delegation-readiness-check

name	delegation-readiness-check
description	Walk a user through the 4-layer readiness check for AI delegation. Loads definitions/four-layer.yaml, asks the questions interactively, and reports PASS/REVISE/BLOCK per layer with the first gate to fix. Use when the user wants to evaluate whether a specific business process is ready to delegate to an AI agent, or asks to "do a readiness check" or "score this process."

delegation-readiness-check

対象業務を 4 層 + 効果測定 + 組織 readiness のフレームワークで対話的に採点します。 aidr check-readiness CLI の薄いラッパーです: 対話で回答を集め、問い付きの CSV(aidr init --format csv のテンプレート)に書き込み、CLI を JSON モードで 実行し、判定と「最初に直すべきゲート」を読みやすい要約に翻訳します。

いつ使うか

• ユーザーが業務名を挙げて、AI エージェントに委任できるか知りたいとき (例: 「経費精算承認」「取引先登録」)
• readiness チェック / 4 層チェック / ガバナンスゲートの実行を求められたとき
• overlay(自社の強化ルール)を当てた診断をしたいとき

ユーザーから受け取るもの

• 対象業務の名前(自由記述)
• 任意: 適用する overlay YAML のパス(複数可)

手順

1. 対象業務の名前を聞く。範囲が曖昧なら確認する (単一の承認種別か、エンドツーエンドのプロセスか)。

2. definitions/four-layer.yaml を読んで質問を取得する。質問をこの skill に ハードコードしない — 必ず定義ファイルから読む(overlay やバージョンアップと 同期を保つため)。ユーザーに質問を提示するときは text_ja を優先し、 無ければ text を使う。

3. 層ごとに質問を出す。1 層ずつまとめて聞き、質問 id ごとに yes / no / unknown を記録する。ユーザーが判断できないときは unknown にする(CLI は採点上 no として扱い、レポートでは unknown として 区別して表示する)。

4. L4 の後に効果測定(efficacy)の質問を出し、続けて組織 readiness (organization.C1〜C6)の質問を出す。組織軸を飛ばさない — 未回答は unknown(採点上 no)となり、他が満点でも総合 BLOCK になる。

5. bin/aidr init --target four-layer --format csv(overlay があれば --overlay <path> を 付ける)で問い付きテンプレートを /tmp/aidr-readiness-<timestamp>.csv に生成し、 集めた回答を 回答 列に書き込む(質問列は消さない — ユーザーが後から ファイル単体で見直せるように)。

6. bin/aidr check-readiness <tmp.csv> --format json を実行する (overlay があれば --overlay <path> を追加)。stdout と exit code を取得する。

7. JSON 出力をユーザー向けに翻訳する。結論(PASS / REVISE / BLOCK)を先頭に、 verdict が pass でない層・軸ごとに:

   • どの質問が no / unknown だったか
   • その層が最初のゲートか(blocked_from。並列軸(efficacy / organization)は ゲートに関与しないので、blocked_from には現れない)
   • 層・軸の purpose から導いた次の一手を 1 文

8. 結論が BLOCK / REVISE なら、次の具体行動を勧める:

   • ゲート層由来なら「まず層 L を直して、チェックを再実行してください」
   • 並列軸(組織 readiness 等)由来なら「業務プロセスとは独立の穴です。 軸の no / unknown 項目(受け皿・知識移転・bus factor 等)を整えてください」 この段階では AI への委任を勧めない。

出力の作法

• 質問のやりとりは短く。層ごとにまとめて聞き、1 問ずつのラリーにしない。
• 構造化された判定を先に、説明の文章を後に。
• 出典事例(味の素)の引用はユーザーが文脈を求めたときだけ。 成果物はフレームワークであり、事例研究ではない。

失敗時の扱い

• bin/aidr が PATH に無い場合は、PYTHONPATH にリポの src/ を設定して python -m adr.cli check-readiness ... にフォールバックする。
• overlay が check-overlay に通らない場合は、違反を提示して止まる。 半端に適用した overlay で採点しない。
• 自由回答(「たぶん」「場合による」)には yes/no の二値を促し、ニュアンスは レポート用のメモに残す。