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andreworia/insight-synthesis

生のファインディングをランク付けされたインサイトに変換し、各ファインディングを観察から含意、そして要求されるアクションへと「だから何?」の連鎖で引き上げます。

insight-synthesis とは?

このスキルは、チームが「これらすべては何を意味するのか」と問い始める段階や、箇条書きの観察結果が羅列されているだけのドラフトに対して使用します。ファインディングが情報を提供するのに対し、インサイトは意思決定を変革します。本スキルは「だから何?」ラダリング手法を用いて、各ファインディングを生の観察から解釈、含意、アクションへと引き上げ、複数のファインディングを少数の支配的インサイトにクラスタリングします。さらに、意思決定への影響度でそれらをランク付けし、それぞれに具体的なアクションとオーナーを紐付けます。最終的なアウトプットは、単なる事実のリストではなく、鋭くランク付けされた少数のインサイトです。このスキルは、どのAIエージェントプラットフォーム(Claude Code、Cursor、Codexなど)でも、マークダウン形式のSKILL.mdとして利用可能で、プロンプトやエージェント設定に直接組み込むことで、説明的な分析を実践的なガイダンスへと変えることができます。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/andreworia/claude-consulting-skills/tree/main/skills/insight-synthesis

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ドキュメント

インサイト合成

使用するタイミング

このスキルは、ファインディングは豊富にあるもののインサイトが不足している状況、つまり、何が真実かを記述するデータ、インタビューノート、分析結果のページが大量にあるものの、誰に何をすべきかをまだ示していない場合に使用します。チームが情報収集を終え、「つまりこれは何を意味するのか」と問い始めた瞬間、または、ドラフトが観察結果を羅列しただけで、読者に結論を委ねている場合に最適です。ファインディングは情報を提供しますが、インサイトは意思決定を変えます。

機能

ファインディングを「だから何?」ラダリングを通じてインサイトに変換します。各ファインディングについて、生の観察からその意味、意思決定への含意へと登り、最終的に誰かが行動できる結論に到達します。その後、関連するファインディングを少数の支配的インサイトにクラスタリングし、意思決定をどの程度変えるべきかでランク付けし、それぞれが要求するアクションを明示します。アウトプットは、長い事実のリストではなく、鋭くランク付けされた少数のインサイトです。

方法

  1. ファインディングを収集し、解釈から分離する。個々のファインディング(データポイント、パターン、インタビューシグナル)をすべて集め、生の観察にまで削ぎ落とします。今は事実と解釈を分離しておきます。これらを早期に混同すると浅いインサイトしか得られません。各ファインディングを平易に記述します。

  2. 各ファインディングを「だから何?」の連鎖で引き上げる。すべてのファインディングに対して、「だから何?」を繰り返し問い、各段階を書き留めます:観察(データが示すこと)、解釈(それが意味すること)、含意(意思決定やビジネスにとって何が続くか)、アクション(それゆえに何をすべきか)。意思決定者が行動できるところに到達するまで「だから何?」を問い続けます。解釈で止まっているファインディングは、まだインサイトではありません。

  3. 三つのレベルを正確に区別する。観察は事実です(「解約は最初の30日間に集中している」)。解釈はそれを説明します(「初期解約は初期価値体験の弱さによって引き起こされている」)。インサイトはそれに対して何をすべきか、そしてなぜそれが重要かを示します(「初期価値オンボーディングの改善は、単一で最も高いレバレッジを持つリテンション施策であり、その後のどの救済策よりも価値がある」)。すべてのファインディングをインサイトレベルまで引き上げるか、脇に置きます。

  4. 各候補インサイトを「だから何?」基準でテストする。真のインサイトは、自明でなく、意思決定に関連し、具体的です。三つのテストを適用します:賢明な幹部がすでにそれを想定しているか(はいならインサイトではない)、意思決定を変えるか(いいえなら些事)、行動に移せるほど具体的か(凡庸な言葉ならさらにラダリングする)。基準を満たさない候補は破棄します。

  5. 関連するファインディングを支配的インサイトにクラスタリングする。多くのファインディングが同じ根底にある真実を指しています。それらをグループ化し、20のファインディングを提示するのではなく、複数の観察が一つの支配的インサイトを裏付けるようにします。これが合成です:全体が、部分だけでは作れない主張になります。複数のファインディングに裏付けられた、少数の支配的インサイトを目指します。

  6. 各インサイトを反証する証拠と照らしてストレステストする。各支配的インサイトについて、データの中でそれに矛盾するものは何か、そしてそれが耐えられるかを問います。反対のファインディングを無視するインサイトは、結論ではなくストーリーです。サポートの強さと注意点を正直に記します。

