データ権利の確認を後回しにすると何が起きるか
AIプロジェクトで「このデータを学習に使っていいか」という問いは、意外なほど後回しにされやすい。スクレイピングで収集したニュース記事、Webから拾った画像、購入したデータセット——それぞれのライセンスや利用規約を精査しないまま学習を進め、リリース直前に法務から待ったがかかるケースは珍しくない。cdo-reviewはその種の判断ミスを、プランニング段階でCDO（最高データ責任者）の立場から体系的に問い直すスキルだ。単なるチェックリストではなく、意思決定を促す対話形式で盲点を掘り起こす。
どういう場面で力を発揮するか
主に三つの局面で使える。一つ目は学習データの権利確認。外部ソースのデータをファインチューニングや事前学習に使う前に、著作権・プライバシー・利用規約の観点から適切かどうかを整理する。二つ目はデータアーキテクチャの選定。バッチかリアルタイムか、ウェアハウスかレイクハウスか、スケールとコストの見込みを問い直しながら選択肢を絞り込む。三つ目はデータプロダクト化・採用計画の検証。外部提供するデータAPIの品質保証体制や、採用しようとしているデータエンジニアのスキルセットが事業目標に合っているかを確かめる。
導入と使い方
/cs:cdo-review <プランの概要を1〜3段落で記述>
Claude Codeで上記を実行するだけでいい。スキルはCDOが部下のプレゼンを聞くような形で問いを返してくる。それに答えながら曖昧な前提を一つずつ確認することで、後から発覚するリスクを実装前に潰せる。導入手順としては、Claude Codeをインストール後、/skills でcdo-reviewが表示されることを確認し、レビューしたいプランを平文で渡すだけだ。「計画に自信はある、でも抜けが怖い」という段階で使うのが最も効果的で、CDOがいないチームほど恩恵を受けやすい。
skill_content側のparse/generateについては、上記テキストをそのまま渡せば _parse() が各ラベルを抽出できます。generate() の実行はNobuの承認後に行います。