結果をレビューする
Tukun.ai はレビュー可能な分析のために設計されています。つまり、レビューは特別な例外フローではなく、通常利用の一部です。
何をレビューしているのか
Section titled “何をレビューしているのか”グラフがもっともらしく見えるかだけを見ているのではありません。その答えが、行いたい意思決定に本当に適しているかを見ています。
つまり、次を確認します。
- 質問の解釈
- データ範囲
- 指標ロジック
- 結果の形
- 根拠の強さ
レビューチェックリスト
Section titled “レビューチェックリスト”システムは、あなたが意図した質問に答えたか。
見るポイント:
- 正しい指標か
- 正しい対象エンティティか
- 正しいフィルタか
- 正しい期間か
2. 結果の形
Section titled “2. 結果の形”期待した形式で答えが返ってきたか。
例:
- 月次合計ではなく週次トレンドになっているか
- 1 つの全体数値ではなくプラン別内訳になっているか
- ランキングを求めたときだけ順位付きリストになっているか
3. データ範囲
Section titled “3. データ範囲”分析は正しいソースと妥当なテーブルを使っているか。
ソース文脈が間違っているなら、それ以降の答えを議論する価値はありません。
4. 指標ロジック
Section titled “4. 指標ロジック”件数、合計、平均、率、重複除外カウントの意味が、チームの指標定義と一致しているか。
ここでセマンティックモデリングが必要になることがよくあります。
5. 根拠の強さ
Section titled “5. 根拠の強さ”その答えは、今の意思決定に使うだけの強さを持っているか。
より高い基準が必要なケース:
- 経営レポーティング
- 価格や売上に関する判断
- 顧客向けコミットメント
- チーム全体の運用に載せるもの
共有ではなく洗練が必要なとき
Section titled “共有ではなく洗練が必要なとき”次の場合は結果を洗練してください。
- 方向性としては有用だが、まだ正確ではない
- 指標定義がまだ議論中である
- 重要な除外条件が欠けている
- セグメンテーションが不完全である
- 結果が古いデータや不完全データに依存している
- ファイルをアップロードした後の最初の答えがまだ広すぎて、もう一段狭い追質問が必要である
洗練ではなくモデリングが必要なとき
Section titled “洗練ではなくモデリングが必要なとき”次の場合はロジックをモデリングしてください。
- 同じ曖昧さが複数の質問で繰り返し出る
- 同じ指標をユーザーが別々の言い方で何度も尋ねる
- 同じ除外ルールを毎回手動で書き直している
- チームがその定義を共有の事実として扱いたい
保存すべきタイミング
Section titled “保存すべきタイミング”アカウント内の別の人が、元の議論を開き直さずに再利用できる状態になって初めて保存してください。
そこが、探索的出力と再利用可能なプロダクト資産の境目です。