを角丸四角形で配置。フィードバックループは下部に弧を描く矢印。幅=スライド横幅の90%。

### Pattern 2: AI for Science ワークフロー

**使用場面**: データ駆動型発見プロセスの全体像を示すとき

```mermaid
graph TD
    A[実験データ収集] --> B[データ前処理<br/>クリーニング・特徴量抽出]
    B --> C[AI/ML モデル学習]
    C --> D[予測・推論]
    D --> E[シミュレーション検証<br/>MD / DFT / FEM]
    E --> F[新知見・発見]
    F -->|仮説更新| A
```

**PowerPoint 配置**: 縦型フロー（上→下）。循環ループを右側に矢印で表現。スライド中央に配置、高さ=80%。

### Pattern 3: Multi-agent 研究システム（Co-Scientist 型）

**使用場面**: Agentic Workflow や自律型研究システムを説明するとき

```mermaid
graph TD
    User[研究者] --> Orch[Orchestrator Agent]
    Orch --> Lit[Literature Agent<br/>論文検索・要約]
    Orch --> Hyp[Hypothesis Agent<br/>仮説生成]
    Orch --> Exp[Experiment Agent<br/>実験設計・実行]
    Orch --> Ana[Analysis Agent<br/>データ分析]
    Lit --> KB[Knowledge Base]
    Hyp --> KB
    Exp --> KB
    Ana --> KB
    KB --> Orch
```

**PowerPoint 配置**: 中央に Orchestrator、周囲にエージェントを配置（ハブ&スポーク型）。Knowledge Base は下部に横長の四角形。

### Pattern 4: Knowledge Graph 構造

**使用場面**: Entity-Relation 型の知識構造を示すとき

```mermaid
graph LR
    M[Material] -->|has_property| P[Property]
    M -->|synthesized_by| S[Synthesis Method]
    M -->|characterized_by| C[Characterization]
    P -->|measured_at| Cond[Condition]
    S -->|uses| Prec[Precursor]
    C -->|produces| D[Dataset]
```

**PowerPoint 配置**: ネットワーク図として自由配置。主要ノードを大きく、関連ノードを小さく。エッジラベルは斜体。色はノード種別で分ける（最大4色）。

### Pattern 5: Digital Twin アーキテクチャ

**使用場面**: 物理システムとデジタル表現の対応関係を示すとき

```mermaid
graph LR
    subgraph Physical["物理空間"]
        Sensor[センサー群] --> Device[実験装置/設備]
    end
    subgraph Digital["デジタル空間"]
        Model[シミュレーションモデル] --> Predict[予測・最適化]
        Predict --> Control[制御指令]
    end
    Sensor -->|データ収集| Model
    Control -->|フィードバック| Device
```

**PowerPoint 配置**: 左右2カラム。左=物理空間（青系）、右=デジタル空間（緑系）。中央に双方向矢印。

### Pattern 6: Research Data Platform

**使用場面**: ARIM・MDCL 等の研究データ基盤の構成を説明するとき

```mermaid
graph TD
    subgraph Sources["データソース"]
        Exp[実験装置] 
        Sim[シミュレーション]
        Lit[文献DB]
    end
    subgraph Platform["データプラットフォーム"]
        Ingest[データ収集・変換] --> Store[統合ストレージ]
        Store --> Meta[メタデータ管理]
        Store --> API[API / Search]
    end
    subgraph Usage["利活用"]
        ML[AI/ML 分析]
        Viz[可視化]
        Share[共有・公開]
    end
    Sources --> Ingest
    API --> Usage
```

**PowerPoint 配置**: 3層レイヤー（上: ソース、中: プラットフォーム、下: 利活用）。各層を背景色で区分。

## 高関連テーマの図解指針

| テーマ | 推奨パターン | 補足 |
|--------|------------|------|
| Microsoft Discovery | Pattern 2 + Pattern 3 | MatterGen / MatterSim のフロー |
| Agentic Workflow | Pattern 3 | エージェント役割を明確に |
| Materials Informatics | Pattern 1 + Pattern 4 | データベースとの連携を強調 |
| Autonomous Lab / Self-Driving Lab | Pattern 1 + Pattern 5 | クローズドループを強調 |
| Foundation Models for Science | Pattern 2 | Protein / Molecule / Climate を分岐で |

