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spec_id: SPEC-QUALITY-002
status: canonical
owner: bamboocity
last_reviewed: 2025-09-13
category: QUALITY
sources: [E2E, REQ]
tags: [quality]
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# SPEC-QUALITY-002: 品質履歴管理システム

## 要件トレーサビリティ

**要件ID**: REQ-QUALITY-006, REQ-QUALITY-007, REQ-QUALITY-008 (用語統一・表記・読みやすさ最適化)

**主要要件**:
- REQ-QUALITY-006: 用語統一チェック
- REQ-QUALITY-007: 表記揺れ自動修正
- REQ-QUALITY-008: 読みやすさ最適化

**実装状況**: ✅実装済み
**テストカバレッジ**: tests/unit/test_quality_history_management.py
**関連仕様書**: SPEC-QUALITY-001_a31-checklist-automatic-fix-system.md

## 概要

エピソードの品質チェック履歴を時系列で管理し、品質向上のトレンド分析と学習データ蓄積を行うドメインサービス。品質スコアの変遷、改善パターンの識別、個人の執筆成長を支援する。

## 要求仕様

### 機能要求

1. **品質履歴記録管理**
   - 品質チェック結果の時系列記録
   - カテゴリ別品質スコア履歴
   - 改善提案と実施結果の追跡
   - 回帰品質問題の検出

2. **品質トレンド分析**
   - 期間別品質向上率計算
   - カテゴリ別弱点パターン分析
   - 執筆スキル成長曲線の可視化
   - 品質基準達成予測

3. **学習データ統合**
   - 個人の執筆傾向パターン抽出
   - 効果的な改善提案の識別
   - 品質チェッカーの精度向上データ
   - 執筆指導カスタマイズ情報

### 非機能要求

1. **パフォーマンス**: 履歴検索 < 200ms
2. **ストレージ**: 圧縮アルゴリズムによる履歴データ最適化
3. **プライバシー**: 個人データの匿名化オプション
4. **拡張性**: 新しい品質指標の追加対応

## DDD設計

### エンティティ

#### QualityHistoryAggregate
- **責務**: 品質履歴の集約ルート
- **不変条件**:
  - 時系列順序の保証
  - 品質スコア範囲の妥当性
  - 履歴データの完全性

### 値オブジェクト

#### QualityHistory
```python
@dataclass(frozen=True)
class QualityHistory:
    episode_number: EpisodeNumber
    history_records: List[QualityRecord]
    analysis_summary: QualityAnalysisSummary
    created_at: datetime

    def get_trend_analysis(self, period: AnalysisPeriod) -> QualityTrendAnalysis:
        pass

    def get_improvement_rate(self) -> ImprovementRate:
        pass
```

#### QualityRecord
```python
@dataclass(frozen=True)
class QualityRecord:
    check_id: str
    timestamp: datetime
    overall_score: QualityScore
    category_scores: Dict[str, QualityScore]
    improvement_suggestions: List[ImprovementSuggestion]
    checker_version: str
    metadata: Dict[str, Any]
```

#### QualityTrendAnalysis
```python
@dataclass(frozen=True)
class QualityTrendAnalysis:
    period: AnalysisPeriod
    improvement_rate: float
    trend_direction: TrendDirection
    strongest_categories: List[str]
    weakest_categories: List[str]
    prediction: QualityPrediction
```

#### ImprovementPattern
```python
@dataclass(frozen=True)
class ImprovementPattern:
    pattern_id: str
    problem_type: str
    successful_solutions: List[str]
    effectiveness_score: float
    usage_frequency: int
```

### ドメインサービス

#### QualityHistoryService
- **責務**: 品質履歴の管理と分析
- **主要メソッド**:
  - `record_quality_check()`: 品質チェック結果の記録
  - `analyze_improvement_trend()`: 改善トレンド分析
  - `extract_learning_patterns()`: 学習パターン抽出
  - `generate_personalized_guidance()`: 個人化指導生成

#### QualityTrendAnalyzer
- **責務**: 品質データの統計分析
- **主要メソッド**:
  - `calculate_improvement_rate()`: 改善率計算
  - `identify_weak_areas()`: 弱点領域特定
  - `predict_quality_trajectory()`: 品質軌道予測

### リポジトリ

#### QualityHistoryRepository
```python
class QualityHistoryRepository(ABC):
    @abstractmethod
    def find_by_episode(self, episode_number: EpisodeNumber) -> Optional[QualityHistory]:
        pass

    @abstractmethod
    def find_by_period(self, period: AnalysisPeriod) -> List[QualityRecord]:
        pass

    @abstractmethod
    def save_record(self, record: QualityRecord) -> None:
        pass

    @abstractmethod
    def get_trend_statistics(self, criteria: TrendCriteria) -> QualityTrendStatistics:
        pass
```

## テストケース

### ユニットテスト

1. **QualityHistory値オブジェクト**
   - 時系列データの整合性
   - トレンド分析計算の正確性
   - 改善率算出の検証

2. **QualityHistoryService**
   - 履歴記録機能
   - パターン抽出アルゴリズム
   - 個人化指導生成

### 統合テスト

1. **履歴データ永続化**
   - 大量データの効率的保存
   - 圧縮・復元機能
   - データ整合性保証

2. **分析機能統合**
   - 複数エピソードの横断分析
   - リアルタイム統計更新
   - 予測精度の検証

### E2Eテスト

1. **品質改善ワークフロー**
   - 品質チェック→履歴記録→分析→指導提案
   - 長期トレンド追跡
   - 学習効果の測定

## 実装

### Phase 1: 基本履歴管理
- QualityHistory値オブジェクト
- QualityHistoryService
- YamlQualityHistoryRepository

### Phase 2: 分析機能
- QualityTrendAnalyzer
- 統計計算エンジン
- 予測アルゴリズム

### Phase 3: 学習統合
- パターン抽出エンジン
- 個人化エンジン
- 機械学習統合