  7. インサイトを意思決定への影響度でランク付けする。支配的インサイトを、驚きの度合いや証拠の確かさだけではなく、組織が何をすべきかをどれだけ変えるかで順序付けます。トップのインサイトは、テーブルにある意思決定を最も変えるものです。このランキングこそが、合成をガイダンスに変えるものです。

  8. 各インサイトにアクションとオーナーを付ける。すべての支配的インサイトに対して、それが要求する具体的なアクションと、誰がそのオーナーになるかを記述します。アクションを指定しないインサイトは興味深い事実に過ぎません。アクションこそが合成を行う価値を生み出します。

  9. インサイトを一つのメッセージに結びつける。すべての支配的インサイトが一緒になって何を言っているかを問います。多くの場合、それらはさらに一段階ラダリングして、包括的な結論、すなわち作業全体が意味する一つのことに到達します。そのトップラインが、後続のメモやデッキの支配的な考えになります。

  10. すべてのインサイトをその証拠に遡れるようにする。各支配的インサイトについて、主張からそれを裏付けるファインディングまでの線を維持し、インサイトが異議申し立てに耐えられるようにします。トレーサビリティこそが、合成と断言を区別するものです。

入力

  • 生のファインディング:データポイント、分析結果、インタビューノート、観察結果。
  • 合成が対応する意思決定または質問。
  • 既知の反証証拠や競合する説明。

出力形式

以下の順序で返します:

  • 合成が対応する意思決定。
  • 主要なファインディングの「だから何?」ラダー:それぞれを観察から解釈、含意、アクションとして示します。
  • 支配的インサイト:少数であり、それぞれを断定的で意思決定に関連する主張として記述し、それを裏付けるファインディングと注意点を添えます。
  • ランキング:支配的インサイトを意思決定への影響度で順序付け、なぜトップのものが最も重要かを説明します。
  • インサイトごとのアクション:それぞれが要求する具体的な動きとそのオーナー。
  • 包括的な結論:作業全体が意味する単一のこと。

例

意思決定:来年のリテンション努力をどこに集中するか(例示)。ファインディング:解約は最初の30日間に集中している;サポートチケットは最初の週に急増する;主要なマイルストーンに到達したパワーユーザーはほとんど解約しない;セーブチームは接触したアカウントのごく一部しか回復できない。

最初のファインディングのラダー:観察、解約は最初の30日間に最も高い;解釈、ほとんどの解約は初期価値に到達できない失敗であり、後期段階の決定ではない;含意、後続の救済策は間違った段階に対処している;アクション、リテンション投資を初期価値オンボーディングに上流シフトする。最初の週のチケット急増とマイルストーンファインディングは同じ支配的インサイトにクラスタリングされます。

支配的インサイト(第一位):「リテンションは最初の30日間の初期価値瞬間に勝敗が決まる。したがって、最もレバレッジの高い動きは初期オンボーディングの改善であり、後続のセーブチームへの資金提供ではない。」サポート:4つのファインディングが収束;注意点:ごく一部の解約は真に後期段階かつ価格主導である。アクション:セーブチームの予算をオンボーディング・活性化チームに再配分;オーナー:カスタマーサクセス責任者。包括的結論:リテンション問題はアクティベーション問題であり、努力全体を上流にシフトすべきである。

Individual skills in this repo

This repo contains 10 individual skills — each has its own dedicated page.

andreworia/competitor-analysis

Reads industry structure with Porter's Five Forces and profiles rivals on capability and cost, giving a clear view of who you compete with and how attractive the industry really is.

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Decomposes cost changes into volume, rate, and mix effects to identify the true root cause of cost escalation or decline.

andreworia/hypothesis-design

Builds an answer-first plan by stating disprovable hypotheses and, for each, the "what would prove me wrong" test and the exact analysis that settles it, so the team tests instead of boiling the ocean.

andreworia/issue-tree-builder

Decomposes one big question into a MECE issue tree or hypothesis tree of testable sub-questions, with branches ranked by impact so the team analyzes what matters first.

andreworia/objection-handling

Prepares for a hostile room by pre-morteming the pushback, surfacing the hardest questions your recommendation will face, and drafting a tight, evidence-backed answer to each.

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Turns a vague symptom or an over-broad brief into a one-page SCQA problem statement and a single decision-shaped key question the work must answer.

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Maps a core process end to end with Lean value-stream analysis and redesigns it to remove waste and fix broken handoffs.

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Structures an argument using the Pyramid Principle and SCQA so the recommendation lands in the first 60 seconds, with every supporting line grouped MECE beneath one governing thought.

andreworia/where-to-play-how-to-win

Builds a linked strategy choice cascade (winning aspiration, where to play, how to win, capabilities, management systems) so a direction is coherent and internally reinforcing, not a list of ideas.

andreworia/zero-based-budget-builder

Builds a zero-based budget for a cost center by requiring every line item to be justified from first principles rather than rolled forward from the prior year.

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