#reporting (1)

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。