analyze-behavior

name	analyze-behavior
description	010_Daily の行動ログを収集・解析し、気分×行動の相関、時間帯パターン、トリガー分析を実施する。
allowed-tools	Bash, Read
argument-hint	[period: week|month|YYYY-MM|all] (default: all)

行動ログ分析

収集スクリプトで構造化 JSON を取得し、行動科学に基づく分析を行う。

Step 1: データ収集

$HOME/works/pehebase/behavior-log で収集スクリプトを実行する。

cd $HOME/works/pehebase/behavior-log && npm run collect -- $ARGUMENTS

• 引数なし / all: 全期間
• week: 直近7日
• month: 直近30日
• YYYY-MM: 指定月

出力は CollectedEntry[] の JSON 配列。各エントリ:

フィールド	型	説明
date	string	YYYY-MM-DD
time	string	HH:MM
category	string	カテゴリ名
actions	string[]	行動リスト
location	string	場所（空文字OK）
trigger	string	きっかけ（空文字OK）
mood	number	気分の変化 -3〜+3（0=変化なし/未入力、相対値）
energy	number	エネルギー 0-5（0=未入力、絶対値）
body	number	身体の調子 0-5（0=未入力、絶対値）

注意: moodのみ相対値（行動前後の変化量）、energy/bodyは絶対値（現在の状態）。旧データではmoodも絶対値(1-5)で記録されている場合がある。

Step 2: 分析

データが3件未満の分析軸はスキップ。 無理に相関を主張しない。

2.1 サマリー

• 記録日数 / 期間日数 = カバー率
• 総エントリ数、1日平均
• カテゴリ別の出現回数（多い順）

2.2 気分変化 × 行動の相関

理論: 行動活性化療法(BA) — 「特定の活動→正の強化→気分改善」の因果連鎖

• カテゴリ別の平均気分変化量を比較（どの行動が気分を上げるか/下げるか）
• 気分が改善(+1以上)した行動 vs 悪化(-1以下)した行動のパターンの違い
• 気分変化が最もポジティブ/ネガティブな行動トップ3

2.3 時間帯パターン

理論: Quantified Self — 行動パターンは週単位で類似。時間帯で最適な行動タイミングを発見

• 午前(〜12:00) / 午後(12:00〜18:00) / 夜(18:00〜) の気分変化・エネルギー平均
• 曜日別パターン（2週間以上のデータがある場合のみ）

2.4 場所 × 気分・エネルギー

• 場所別の平均気分変化量・エネルギーレベル
• 各場所での主な活動

2.5 トリガー分析（認知パターン検出）

理論: Nisbett & Wilson (1977) — 人は行動の理由を正確に内省できない。自己報告した「きっかけ」は事実ではなく後付けの物語（confabulation）である可能性が高い。 したがってトリガー欄のテキストは「実際の原因」ではなく「本人の認知パターン」を示すデータとして扱う。

• トリガー欄に書かれた内容から認知の歪みパターンを検出（言い訳、社会比較、過度の一般化など）
• 同じ行動でもトリガー記述が異なるケースを比較（実際は同じ状況なのに異なる解釈をしていないか）
• 因果関係はデータから発見する: 行動・時刻・スコアの相関パターンを優先し、自己報告の「理由」に頼らない

2.6 身体状態トレンド

• エネルギー・身体の調子の推移（絶対値）
• 気分変化（相対値）とエネルギーレベル（絶対値）の関連性
• 身体の調子が低いときの共通要素

2.7 行動連鎖（Keystone Habits）

理論: ある行動が他の行動・状態に連鎖的に好影響する「キーストーン習慣」

• 同日内で前後する行動ペアの気分変化量
• 例: 「運動→学習」の順で記録すると気分変化量が大きい？
• 累積変化: 1日の合計気分変化量が高い日の行動パターン

Step 3: レポート出力

## 行動ログ分析レポート

**期間**: YYYY-MM-DD 〜 YYYY-MM-DD
**記録**: N日 / M日 (X%) | エントリ: N件

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### カテゴリ分布
運動・身体活動  ████████░░ 8件
仕事・勉強      ██████████ 10件
...

### 主な発見

#### 1. [最重要パターン]
[データ(N=件数, 平均値)に基づく説明]

#### 2. [次のパターン]
...

### スコアボード
| 指標 | 型 | 平均 | 最高 | 最低 | 傾向 |
|------|------|------|------|------|------|
| 気分(相対) | 変化量 | +0.8 | +3 | -2 | ↑ |
| エネルギー | 絶対値 | 3.4 | 5 | 2 | → |
| 身体の調子 | 絶対値 | 3.8 | 5 | 2 | → |

### 改善アクション
1. [具体的な提案] — 根拠: [データ]
2. ...

注意事項

• N が小さい場合は「傾向の可能性（N=3）」のように明記
• illusory correlation（思い込みの相関）に注意。偶然の一致と区別する
• ポジティブな発見を先に、改善点は建設的に
• ユーザーのメモ（自由テキスト）にも注目。数値に表れない洞察がある
• 自己報告バイアスに注意: トリガー欄や行動メモの「理由」は事実ではなく認知パターンとして扱う。因果関係はスコアと行動の統計パターンから導出する
• ユーザーに「なぜその行動をしたか」を聞かない。データが語るパターンを提示して気づきを促す