## 聴衆別の用語レベル調整

| 聴衆 | 調整方針 |
|------|---------|
| 経営層・政策立案者 | 専門用語を平易化。「DFT」→「量子力学シミュレーション」等。ビジネスインパクトを強調 |
| 技術者・研究者 | 正確な専門用語を使用。手法名・ツール名を明記 |
| 学際的チーム | 各分野の用語に簡潔な注釈を付与 |
| 一般聴衆 | アナロジーを多用。図中心で説明 |

## Workflow

1. **テーマ・聴衆の確認**
   - 対象ドメイン（Materials / Bio / Climate 等）を特定
   - 聴衆レベル（経営層/技術者/学際/一般）を判定
   - 用語レベルを調整

2. **パターン選択**
   - Diagram Pattern Catalog から最適なパターンを選択
   - 複数パターンの組み合わせが必要か判断
   - Mermaid コードをドメインに合わせてカスタマイズ

3. **図解設計**
   - Mermaid コード例を生成
   - PowerPoint 配置指示を記述
   - 色・サイズ・ラベルを指定

4. **出力**: `scientific-visuals.md` を生成

## Deliverables

- `scientific-visuals.md` — パターン選択理由 + Mermaid コード + PowerPoint 配置指示 + 用語注釈

## Quality Gates

- [ ] 選択したパターンが対象テーマに適合している
- [ ] Mermaid コードが構文的に正しい（レンダリング可能）
- [ ] 聴衆レベルに合わせた用語調整がされている
- [ ] PowerPoint 配置指示（位置・サイズ・色）が各図に含まれている
- [ ] 科学的正確性が担保されている（手法名・プロセス順序）
- [ ] 1スライド1図の原則が守られている（複雑な図は分割）
- [ ] ノード数が1図あたり15個以下に収まっている

## Gotchas

1. **過度な簡略化** — 科学的正確性を犠牲にしない。特にプロセスの順序（前処理→学習→推論）を入れ替えない。簡略化する場合は「簡略化」と注記する
2. **専門用語の聴衆適合** — 経営層向けに「DFT」とだけ書いても伝わらない。必ず聴衆レベルに合わせて平易化または注釈を付ける。逆に学術発表では略語を正式名称に展開しない
3. **Mermaid の限界** — 複雑な分子構造・結晶構造は Mermaid では表現できない。概念図レベルに留め、詳細構造が必要な場合は「RDKit / VESTA 等の専門ツールで作成」と注記する
4. **ノード過多** — 1つの Mermaid 図に15ノード以上を詰め込むと可読性が破綻する。超える場合はサブ図に分割する

## Validation Loop

1. `scientific-visuals.md` を生成後、以下を検証:
   - [ ] 各 Mermaid コードが構文エラーなくレンダリングできるか
   - [ ] パターン選択がテーマに適合しているか
   - [ ] 聴衆レベルに合わせた用語調整がされているか
   - [ ] ノード数が15以下か
2. 不合格項目がある場合 → 該当図を修正して再検証
3. Mermaid 構文エラーの場合 → コードブロックを修正し、再レンダリング確認
4. 全項目合格後、ユーザーに提示して承認を得る ⏸️

## Failure Recovery

| 失敗パターン | リカバリ手順 |
|-------------|------------|
| 該当するパターンがカタログにない | 最も近いパターンをベースにカスタマイズ。ユーザーに「カスタムパターン」であることを通知 |
| Mermaid で表現困難な図（3D構造等） | 概念図レベルのフロー図に簡略化。「詳細は○○ツールで作成推奨」と注記 |
| ドメイン知識が不足 | ユーザーにプロセスの正確な順序・用語を確認。推測で科学的プロセスを構成しない |
| ノード数超過（15+） | サブシステムごとに図を分割し、概要図+詳細図の2層構成にする |

## Memory Persistence

このスキルの実行で得た学びは、以下の形式で Gotchas セクションに追記する:

- ドメイン固有の図解パターン（新規発見したパイプライン構成等）
- Mermaid で表現できた/できなかった科学的概念
- 聴衆ごとの用語調整で効果的だった表現

## 禁止事項

1. **科学的不正確な図の生成禁止** — プロセス順序の誤り、存在しない手法名の使用を禁止
2. **推測による科学プロセスの構成禁止** — 確信がないプロセスフローはユーザーに確認する
3. **未公開研究データの無断掲載禁止** — ユーザーの明示的許可なく研究データを図に含めない
4. **著作権のある図の転載禁止** — 論文・書籍の図をライセンス確認なしに再利用しない
5. **技術スタック逸脱禁止** — Mermaid / Chart.js 以外の可視化ライブラリを勝手に追加しない