SHIKIGAMI

GitHub Copilot Agent Skills for Deep Research & McKinsey Consulting

マッキンゼーのコンサルティング手法（仮説駆動、MECE、ピラミッド原則、7Sフレームワーク等）を活用した深層リサーチ自動化Agent Skillsパッケージです。GitHub Copilot CLI と連携し、Copilot CLI の組み込み機能を活用しつつ、SHIKIGAMI独自のリサーチ・コンサルティング機能を提供します。

🎯 できること

• 対話的目的探索: ユーザーの表層的な依頼から「真の目的」を探索
• Deep Research: WebResearcherパラダイムに基づく反復的深層リサーチ
• マッキンゼー・フレームワーク分析: 仮説駆動、イシューツリー、7S、ピラミッド原則等を適用
• 高品質レポート生成: ハルシネーション防止、ソース追跡、引用管理
• マルチポップ探索: リサーチ中の分岐点を自動検出し、複数パスを同時探索
• ベクトル検索: 過去のリサーチ資産をセマンティック検索で再利用
• 品質検証ループ: Build→Type→Lint→Test→Security→Diff の6フェーズ検証

📦 インストール

npm install @nahisaho/shikigami-mck

または、リポジトリをクローン:

git clone https://github.com/nahisaho/SHIKIGAMI.git

🏗️ アーキテクチャ

SHIKIGAMI v2.0.0 は GitHub Copilot CLI の組み込み機能を最大限活用する設計に移行しました。

flowchart TB
    CLI["GitHub Copilot CLI<br/>web_search / web_fetch / store_memory / grep<br/>explore / research / rubber-duck agents<br/>/session / /context / /compact"]
    SHIKI["SHIKIGAMI v2.0.0"]
    SKILLS["Agent Skills (15 skills)<br/>Research<br/>Consulting<br/>Quality<br/>MUSUBIX SDD"]
    MCP["MCP Server (10 tools)<br/>embed / similarity<br/>semantic_search<br/>branch_detect / eval / select<br/>set_project / get_project<br/>save_prompt / save_research"]

    CLI --> SHIKI
    SHIKI --> SKILLS
    SHIKI --> MCP

🔧 Agent Skills（15スキル）

リサーチ・コンサルティング

| スキル | 説明 | |--------|------| | shikigami-planner | 対話的目的探索・5 Whys・JTBD・リサーチ計画立案 | | shikigami-deep-research | Think→Report→Actionサイクルの反復的深層リサーチ | | shikigami-consulting-framework | マッキンゼー・フレームワーク分析（仮説駆動・7S・ピラミッド原則等） | | shikigami-writing | レポート生成・ハルシネーション検出・引用管理 |

品質・検証

| スキル | 説明 | |--------|------| | build-fix | ビルドエラーを分類・反復修正（TypeScript/ESLint/依存関係） | | checkpoint | セーフポイントの作成・復元・比較（Git統合） | | e2e-runner | Playwrightを使用したE2Eテスト生成・実行 | | eval-harness | pass@kメトリクスでAIコード生成品質を評価 | | verification-loop | Build→Type→Lint→Test→Security→Diff の6フェーズ検証 |

MUSUBIX SDD

| スキル | 説明 | |--------|------| | musubix-sdd-workflow | 10憲法条項に従った仕様駆動開発ガイド | | musubix-domain-inference | 自動ドメイン検出・コンポーネント推論 | | musubix-code-generation | 設計仕様からのコード生成 | | musubix-test-generation | TDD/BDDによるテスト生成 | | musubix-adr-generation | Architecture Decision Records作成 | | musubix-best-practices | 学習済み17ベストプラクティスガイド | | musubix-c4-design | C4モデル設計ドキュメント作成 | | musubix-technical-writing | 技術ドキュメント作成 | | musubix-ears-validation | EARS形式要件の検証・作成 | | musubix-traceability | 要件・設計・コード・テスト間のトレーサビリティ管理 |

🔌 MCP Server（10ツール）

| ツール | 説明 | |--------|------| | set_project / get_project | リサーチプロジェクトの設定・取得 | | save_prompt | リサーチプロンプトの保存 | | save_research | リサーチ結果の保存 | | embed | テキストのベクトル埋め込み生成 | | similarity | テキスト間の類似度計算 | | semantic_search | 過去のリサーチ資産をセマンティック検索 | | branch_detect | リサーチ中の分岐シグナル検出 | | branch_evaluate | 分岐パスのスコアリング・評価 | | branch_select | 最適な探索パスの選択 |

