issue-82 索引

• Issue: #82 AI分析パイプライン設計
• URL: https://github.com/icloudaichi/openclaw/issues/82
• 状態: In Progress (v02 パイプライン完成)
• 親Issue: なし
• 連動Issue: #81, #35, #139, #140, #141
• 子Issue: #139, #140, #141, #142
• 担当: claude
• 最終更新日(JST): 2026-05-01

目的

全量文字起こしデータ（受領GDoc 106件）から、要約・訴求辞書・キャンペーン案までを再現可能なパイプラインで生成する。

設計（v02）

データドリブン分析パイプラインを5ステップで再現可能形に:

1. 01_check_completion.py: 記入状態判定
2. 02_extract_metadata.py: 構造化メタCSV生成
3. 03_tag_axes.py: 25軸機械タグ付け（未マッチ分離付き）
4. 04_series_axis_matrix.py: シリーズ×軸マトリクス
5. 05_generate_summaries.py: 差分構造3層要約

全スクリプトは Path(__file__).resolve().parents[6] でリポジトリルートを解決、worktree でも main checkout でも動作。

成果物

• deliverables/scripts/ 配下: スクリプト5本 + README
• 子Issue経由で個別成果物を管理

作業ログ

• 2026-05-01 Phase1: Haikuエージェントで受領データ106件のGDoc取得
• 2026-05-01 Phase2: メタCSV抽出 → 訴求辞書v02 → 41シリーズ要約 → MTGアジェンダ → キャンペーン3案、を一気通貫で完成

残課題

• パイプライン精度向上（動画目次パーサー拡張、訴求軸タグ付け精度向上）
• セミナー本編の発話本文取り込み（音声/動画文字起こし、必要に応じて）
• 訴求強度・購買段階のスコアリング（v02→v03）
• パイプラインを cron / agent 化して定期更新