np-report

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description	ねっぷちゃん本番環境の利用分析レポート。会話数・ユーザー数・週別推移・トピック分析・印象的な話題を D1 から集計。
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ねっぷちゃん利用分析

本番 D1（nepp-chan-db-prd）から利用統計を集計してレポートを生成する。

実行手順

1. クエリリファレンス（references/queries.md）を読む
2. ユーザーの要求に応じてクエリを実行（全期間 / 期間指定 / 週別）
3. レポートを出力

レポート構成

ユーザーの要求に応じて以下を組み合わせる。デフォルト（指定なし）は全セクション出力。

1. サマリー

■ 全期間（公開 2/17 〜 {today}）

ユーザー発言数 ： {n}
アシスタント応答数 ： {n}
往復数（ペア） ： 約 {n} 回
スレッド数 ： {n}
ユニークユーザー数 ： {n}

2. 週別推移

■ 週別推移

{week1} ： 往復 {n} 回 / アクティブ {n} 人 / 新規 {n} 人
{week2} ： 往復 {n} 回 / アクティブ {n} 人 / 新規 {n} 人
...
{last_week} ： 往復 {n} 回 / アクティブ {n} 人 / 新規 {n} 人（途中）

最終週が今週途中の場合は「（途中）」を付ける。 数値の後に傾向の解説を1〜3文で付ける。

3. エンゲージメント分布

■ エンゲージメント分布

1回だけ ： {n} 人（{pct}%）→ 発言 {n} 回
2-3回 ： {n} 人（{pct}%）→ 発言 {n} 回
4-10回 ： {n} 人（{pct}%）→ 発言 {n} 回
11-20回 ： {n} 人（{pct}%）→ 発言 {n} 回
21回以上 ： {n} 人（{pct}%）→ 発言 {n} 回

分布の特徴を1〜2文で解説。

4. トピック分析

persona テーブルの topic を集計。各トピックの後に代表的なキーワードを付ける。 キーワードは同トピックの persona content から頻出する具体的な固有名詞・テーマを抽出。

■ トピック分布（全期間）

観光 ： {n} 件（{pct}%）— そば、スキー、道の駅、温泉
行政 ： {n} 件（{pct}%）— 村長、移住支援、セコマ連携
生活 ： {n} 件（{pct}%）— 子育て、地震、除雪
...

キーワード抽出方法: トピックごとに content を数十件サンプリングし、具体的な固有名詞やテーマを3〜5個選ぶ。

週別トピックも出す場合は各週の上位3トピックをキーワード付きで表示。

■ 週別トピック（各週上位3）

2/17-2/23 ： 観光(299) そば、スキー / 行政(270) 村長、協定 / その他(231)

5. 印象的な話題ピックアップ

persona テーブルの content からユニークな話題をサンプリング。 各トピック上位から数件ずつ取得し、具体的で面白いエピソードを選んで紹介。

SELECT content, topic, category FROM persona
WHERE conversation_ended_at >= '{start_utc}'
  AND topic = '{topic_name}'
ORDER BY created_at DESC LIMIT 10

選定基準:

• 具体的なエピソードや要望が含まれるもの
• 村の暮らしや特産品に関する生の声
• ユニークな質問や提案

出力例:

■ 印象的な話題

- 「音威子府そば（黒いそば）」に関する YouTube 動画への関心が複数
- 道の駅のトイレ改修への感謝の声
- 村外（東京・大阪）での特産品販売への要望
- 除雪に関する具体的な困りごと相談

出力ルール

• テーブル形式は使わない。項目 ： 値 のプレーンテキスト形式
• 数値には3桁カンマ区切りを使う
• 傾向の解説は簡潔に（各セクション1〜3文）
• 週の区切りは JST 基準（月曜始まり）