# YAML品質データリポジトリ仕様書

## 1. 概要

### 1.1 目的
DDD原則に基づき、品質関連データ全般のYAMLファイルベース永続化を統合的に提供する。

### 1.2 スコープ
- 品質データ全般の統一的管理（チェック結果、設定、記録、強化データ）
- 品質データ間の関係性と整合性の保証
- 統合的な品質分析とレポート生成
- レガシーシステムとの互換性確保

### 1.3 アーキテクチャ位置
```
Domain Layer
├── QualityRepository (Interface) ← Infrastructure Layer
└── QualityData (Entity)          └── YamlQualityRepository (Implementation)
```

## 2. 機能仕様

### 2.1 基本CRUD操作
```python
# 保存
def save_quality_data(quality_data: QualityData, project_id: str) -> None

# 検索
def find_by_project(project_id: str) -> QualityData | None
def find_by_type(project_id: str, data_type: str) -> dict[str, Any]
def find_all_projects() -> list[str]

# 存在確認
def exists(project_id: str) -> bool
def has_data_type(project_id: str, data_type: str) -> bool

# 更新
def update_quality_component(
    project_id: str,
    component_type: str,
    component_data: dict
) -> bool

# 削除
def delete_project_data(project_id: str) -> bool
def delete_data_component(project_id: str, component_type: str) -> bool
```

### 2.2 統合データ管理
```python
# 品質データの統合取得
def get_integrated_quality_data(
    project_id: str,
    include_history: bool = False
) -> dict[str, Any]

# データ同期
def sync_quality_components(project_id: str) -> bool
def validate_data_integrity(project_id: str) -> tuple[bool, list[str]]

# 横断的検索
def search_across_projects(
    search_criteria: dict,
    project_ids: list[str] | None = None
) -> dict[str, Any]

# データの一括操作
def bulk_update_quality_standards(
    updates: dict[str, Any],
    target_projects: list[str] | None = None
) -> int
```

### 2.3 高度な分析機能
```python
# 統合品質スコア計算
def calculate_integrated_quality_score(
    project_id: str,
    weighting_config: dict | None = None
) -> float

# 品質トレンド分析
def analyze_quality_trends(
    project_id: str,
    time_range: tuple[datetime, datetime] | None = None
) -> dict[str, Any]

# 品質予測
def predict_quality_outcomes(
    project_id: str,
    prediction_horizon_days: int = 30
) -> dict[str, Any]

# 品質比較分析
def compare_quality_across_projects(
    project_ids: list[str],
    comparison_metrics: list[str]
) -> dict[str, Any]
```

### 2.4 レポート生成機能
```python
# 品質レポート生成
def generate_quality_report(
    project_id: str,
    report_type: str = "comprehensive",  # "summary", "detailed", "comprehensive"
    format: str = "yaml"  # "yaml", "json", "markdown", "html"
) -> str | dict

# ダッシュボードデータ生成
def generate_dashboard_data(
    project_id: str,
    dashboard_type: str = "writer"  # "writer", "manager", "analyst"
) -> dict[str, Any]

# 品質証明書生成
def generate_quality_certificate(
    project_id: str,
    episode_range: tuple[int, int] | None = None
) -> dict[str, Any]
```

### 2.5 アーカイブ・バックアップ機能
```python
# 品質データアーカイブ
def archive_quality_data(
    project_id: str,
    archive_type: str = "full",  # "full", "summary", "essential"
    archive_path: Path | None = None
) -> bool

# バックアップ管理
def create_backup(project_id: str, backup_name: str | None = None) -> str
def restore_from_backup(project_id: str, backup_name: str) -> bool
def list_backups(project_id: str) -> list[dict]

# データの移行
def migrate_legacy_data(
    project_id: str,
    legacy_data_path: Path,
    migration_options: dict | None = None
) -> bool
```

