aio-intent-finder

name	aio-intent-finder
description	AIO/LLMO 診断の前段で「自社が生成AI(ChatGPT/Gemini/Claude)で引っかかるべき大きめのインテント」を、インサイト(なぜ引っかかるべきか)付きで広く抽出する。レポート作成前の探索ステップ。

AIO Intent Finder — 引っかかるべきインテント抽出

生成AI検索（AIO/LLMO）診断の前段で、対象ブランドが ChatGPT / Gemini / Claude の回答で **推奨・引用されるべき「大きめのインテント」**を、インサイト付きで広く抽出するスキル。

狭いブランド指名だけでなく、ユーザーが実際に使う大きな入口まで横断する：

• tool ツール/プロダクト名起点（例「Claude Code のおすすめ学習サービスは？」）
• learning 学習導線（例「未経験から AIエージェントを作れるようになるには？」）
• problem 課題ベース（例「社員の生成AI活用を社内に広げるには？」）
• recommendation おすすめ/比較 ／ price 料金・無料・助成 ／ brand 指名

いつ使うか

• seo-aio-diagnosis で run_report を作る前に、どのインテントを LLM 実査で狙うかを決めたいとき。
• 抽出結果（query 群）は診断の run-spec.questions にそのまま流し込める（LLMO 実査の入力）。

使い方

OpenAI SDK が入った venv で実行（seo-aio-diagnosis の .venv を流用可）。OPENAI_API_KEY は OPENAI_API_KEY を環境変数で渡す（または --env <path> で .env を指定）。値は表示しない。

~/.claude/skills/seo-aio-diagnosis/.venv/bin/python \
  ~/.claude/skills/aio-intent-finder/scripts/extract_intents.py \
  --brand "AI Agent Camp" --domain ai-agent.camp \
  --brief "法人向け生成AI/AIエージェント研修。検索と生成AIでの露出を強化したい。" \
  --competitors "SHIFT AI,キカガク,Aidemy" \
  --out /tmp/intents.json

出力:

• intents.json — {overall_insight, intents:[{query, category, why, priority, current_guess}], model}
• 標準出力に優先度順の読みやすい要約（問い＋インサイト）

診断への連携

1. 本スキルで intents.json を生成 → 人がレビュー（引っかかるべき問いか確認）。
2. intents[].query を seo-aio-diagnosis の run-spec の questions に設定。
3. run_research(with_llmo=true) / run_report で LLM 実査 → 各インテントの言及有無・順位を測定。

注意

• query は実際に検索/質問される自然文のみ。架空の固有名詞・誇張は作らない。
• 出力はあくまで設計（仮説）。言及有無の事実は LLM 実査（06_llm_probe）で確定する。