分析レポートで「課題発見→施策提案」を網羅的に書くと情報過多で読まれない。ビジネスサイドから来た依頼書の項目①〜⑦に1対1対応させ、各回答に**参照元（どの資料のどの部分を見たか）**を添える構造が最も読みやすい。
構造
## 参照データ一覧
| 略称 | 実体 | 粒度 |
|---|---|---|
| 資料A | 検索語句レポート | ... |
| 資料B | LPレポート | ... |
| 資料C | ヒートマップCSV | ... |
## ① 対象を決める
### 回答
...
### 参照元
- 資料B → L4粒度で集計 → 費用1位のスライスを選定
## ② カテゴライズ
### 回答
...
### 参照元
- 資料A → ①で絞込 → XXX語句 → カテゴリ辞書で分類
効果
| Before（網羅型） | After（1対1対応） |
|---|
| 課題1〜6が並列で優先度不明 | ①〜⑦順に読めば結論が導ける |
| 数値の出典が追えない | 資料A〜Eで追跡可能 |
| レビュワーが「この数値の根拠は？」と往復 | 各主張の横に参照元がある |
| 代理店がサボれる | 事業主が「資料Xの何ページ」で検証できる |
重要ポイント
- 依頼書の文言に忠実に答える（「対象の広告グループを決める」と書いてあるなら広告グループ粒度で答える。LP粒度に勝手に格上げしない）
- 分析の限界を正直に開示する（粒度ズレ・セグメント切れない問題など）
- 参考PDFなど既存アウトプット形式があれば踏襲する（2列「現状vs改善案」レイアウト等）
「AI出力の品質をビジネス側が評価できる状態」を設計することで、標準化プロセスの再現性が上がる。