## 3. データ構造仕様

### 3.1 ファイル配置
```
プロジェクトルート/
├── 50_管理資料/                      # 統合品質データ
│   ├── 品質データ統合.yaml            # メインの統合データ
│   ├── 品質チェック結果.yaml          # チェック結果
│   ├── 品質チェック設定.yaml          # チェック設定
│   ├── 品質記録.yaml                  # 基本品質記録
│   ├── 品質記録_AI学習用.yaml         # AI強化記録
│   └── 品質分析結果/                  # 分析結果
│       ├── トレンド分析.yaml
│       ├── 予測結果.yaml
│       └── 比較分析.yaml
└── backup/                           # バックアップ
    └── quality_backup_20250721/
        └── [全品質データファイル]
```

### 3.2 品質データ統合YAML構造
```yaml
metadata:
  project_name: "転生したら最強の魔法使いだった件"
  integration_version: "3.0"
  last_updated: "2025-07-21T14:30:22"
  data_integrity_hash: "a1b2c3d4e5f6..."

# データコンポーネント管理
data_components:
  check_results:
    enabled: true
    last_sync: "2025-07-21T14:30:20"
    file_path: "品質チェック結果.yaml"
    data_version: "1.0"

  check_config:
    enabled: true
    last_sync: "2025-07-21T14:30:18"
    file_path: "品質チェック設定.yaml"
    data_version: "1.2"

  quality_records:
    enabled: true
    last_sync: "2025-07-21T14:30:22"
    file_path: "品質記録.yaml"
    data_version: "2.0"

  enhancement_records:
    enabled: true
    last_sync: "2025-07-21T14:30:19"
    file_path: "品質記録_AI学習用.yaml"
    data_version: "2.1"

# 統合品質スコア
integrated_scores:
  current_overall_score: 87.3
  component_scores:
    basic_writing_style: 88.5
    story_structure: 85.2
    character_consistency: 89.1
    enhancement_factor: 86.7

  historical_scores:
    - date: "2025-07-21T14:30:22"
      overall: 87.3
      components:
        basic_writing_style: 88.5
        story_structure: 85.2
        character_consistency: 89.1
        enhancement_factor: 86.7
    - date: "2025-07-20T14:30:22"
      overall: 84.8
      components:
        basic_writing_style: 86.2
        story_structure: 82.9
        character_consistency: 87.3
        enhancement_factor: 82.8

# 品質トレンド統合
quality_trends:
  improvement_rate: 2.8  # % per episode
  consistency_score: 0.82
  trend_confidence: 0.91

  category_trends:
    basic_writing_style:
      direction: "improving"
      rate: 3.2
      confidence: 0.89
    story_structure:
      direction: "stable"
      rate: 0.8
      confidence: 0.76
    character_consistency:
      direction: "improving"
      rate: 2.1
      confidence: 0.94

# 品質予測
quality_predictions:
  next_episode_prediction:
    overall_score: 89.1
    confidence_interval: [86.5, 91.7]
    confidence_level: 0.90

  30_day_prediction:
    overall_score: 92.3
    confidence_interval: [88.2, 96.4]
    confidence_level: 0.85

  improvement_milestones:
    - milestone: "90点突破"
      predicted_date: "2025-08-15"
      probability: 0.78
    - milestone: "95点突破"
      predicted_date: "2025-09-30"
      probability: 0.52

# データ整合性情報
data_integrity:
  consistency_checks:
    cross_reference_valid: true
    date_sequence_valid: true
    score_range_valid: true
    dependency_valid: true

  last_validation: "2025-07-21T14:30:22"
  validation_errors: []
  validation_warnings:
    - "エピソード3の品質記録に軽微な不整合"

# 統合分析結果
integrated_analysis:
  strengths:
    - category: "キャラクター魅力"
      score: 91.2
      trend: "安定"
      note: "一貫して高品質を維持"

  improvement_areas:
    - category: "心理描写"
      current_score: 78.5
      potential_score: 88.2
      improvement_strategies:
        - "内面の葛藤描写強化"
        - "感情変化の細密描写"

  quality_achievements:
    - achievement: "基本品質85点以上を5話連続達成"
      unlocked_at: "2025-07-20T10:30:00"
    - achievement: "ストーリー構成90点突破"
      unlocked_at: "2025-07-21T14:30:00"

# システム情報
system_info:
  quality_engine_version: "3.2.1"
  analysis_algorithms:
    - "統計的トレンド分析 v2.1"
    - "機械学習予測モデル v1.8"
    - "自然言語処理品質評価 v3.0"

  performance_metrics:
    analysis_time_ms: 1247
    data_size_mb: 8.3
    cache_hit_rate: 0.84

  last_maintenance: "2025-07-20T02:00:00"
  next_scheduled_maintenance: "2025-07-27T02:00:00"
```

