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Use when /benchmark と /viewer-voice の TTP ベンチマークデータを徹底分析するとき。「競合分析」「チャンネルリサーチ」「TTP 対象抽出」で発動。データ収集・更新は /benchmark（未実行なら先に案内）
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| name | channel-research |
| description | Use when /benchmark と /viewer-voice の TTP ベンチマークデータを徹底分析するとき。「競合分析」「チャンネルリサーチ」「TTP 対象抽出」で発動。データ収集・更新は /benchmark（未実行なら先に案内） |
/benchmark と /viewer-voice で収集したベンチマークデータ + コメントデータを読み込み、徹底的に分析してレポートを生成する。
初回チャンネル開設フローは /channel-new で TTP 対象確認まで完結するため、本スキルは深掘り分析や方向性の再検討が必要なときに追加で実行する。
前提: /channel-new で TTP 対象確認が完了し、/benchmark と /viewer-voice を実行済みで、以下のデータが存在すること:
data/benchmark_YYYYMMDD.json — 競合チャンネルの動画データdata/comments_YYYYMMDD.json — 競合動画のコメントdocs/benchmarks/*.md — 各チャンネルの個別レポートdocs/benchmarks/thumbnails/ — サムネイル画像（ある場合）ベンチマーク分析の根本姿勢は TTP（徹底的にパクる）。 パクるのは「テーマそのもの」ではなく、競合動画に内在する 構造・パターン・型 — タイトルのフォーマット、サムネイルの構図、動画尺の分布、投稿スケジュール、 コメントに現れる利用シーンの語彙、勝ち動画の共通要素。 これらをそのまま自チャンネルの初期値として転写し、差別化はその上に重ねる。
既存実装の参照: .claude/skills/thumbnail/SKILL.md の TTP Swap モード、
src/youtube_automation/utils/metadata_generator.py の TTP 形式タイトル生成。
実行場所: リポジトリルート（チャンネルの独立リポジトリ）
ls data/benchmark_*.json data/comments_*.json docs/benchmarks/*.md
欠けているデータ種別ごとに以下を案内して停止する:
data/benchmark_*.json が無い → 先に /benchmark を実行するよう案内docs/benchmarks/*.md が無い → 先に /benchmark を実行するよう案内data/comments_*.json が無い → 先に /viewer-voice を実行するよう案内全種別が揃っている場合のみ Step 1 へ進む。
以下のファイルを読む:
data/ 内の最新の benchmark_*.jsondata/ 内の最新の comments_*.jsondocs/benchmarks/ 内の全 .md ファイルテーブル形式で全チャンネルを比較:
| チャンネル | 登録者 | 動画数 | 平均再生数 | 日次再生 | ER% | 投稿間隔 | 動画尺 |
加えて以下を分析:
/channel-new 方向性検討モードの入力になる）タイトル分析:
動画尺の傾向:
テーマ・世界観:
投稿スケジュール:
docs/benchmarks/thumbnails/ のサムネイル画像を Read ツールで読み込み（画像対応）:
サムネイル画像がない場合は docs/benchmarks/*.md 内の thumbnail_analysis セクションを参照。
コメントデータから以下を抽出:
利用シーン: いつ・どこで・何をしながら聴いているか 感情反応: どんな感情を表現しているか（癒し、懐かしさ、集中等） リクエスト: 視聴者が求めているもの（テーマ、長さ、頻度等） 言語分布: コメントの言語割合（国際性の指標） エンゲージメント: 深いコメント vs 浅いコメントの比率
全分析結果を docs/channel-research.md に保存:
# チャンネルリサーチレポート
生成日: YYYY-MM-DD
## 競合マトリクス
[Step 2 のテーブル]
## コンテンツ戦略
[Step 3 の分析]
## サムネイルパターン
[Step 4 の分析]
## 視聴者インサイト
[Step 5 の分析]
## 機会領域（ブルーオーシャン）
- 競合がカバーしていないテーマ
- 未開拓のフォーマット
- 差別化可能なスタイル
## 推奨事項
- ポジショニング案（3案程度）
- リスクと機会
「分析レポートが完成しました。方向性を見直す場合は /channel-new（方向性検討モード）、現在の方針で制作に進む場合は /wf-new に進めます。」
競合データはローカルの data/ / docs/benchmarks/ を分析するため外部 API には依存しない。
| 状況 | 兆候 | 対処 |
|---|---|---|
| 入力データ不在 | data/ のベンチマーク/Analytics スナップショットが無い | 先に /benchmark・/analytics-collect 等を実行して入力を用意 |
/channel-new → 前提: TTP 対象確認 / 初回 config / persona / branding/benchmark → 前提: 承認済み TTP 対象の動画データ収集/viewer-voice → 前提: コメント収集と視聴者インサイト分析/channel-new（方向性検討モード） → 任意: 方向性の再検討/wf-new → 初回コレクション制作Use when YouTube Analytics データの収集・最新化が必要なとき。「データ更新」「統計を取得」「分析の準備」で発動。/analytics-analyze の前段
Use when コレクションの楽曲を DistroKid 配信用に準備し、distrokid-helper Chrome 拡張へ渡すローカルサーバーを起動したいとき（30-distrokid 生成 / disc 分割 / metadata.md / ジャケット 3000×3000 新規生成 / uv run yt-collection-serve 起動）。『DistroKid 準備』『配信準備』『アルバム化』『distrokid-helper』で発動。DistroKid Web への転記・アップロード操作そのものは Chrome 拡張側の責務
Use when Suno UI で生成した曲のプレイリストを一括 DL + マスター化するとき（前工程 /suno、次工程 /videoup）。Lyria チャンネルでは不要
Use when プレイリストの作成・割り当て・確認をするとき。「プレイリスト作って」「初投稿」「初回投稿」「初回公開前にプレイリスト初期化」「/playlist」で発動
Use when Suno UI に投入する曲をブラウザで連続生成 + playlist 追加 + 一括ダウンロードしたいとき。uv run yt-collection-serve で suno-prompts.json を配信し、suno-helper Chrome 拡張で 1 タブ完結の自動実行（pattern 注入 → Generate → 完了待機 → 次へ → 全件完了で playlist 一括追加 → ZIP 一括 DL）を回す operator 手順。`/suno` でプロンプトが揃った後、または既存 collection の途中再開で使用する
Use when Suno ボーカル曲の歌詞を生成するとき。「歌詞生成」「vocal」「rap」「suno-lyric」で発動。/suno の前工程。Style / UI 投入は /suno と /suno-helper の責務