📝 Prompts

| プロンプト | 説明 | |-----------|------| | shikigami-purpose-discovery | 目的探索を開始 | | shikigami-deep-research | Deep Researchを実行 | | shikigami-framework-analysis | マッキンゼーフレームワーク分析を実行 | | shikigami-report-writing | ピラミッド原則に基づくレポートを生成 | | shikigami-full-research | 統合リサーチを実行 |

📚 マッキンゼー・フレームワーク一覧

問題解決・仮説思考

| フレームワーク | 説明 | |--------------|------| | 仮説駆動アプローチ | 仮説を立て、検証し、結論を導く問題解決手法 | | イシューツリー | 問題をMECEに分解し、解決の優先順位を明確化 | | ピラミッド原則 | 結論先行で論理的にコミュニケーション（Barbara Minto） | | MECE | 漏れなくダブりなく整理 |

組織・戦略

| フレームワーク | 説明 | |--------------|------| | マッキンゼーの7S | 組織の7要素（Strategy, Structure, Systems, Shared Values, Style, Staff, Skills）の整合性分析 | | 3つの地平線 | 短期（H1）・中期（H2）・長期（H3）の成長を同時管理 | | 成長のグラニュラリティ | 成長を詳細に分解して真の成長源を特定 |

業績改善

| フレームワーク | 説明 | |--------------|------| | 間接費価値分析（OVA） | 間接部門のコストと価値を分析し最適化 | | プロフィットプール分析 | バリューチェーン全体の利益分布を可視化 | | SCP分析 | 産業構造→企業行動→業績の因果関係を分析 |

🔄 マッキンゼー式ワークフロー

flowchart TB
    subgraph Phase1["Phase 1: 問題定義"]
        P1A[クライアントの真の課題特定] --> P1B[成功の定義]
        P1B --> P1C[スコープと制約の確認]
    end
    
    subgraph Phase2["Phase 2: 仮説構築"]
        P2A[初期仮説の設定] --> P2B[支持論拠の整理]
        P2B --> P2C[反証可能な形式で表現]
    end
    
    subgraph Phase3["Phase 3: イシュー分解"]
        P3A[イシューツリー作成] --> P3B[優先順位付け]
        P3B --> P3C[分析計画策定]
    end
    
    subgraph Phase4["Phase 4: データ収集・分析"]
        P4A[定量・定性データ収集] --> P4B[80/20分析]
        P4B --> P4C[So What?で洞察抽出]
    end
    
    subgraph Phase5["Phase 5: 統合・提言"]
        P5A[ピラミッド原則で構造化] --> P5B[アクションプラン策定]
        P5B --> P5C[インパクト評価]
    end
    
    Phase1 --> Phase2
    Phase2 --> Phase3
    Phase3 --> Phase4
    Phase4 --> Phase5

🚀 使用例

例1: 成長戦略の検討

ユーザー: 「新規事業の方向性を検討したい」

SHIKIGAMI:
1. [Planner] 「成長の目標は何ですか？」→ 真の目的を探索
2. [Deep Research] 市場情報を仮説駆動で収集（web_search / web_fetch 活用）
3. [Framework] 3つの地平線、成長のグラニュラリティを適用
4. [Writing] ピラミッド原則で構造化した提言レポートを生成

例2: 組織変革の診断

ユーザー: 「組織の問題点を分析して」

SHIKIGAMI:
1. [Planner] 変革の目的・成功基準を確認
2. [Deep Research] 組織情報を収集
3. [Framework] マッキンゼーの7Sで整合性を分析
4. [Writing] イシューツリーで課題を構造化したレポートを生成

例3: コスト削減プロジェクト

ユーザー: 「間接費を削減したい」

SHIKIGAMI:
1. [Planner] 削減目標・制約を確認
2. [Deep Research] 間接部門の機能・コストを調査
3. [Framework] OVA（間接費価値分析）を適用
4. [Writing] 優先順位付きの削減提言レポートを生成

📄 ライセンス

MIT License

👤 作者

nahisaho