ほとんどの分析エラーはモデルで起きません。もっと前で起きます——黙って行を落とした結合、一貫しない除外基準、「知見」になってしまったセンサーのアーチファクト。Neutropic はデータ準備を、分析の中で最も日光を必要とする部分として扱います。同じセッションのこのステップ：試験は（サンプルデータで）終わり、スプレッドシートが入ってきます。
ステップ 1 — データを一度だけ添付する
入力欄の + を押してファイルを添付します——Excel、CSV、インタラクションログ、録画、生体信号のエクスポート、すべて使えます。ファイルはセッションに残るので、以後のすべてのステップが名前で参照します。再アップロードも、ほぼ同一の 3 つの CSV のどれが最新かを推測することもありません。
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/data-analysis Inspect the uploaded pss_trial.xlsx (two groups, PSS-10 pre/post). Check data quality and baseline balance, compute change scores, and deliver a reproducible analysis report with plots.
ステップ 2 — 分析の前に検査する
エージェントはまず構造を読みます——80 行、5 列、欠損なし、PSS-10 スコアは範囲内、群間のベースラインは均衡——そして明示的な分析計画を書きます。それから初めてサンドボックスで計画を実行し、各コードステップがチャットに表示され展開できます。
- 欠損データは補完や除外を適用する前に、変数ごと・参加者ごとに報告されます。
- 除外基準はルールとして明記され、一様に適用され、数えられます。
- マルチモーダル入力——表情、視線、姿勢、音声、rPPG/HRV、EDA、EEG——も同じセッション内で、生の記録から特徴量まで同じ扱いを受けます。
ステップ 3 — 要約だけでなくデータを見る
一つのメッセージから 6 つの成果物が出てきます：データ品質レポート、個人ごとの事前-事後の軌跡、変化量の分布、ANCOVA の当てはめ、データに何をしたかのパイプライン図、結果の構造化 JSON。
ステップ 4 — 入力を明記するレポートを読む
分析レポートは、いかなる数値を報告する前にデータセット、デザイン、方法論的パイプラインを明記します——査読者がファイルから図までの経路をたどれるように。
ステップ 5 — 設計上、再現可能
すべての成果物がそれを生んだコードとデータのスナップショットを記録します。除外基準を変えて再実行すると、下流のすべての図が同じパイプラインから更新されます——クリーニングログが正確に何が変わったかを示します。
準備が研究の勝敗を分けます。モデルと同じ厳密さを準備に与えれば、モデルは易しくなります。
