# LabChin: サンプル研究パッケージ

サンプルデータによる開発構想のデモです。実際の製品実行記録ではありません。

## 問いから調査報告へ

少量の学習データで欠陥を検出する方法を比較し、原典に基づく報告書を作成してください。

報告書の一文の隣に、その出所の原文を置きます。

## 作業シナリオ

### 01 目標確認

問い、範囲、完了条件を確認します。

- 範囲：ラベルの少ない画像の欠陥検出。
- 必要な成果：手法比較、原典、未解決の問い。

### 02 根拠収集

原典と関連する過去の作業を集めます。

- 必要な学習データ、検証方法、適用条件を比較します。
- 論文の結果とチームの実測を区別します。

### 03 レビュー

現在の根拠と古い仮定を区別します。

- 別のデータでの性能は、本番画像の性能を保証しません。
- 次の確認：手法選択の前に独立した評価データを準備します。

### 04 成果整理

報告書、出典、次の作業をまとめます。

- 成果物：手法比較報告書と出典記録。
- 次の作業：研究責任者とデータ分割、合格基準を決めます。

## サンプル研究パッケージ

### research-brief.md

この場面が示すもの: 答えるべき問い

目標、範囲、完了条件を先に記録します。

- 個人ファイル

### source-records.md

この場面が示すもの: 結論より先に根拠

原典と主張、限界を関連づけます。

- 組織で共有

### analysis-notes.md

この場面が示すもの: 根拠が変える判断

方法を比較し、未確認事項を残します。

- 個人ファイル

### research-report.md

この場面が示すもの: 次の作業に渡す成果

結論、根拠、未解決の問い、次の行動をまとめます。

- 組織で共有