# A60_読者分析・離脱率最適化

執筆した小説の読者反応を分析し、品質向上のための最適化を行うガイドです。

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## 🚀 クイックスタート

```bash
# 離脱率分析
novel analyze --config プロジェクト設定.yaml

# 内面描写深度分析
novel analyze-depth 第001話_タイトル.md

# 統計ダッシュボード生成
novel dashboard
```

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## 📊 離脱率分析

### 基本コマンド
```bash
# プロジェクト設定ファイルから分析
novel analyze --config プロジェクト設定.yaml

# 直接ncodeを指定
novel analyze --ncode n1234ab

# 閾値を変更（デフォルト20%）
novel analyze --config プロジェクト設定.yaml --threshold 15.0
```

### 分析結果の読み方

#### 🚨 高リスク話数の特定
- **序盤話数（1-5話）**: 世界観過多・主人公魅力不足リスク
- **区切り話数（10,20,30話等）**: 中だるみ・新展開不足リスク
- **日常回・説明回**: テンポ不足・無意味描写リスク
- **エピローグ部分**: 冗長・引き不足リスク

#### 📈 改善指標
- **平均離脱率**: 全話の平均値
- **最大離脱率**: 最も問題のある話数
- **改善傾向**: 時系列での変化
- **読者定着率**: 連続読書パターン

### 生成されるファイル
- `dropout_analysis_report.md`：人間が読む分析レポート
- `アクセス分析.yaml`：統合ファイルに分析データを追記

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## 🔍 内面描写深度分析

### 基本コマンド
```bash
# 基本分析
novel analyze-depth 第XXX話_タイトル.md

# 詳細レポート
novel analyze-depth 第XXX話_タイトル.md --detailed-report

# JSON出力
novel analyze-depth 第XXX話_タイトル.md --output-format json
```

### 5層評価システム
1. **感覚層（20点）**: 身体感覚・五感描写
2. **感情層（20点）**: 感情表現の具体性
3. **思考層（20点）**: 内的独白・思考過程
4. **記憶層（20点）**: 過去体験との関連
5. **象徴層（20点）**: 比喩・象徴表現

### 目標スコア
- **総合スコア**: 77点以上（77%）
- **感覚層**: 15点以上
- **感情層**: 16点以上
- **思考層**: 14点以上
- **記憶層**: 12点以上
- **象徴層**: 10点以上

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## 📈 統計ダッシュボード

### 基本コマンド
```bash
# プロジェクト全体の統計生成
novel dashboard

# 特定期間の統計
novel dashboard --period 30d

# CSV出力
novel dashboard --format csv
```

### 表示される統計
- 執筆進捗率
- 平均品質スコア
- カテゴリ別スコア傾向
- 執筆ペース分析
- 改善率推移

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## 🔧 改善アクション

### ⚡ 即効性対策（離脱率20%以上）
1. **冒頭3行フック強化**
   - 危機・謎・衝撃のいずれかを配置
   - 具体的数値や状況で掴む

2. **章末引き改善**
   - 物理的危険・心理的衝撃・重要判明で締める
   - 次話への期待感を確実に創出

3. **感情の身体化**
   - 説明的表現を身体感覚に変換
   - 「悲しい」→「胸が締め付けられる」

### 🎯 構造的改善
1. **視点統一**: 1シーン1視点の徹底
2. **テンポ管理**: 無駄な描写の削減
3. **キャラ魅力**: 内心と外面のギャップ強化
4. **展開多様化**: 同じ勝利パターンの回避

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## 📋 定期実行ワークフロー

### 週次分析（推奨）
```bash
# 1. 最新データで分析実行
novel analyze --config プロジェクト設定.yaml

# 2. 問題話数の品質チェック
novel check 第XXX話_問題話.md --auto-fix

# 3. 内面描写分析
novel analyze-depth 第XXX話_問題話.md

# 4. 再分析で効果確認
novel analyze --config プロジェクト設定.yaml --threshold 15.0
```

### 月次深度分析
```bash
# 1. 詳細分析
novel analyze --config プロジェクト設定.yaml --verbose

# 2. 統計ダッシュボード確認
novel dashboard

# 3. 長期傾向の把握
novel dashboard --period 90d
```

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## 📊 品質スコアと離脱率の相関

| 品質スコア | 期待される離脱率 | 対応 |
|-----------|----------------|------|
| 80%以上 | 15%以下 | 維持・微調整 |
| 70-79% | 15-20% | 要注意・改善推奨 |
| 70%未満 | 20%以上 | 高リスク・即改善 |

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## 🔬 技術仕様

### データ取得
- **データソース**: 小説家になろうAPI
- **更新頻度**: 1日1回（API制限考慮）
- **取得期間**: 最新30日分
- **精度**: ±2%程度

### 分析アルゴリズム
```yaml
# 離脱率計算式
dropout_rate = (previous_views - current_views) / previous_views * 100

# 閾値判定
high_risk: dropout_rate >= 20.0%
medium_risk: dropout_rate >= 15.0%
low_risk: dropout_rate < 15.0%
```

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## 💡 活用のコツ

### 効果的な分析サイクル
1. **分析**: 問題箇所の特定
2. **改善**: 具体的な修正実施
3. **検証**: 効果の確認
4. **学習**: パターンの蓄積

### 注意事項
- 直近2日間のデータは集計中のため不正確
- 話数公開から2-3日後に分析を実行
- PV=0や極端な離脱率は自動除外される

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## 📚 関連ガイド
- [A30_執筆ワークフロー](A30_執筆ワークフロー.md)：改善手法の詳細
- [A33_執筆品質管理チェック](A33_執筆品質管理チェック.md)：品質チェック
- [A40_推敲品質ガイド](A40_推敲品質ガイド.md)：推敲技法