### 3.3 品質レポートYAML構造
```yaml
# 品質レポート生成結果
quality_report:
  report_metadata:
    report_id: "qr_20250721_143022"
    generated_at: "2025-07-21T14:30:22"
    report_type: "comprehensive"
    project_name: "転生したら最強の魔法使いだった件"
    reporting_period:
      start_date: "2025-07-15T00:00:00"
      end_date: "2025-07-21T23:59:59"

  executive_summary:
    overall_quality_grade: "B+"
    overall_score: 87.3
    improvement_since_last_report: 4.8
    key_achievements:
      - "品質スコア85点以上を安定維持"
      - "ストーリー構成大幅改善（+7.2点）"
    priority_improvement_areas:
      - "心理描写の深度強化"
      - "場面転換技法の向上"

  detailed_analysis:
    category_breakdown:
      basic_writing_style:
        score: 88.5
        grade: "A-"
        trend: "improving"
        details: {...}
      story_structure:
        score: 85.2
        grade: "B+"
        trend: "stable_improving"
        details: {...}
      character_consistency:
        score: 89.1
        grade: "A-"
        trend: "stable_high"
        details: {...}

  recommendations:
    immediate_actions:
      - action: "心理描写の技法練習"
        priority: "high"
        expected_impact: 6.5
        time_estimate: "2-3エピソード"
    medium_term_goals:
      - goal: "全カテゴリー90点突破"
        timeline: "30日以内"
        success_probability: 0.75

  quality_certification:
    certification_level: "中級認定"
    valid_until: "2025-10-21"
    next_review_date: "2025-08-21"
    certification_criteria_met: 8
    certification_criteria_total: 10
```

## 4. 技術仕様

### 4.1 依存関係
```python
# 外部ライブラリ
import yaml
import json
from datetime import datetime, timedelta
from pathlib import Path
from typing import Any, Optional, Dict, List, Tuple
import hashlib

# ドメイン層
from domain.entities.quality_data import QualityData, IntegratedScore
from domain.repositories.quality_repository import QualityRepository
from domain.value_objects.quality_score import QualityScore
from domain.value_objects.quality_trend import QualityTrend

# 他のリポジトリ（依存性注入）
from .yaml_quality_check_repository import YamlQualityCheckRepository
from .yaml_quality_config_repository import YamlQualityConfigRepository
from .yaml_quality_record_repository import YamlQualityRecordRepository
from .yaml_quality_record_enhancement_repository import YamlQualityRecordEnhancementRepository
```

### 4.2 エラーハンドリング
```python
# カスタム例外
class QualityRepositoryError(Exception):
    pass

class QualityDataNotFoundError(QualityRepositoryError):
    pass

class QualityDataIntegrityError(QualityRepositoryError):
    pass

class QualityComponentMissingError(QualityRepositoryError):
    pass

class QualityAnalysisError(QualityRepositoryError):
    pass
```

