SHIKIGAMI-McK

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。

🎯 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
- キャッシュシステム: 検索・訪問結果のキャッシュによる効率化
- 進捗管理: 成果物トラッキング、ダッシュボード、整合性チェック

📦 インストール

``bash
npm install @nahisaho/shikigami-mck
`

または、リポジトリをクローン:

`bash
git clone https://github.com/nahisaho/SHIKIGAMI-McK.git
`

🔧 Agent Skills

$3

| 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

$3

`mermaid
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

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`
ユーザー: 「新規事業の方向性を検討したい」

SHIKIGAMI-McK:
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
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
`

$3

`
ユーザー: 「組織の問題点を分析して」

SHIKIGAMI-McK:
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
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$3

`
ユーザー: 「間接費を削減したい」

SHIKIGAMI-McK:
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