/channel-research

Use when チャンネル調査を状態判定付きで一括実行または一段だけ実行するとき。競合データ収集は --benchmark、追加競合候補の発掘は --discover、TTP・ニッチ仮説の比較または収集済みデータ分析は --market、競合コメントからの視聴者インサイト抽出は --voice、競合サムネイルの上位群・下位群比較は --thumbnail を使う。「競合データ収集」「ベンチマーク更新」「競合候補」「競合発掘」「市場調査」「競合分析」「チャンネルリサーチ」「TTP 対象抽出」「視聴者の声」「コメント分析」「ユーザーリサーチ」「サムネイル徹底分析」「競合サムネ分析」「サムネ勝ちパターン」で発動。方向性の決定は channel-strategy の direction mode、サムネイル生成は /thumbnail、人間の眼を鍛える訓練は /truth-eye を使う

何ができるか

競合の発見とデータ収集から、市場・視聴者・サムネイルの分析までを一つの入口で進めるスキルです。フラグなしなら benchmark → discover → voice → market を状態判定つきで実行し、鮮度内の成果物は再利用します。調査結果はチャンネル戦略や次の企画へ渡せる JSON / HTML ペアとして残ります。

mode	すること	主な成果物
`--benchmark`	登録済み競合の動画データとサムネイルを収集	`data/benchmark_*.json`、benchmark report
`--discover`	キーワード検索から追加競合候補を発掘	`research/*-discovery.md` / `.csv`
`--market`	市場比較または収集済みデータの横断分析	`docs/channel-research.json` / `.html`
`--voice`	競合コメントから視聴者の語彙・利用シーンを抽出	viewer voice report、`data/comments_*.json`
`--thumbnail`	競合サムネイルの上位群・下位群を比較	thumbnail analysis report

チャンネル調査を一通り更新したいとき

/channel-research

競合データ、追加候補、コメント、横断分析を順に更新します。--thumbnail は任意の深掘りなので一括実行には含まれず、必要なときだけ明示して実行します。

登録済み競合の最新データを集めたいとき

/channel-research --benchmark

承認済みベンチマークチャンネルの動画指標とサムネイルを収集し、比較レポートを更新します。鮮度内なら API を呼ばず既存データを使い、収集が必要な場合は API コストを示して確認します。

新しい競合候補を探したいとき

/channel-research --discover

ニッチ、用途、ムードなどの検索語から候補を発掘し、登録前に人が比較できる Markdown / CSV を作ります。候補の採用や設定変更までは自動で行いません。

市場の勝ち筋や機会領域を整理したいとき

/channel-research --market

競合データとコメントが揃っていれば収集済みデータを横断分析し、競合マトリクス、コンテンツ戦略、視聴者インサイト、機会領域をまとめます。新規市場の比較が必要な場合は一次情報を根拠に market comparison を行います。

視聴者の言葉や利用シーンを知りたいとき

/channel-research --voice

競合上位動画のコメントを収集し、感情、没入、利用シーン、要望、言語傾向を分析します。出力は /channel-strategy --persona や /channel-strategy --scene の根拠になります。

競合サムネイルの勝ちパターンを比較したいとき

/channel-research --thumbnail

再生数による上位群と下位群を同じルーブリックで比較し、構図・配色・文字・視線誘導の差を /thumbnail へ渡せる TTP として整理します。サムネイル自体の生成は行いません。

つまずいたら

競合チャンネルが未登録で止まる — /setup --channel の競合設定を完了するか、/channel-research --discover で候補を探してください
OAuth 認証がなくて収集できない — /setup で YouTube API の認証を完了してください
--market の入力不足で止まる — /channel-research --benchmark と /channel-research --voice を先に実行してください
--thumbnail で比較数が足りない — サムネイル取得を有効にした --benchmark を再実行し、対応付け可能な動画を 2 件以上用意してください
収集前の確認で止まる — API call が発生するための承認待ちです。表示された対象数とコストを確認して続行してください

リファレンス

発動フレーズ

競合データ収集
ベンチマーク更新
競合候補
競合発掘
市場調査
競合分析
チャンネルリサーチ
TTP 対象抽出
視聴者の声
コメント分析
ユーザーリサーチ
サムネイル徹底分析
競合サムネ分析
サムネ勝ちパターン

前後工程

前工程: /setup --channel, /setup --import
後工程: /channel-strategy --direction, /channel-strategy --persona, /wf-new, /thumbnail
委譲先: なし

成果物

書き込む: docs/benchmarks/benchmark-report.json, docs/benchmarks/benchmark-report.html, docs/benchmarks/thumbnails/<channel>_<video-id>.jpg, data/benchmark_<YYYYMMDD>.json, research/<niche>-discovery.md, research/<niche>-discovery.csv, .cache/youtube-automation/discover-competitors-search.json, docs/research/market-<YYYY-MM-DD>.json, docs/research/market-<YYYY-MM-DD>.html, docs/channel-research.json, docs/channel-research.html, data/comments_<YYYYMMDD>.json, docs/plans/viewer-voice-analysis.json, docs/plans/viewer-voice-analysis.html, docs/benchmarks/thumbnail-analysis.json, docs/benchmarks/thumbnail-analysis.html, data/thumbnail_compare/benchmark/*_<video-id>.jpg
読み込む: config/channel/analytics.json, config/channel/content.json, config/skills/benchmark.yaml, config/skills/discover-competitors.yaml, data/benchmark_*.json, data/comments_*.json, 検証済み channel-research report JSON, data/video_analysis/<channel>/<video-id>.json

想定 API call 数

各 mode の詳細は対応 reference を正とする。

API	call 数 / 実行	変動要因
YouTube Data API v3	`ceil(更新チャンネル数 / 50) + 更新チャンネル数 × 2 × ceil(scan_recent / 50)` units	更新チャンネル数、`scan_recent`
Vertex AI Gemini	既定 OFF。有効時は分析対象サムネイル枚数分	`gemini_thumbnail_analysis`、対象枚数
YouTube Data API v3 search.list	`--discover` のキーワード数 × 100 units	キーワード数（既定 3-5、上限 8）
YouTube Data API v3 channels.list / videos.list	`--discover` の候補数に応じて約 1 + 2 × 候補数 units	pre-filter 通過数
Web 検索 / 接続済み一次情報	`--market` の `market-comparison` branch で根拠数に応じる	比較対象数、評価軸数。`collected-analysis` は 0 call
YouTube Data API v3 commentThreads.list	`--voice` の対象動画数 × 1 call	1 万再生以上の動画数、`--min-views`、`--max-comments`
外部 API	`--thumbnail` は 0 call	既存のローカル benchmark JSON・画像・分析だけを使用

上限 / 承認: freshness_days 内は skip し、収集実行は -y / --force がない限り事前確認する