## 5. パフォーマンス要件

### 5.1 応答時間
- 統合データ読み込み: 200ms以内
- 統合スコア計算: 500ms以内
- トレンド分析: 1秒以内
- レポート生成: 3秒以内

### 5.2 メモリ使用量
- 統合品質データ: 50MB以内
- レポート生成時: 100MB以内
- 全プロジェクトデータ: 1GB以内

### 5.3 同時実行性
- 読み取り操作: 並行実行可能
- 統合分析処理: 並行実行可能
- データ更新: 排他制御

## 6. 品質保証

### 6.1 データ整合性
- コンポーネント間データの整合性検証
- ハッシュベースの改竄検出
- 相互参照の妥当性確認
- 時系列データの連続性保証

### 6.2 エラー回復
- 破損コンポーネントの自動修復
- 部分的データでの機能提供
- バックアップからの選択的復元
- デフォルト値での安全な動作

### 6.3 品質監視
- データ品質の継続監視
- 統合処理の性能監視
- エラー発生パターンの分析
- システム健全性の定期チェック

## 7. セキュリティ

### 7.1 アクセス制御
- ファイルシステム権限に基づくアクセス制御
- プロジェクト間のデータ分離
- 統合データアクセスの監査ログ

### 7.2 データ保護
- データハッシュによる改竄検出
- バックアップデータの暗号化
- 機密情報の除去・匿名化
- アクセス履歴の記録

## 8. 互換性

### 8.1 レガシーシステム
- 既存品質データとの完全互換
- 段階的統合機能の追加
- 旧フォーマットの自動変換
- 後方互換性の保証

### 8.2 将来拡張性
- 新しい品質コンポーネントの動的追加
- 外部品質システムとの連携
- 分散品質管理への拡張
- API化への準備

## 9. 使用例

### 9.1 基本的な使用パターン
```python
# リポジトリ初期化
quality_repo = YamlQualityRepository()

# 統合品質データの取得
quality_data = quality_repo.get_integrated_quality_data("project-001")
print(f"統合スコア: {quality_data['integrated_scores']['current_overall_score']}")

# データ整合性の検証
is_valid, errors = quality_repo.validate_data_integrity("project-001")
if not is_valid:
    for error in errors:
        print(f"整合性エラー: {error}")
```

### 9.2 分析・レポート生成例
```python
# 品質トレンド分析
trend_analysis = quality_repo.analyze_quality_trends("project-001")
print(f"改善率: {trend_analysis['improvement_rate']}% per episode")

# 統合レポート生成
report = quality_repo.generate_quality_report(
    "project-001",
    report_type="comprehensive",
    format="markdown"
)

# ダッシュボードデータ生成
dashboard = quality_repo.generate_dashboard_data("project-001", "writer")
```

### 9.3 予測・比較分析例
```python
# 品質予測
predictions = quality_repo.predict_quality_outcomes("project-001", 30)
print(f"30日後予測スコア: {predictions['30_day_prediction']['overall_score']}")

# プロジェクト間比較
projects = ["project-001", "project-002", "project-003"]
comparison = quality_repo.compare_quality_across_projects(
    projects, ["overall_score", "improvement_rate"]
)
```

### 9.4 バックアップ・アーカイブ例
```python
# 品質データのバックアップ
backup_name = quality_repo.create_backup("project-001")
print(f"バックアップ作成: {backup_name}")

# アーカイブ生成
archive_success = quality_repo.archive_quality_data(
    "project-001",
    archive_type="full"
)
```

## 10. テスト仕様

### 10.1 単体テスト
- 統合データ操作のテスト
- スコア計算アルゴリズムのテスト
- データ整合性検証のテスト
- エラーハンドリングのテスト

### 10.2 統合テスト
- 複数コンポーネント連携のテスト
- レポート生成の統合テスト
- パフォーマンステスト
- データ移行テスト

### 10.3 品質テスト
- 分析結果の精度テスト
- 予測機能の評価テスト
- データ整合性の継続テスト
- 大容量データでの動作テスト

## 11. 運用・監視

### 11.1 ログ出力
- 統合処理実行のログ
- データ同期のログ
- エラー・警告の詳細ログ
- パフォーマンス測定ログ

### 11.2 メトリクス
- データ統合処理時間
- 分析処理の精度
- エラー発生率
- システムリソース使用量

### 11.3 アラート
- データ整合性エラー
- 統合処理の異常時間
- 予測精度の低下
- ストレージ容量警告

## 12. 実装メモ

### 12.1 実装ファイル
- **メインクラス**: `src/noveler/infrastructure/repositories/yaml_quality_repository.py`
- **テストファイル**: `tests/unit/infrastructure/repositories/test_yaml_quality_repository.py`

### 12.2 設計方針
- DDD原則の厳格な遵守
- コンポーネントベースの設計
- 高い拡張性と保守性
- データ整合性の完全保証

### 12.3 今後の改善点
- [ ] リアルタイム品質監視機能
- [ ] AI駆動の自動品質改善
- [ ] 外部品質システム連携API
- [ ] 分散品質管理システム
- [ ] 品質データの可視化ダッシュボード
