viewing-scene

name: viewing-scene description: "Use when 視聴シーン（いつ・どこで・なぜ聴くか）を検証・定義したいとき。「視聴シーン」「利用シーン」「どんな時に聴かれるか」「シーン分析」「視聴者はいつ聴く」「TTP の用途設計版」など。/audience-persona の結果を踏まえてシーン別パフォーマンスを分析。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"

自チャンネル既存データのシーン別パフォーマンス + ベンチマーク競合の活動タグ分析 + YouTube 検索需要調査で、注力すべきシーンと最適な動画尺を特定する。

シーン定義は TTP（徹底的にパクる）の用途設計版。ベンチマーク競合のタイトルに現れる活動タグ（for Study / for Focus / for Sleep 等）と動画尺の型を抽出し、自チャンネルのシーン候補に転写する。独自シーンは、転写した型の空白に対して設計する順序を取る。

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/channel/personas/persona-definition.md が存在すること（未実施なら /audience-persona を案内）
reports/ に最新の分析レポートがあること（なければ /analytics-collect → /analytics-analyze を案内）

3つのサブエージェントを並列起動（Agent ツール）:

Agent 1: 自チャンネルシーン別パフォーマンス

reports/ の最新分析レポートを読み込み
各動画の想定シーン（study, sleep, relaxation, dnd 等）を config/channel/content.json の title.theme_activities から判定
シーン × 再生数 × 平均視聴時間のマッピング表を作成
シーン別パフォーマンスランキングを生成
動画尺とパフォーマンスの相関分析

Agent 2: ベンチマーク活動タグ分析

Agent 3: 検索需要調査

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）から動的にキーワードを構築して WebSearch で需要を調査する
config/channel/content.json の tags.base と genre.* からキーワードを構築（例: {genre.primary} music for study / {genre.style} music for work / 作業用BGM {genre.primary}）
YouTube 検索のオートコンプリート傾向を推定

Phase 1 の結果 + persona-definition.md を統合し:

AskUserQuestion でメインシーンと動画尺の方針を確認。 docs/plans/viewing-scene-matrix.md を生成。

状況	兆候	対処
WebSearch 不可	検索結果が取得できない	手動入力で代替するか、当該分析をスキップする
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