audience-persona

name: audience-persona description: "Use when ターゲット視聴者のペルソナを定義・見直したいとき。「誰が聴くか」「ペルソナ設定」「ターゲット」「視聴者像」「ターゲット層」「リスナー像」「TTP の人物像版」など。/viewer-voice の結果を前提とし、/viewing-scene の入力になる。チャンネル立ち上げ・方向性見直し時に必ず使用すること"

Overview

コメント分析 + ベンチマークタグ分析 + Web 調査で主要ペルソナ 2-3 名を定義する。

TTP 原則（ベンチマーク参照）

ペルソナ抽出は TTP（徹底的にパクる）の人物像版。 コメント語彙・関心領域・検索キーワードの パターン を競合チャンネルから読み取り、 自チャンネルのターゲット仮説の初期値として転写する。 ペルソナ独自要素は、転写したパターンの上に重ねる順序で設計する。

前提

• config/channel/ が存在すること（load_config() でロード可能）。 存在しない場合 → 新規チャンネルなら /channel-new、既存チャンネルなら /channel-import を案内。
• docs/plans/viewer-voice-analysis.md が存在すること。 未実施の場合は先に /viewer-voice を実行するよう案内。

実行フロー

Phase 1: データ収集（サブエージェント並列）

2つのサブエージェントを並列起動（Agent ツール）:

Agent 1: ベンチマークタグ分析

• data/benchmark_YYYYMMDD.json（最新）を読み込み
• 全ベンチマーク動画のタグを集計（頻度順）
• チャンネルごとのタグ戦略の違いを分析
• 視聴者が使う検索キーワードの傾向を抽出
• TTP 対象として転写するコメント語彙・タグ・検索キーワードの 型 を明示

Agent 2: コミュニティ調査

• config/channel/content.json の tags.base と suno.genre_line（またはチャンネルのジャンルキーワード）から動的に検索クエリを構築して WebSearch で調査する
• config/channel/content.json の tags.base と genre.* からキーワードを構築（例: {genre.primary} music listener demographics / {genre.style} music youtube audience / {genre.context} background music community）
• 関連コミュニティ（Reddit, Discord 等）の住人像を推定
• ジャンル横断での視聴者傾向

Phase 2: ペルソナ構築

Phase 1 の結果 + viewer-voice-analysis.md の利用シーン・感情分析を統合し、 ペルソナ候補を導出。各ペルソナを以下のテンプレートで定義:

• 名前（架空）
• 年齢・性別傾向・職業
• 趣味・関心
• 音楽の利用シーン
• 求めている体験
• よく使うプラットフォーム
• 検索キーワード
• 自チャンネルへの示唆

Phase 3: 優先順位決定

AskUserQuestion で第一ペルソナを選択:

question: "第一ペルソナをどれにしますか？"
options:
  - 各ペルソナの要約（名前 + 利用シーン + 自チャンネルへの影響）

Phase 4: レポート保存

docs/channel/personas/persona-definition.md を生成。 ディレクトリが存在しなければ mkdir -p docs/channel/personas で作成してから書き出す。 選択結果に基づき、タイトル・タグ・概要欄への影響もまとめる。

障害時ガイダンス

関連ファイル

• docs/plans/viewer-voice-analysis.md — コメント分析結果（入力）
• data/benchmark_YYYYMMDD.json — タグデータ
• config/channel/content.json — 現在のタグ設定