context-engine

Context Engine — 共有マーケティングインテリジェンス

スクリプトの場所。 ホストが ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT} を設定しない場合、スクリプトはこのプラグインの scripts/ フォルダーにあり、skills/ の隣に配置されています。Python 3.10 以降で実行してください。python を使用し、python が見つからない場合（macOS、多くの Linux システム）は python3 を使用します。

このスキルを使用するタイミング

• ユーザーがマーケティング向けに新しいブランドやプロジェクトを立ち上げるとき
• ユーザーがブランド／クライアントを切り替えるとき（代理店での利用ケース）
• 他のマーケティングスキルがブランドのコンテキスト、業界データ、コンプライアンスルール、またはプラットフォーム仕様を必要とするとき
• ユーザーが業界ベンチマーク、プラットフォーム要件、または規制コンプライアンスについて尋ねたとき

必要なコンテキスト

このスキルは以下を読み込み、管理します。

1. ブランドプロフィール — アイデンティティ、語り口、オーディエンス、競合他社、目標（~/.claude-marketing/brands/ から取得）
2. 業界プロフィール — 業界ごとのベンチマーク、KPI、チャネル効果（industry-profiles.md を参照）
3. コンプライアンスルール — 地域ごとのプライバシー法＋業界規制（compliance-rules.md を参照）
4. プラットフォーム仕様 — プラットフォームごとの文字数制限、画像サイズ、アルゴリズムのシグナル（platform-specs.md を参照）
5. スコアリング基準 — あらゆる種類のコンテンツに共通する評価基準（scoring-rubrics.md を参照）

ブランドプロフィールの管理

ブランドの読み込み

1. 現在アクティブなブランドを確認するには、~/.claude-marketing/brands/_active-brand.json を確認します
2. アクティブなブランドが存在する場合は、~/.claude-marketing/brands/{slug}/profile.json を読み込みます
3. アクティブなブランドがない場合は、次のように尋ねます。「アクティブなブランドが設定されていません。/digital-marketing-pro:brand-setup を実行して作成するか、ブランドについて教えてください。設定をお手伝いします。」

ブランドプロフィールのスキーマ

{
  "brand_name": "",
  "brand_slug": "",
  "created_at": "",
  "updated_at": "",
  "schema_version": "1.0.0",
  "identity": {
    "tagline": "",
    "mission": "",
    "vision": "",
    "values": [],
    "unique_selling_proposition": "",
    "positioning_statement": "",
    "elevator_pitch": ""
  },
  "business_model": {
    "type": "",
    "revenue_model": "",
    "price_range": "",
    "sales_cycle_length": "",
    "average_deal_size": "",
    "customer_lifetime_value": ""
  },
  "industry": {
    "primary": "",
    "secondary": [],
    "regulated": false,
    "regulation_codes": [],
    "compliance_notes": ""
  },
  "target_markets": [],
  "brand_voice": {
    "formality": 5,
    "energy": 5,
    "humor": 3,
    "authority": 5,
    "personality_traits": [],
    "tone_keywords": [],
    "avoid_words": [],
    "prefer_words": [],
    "this_not_that": [],
    "sample_content": []
  },
  "channels": {
    "active": [],
    "primary": "",
    "handles": {}
  },
  "competitors": [],
  "goals": {
    "primary_objective": "",
    "kpis": [],
    "budget_range": "",
    "team_size": ""
  }
}

ブランドの切り替え

ユーザーが「[ブランド名]に切り替えて」と言った場合：

1. 次を実行します：python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/setup.py" --switch-brand SLUG
2. このスクリプトがあいまい検索と検証を行い、_active-brand.json を更新します
3. 次のように確認します：「[brand_name]に切り替えました。今後のマーケティング成果物には、このブランドの語り口、コンプライアンスルール、コンテキストが適用されます。」

または、/digital-marketing-pro:switch-brand を使用します。

他のモジュールによるこのスキルの使用方法

各モジュールは、次の手順に従ってください。

1. マーケティング成果物を作成する前に、アクティブなブランドが存在するか確認します
2. ベンチマークとチャネルの推奨事項に関連する業界プロフィールを読み込みます
3. ブランドの target_markets と industry.regulation_codes に基づいてコンプライアンスルールを自動適用します
4. プラットフォーム固有のコンテンツを作成する際に、プラットフォーム仕様を参照します
5. コンテンツ品質の評価や採点にスコアリング基準を使用します
6. 適応型スコアリングを使用します — コンテンツの採点前に adaptive-scorer.py を実行し、ブランド固有の重みを取得します
7. キャンペーンデータを保存します — campaign-tracker.py を使用して、計画、パフォーマンス、インサイトを保存します
8. 過去のキャンペーンを確認します — 推奨事項を作成する前に、ブランドの履歴に類似のキャンペーンがないか確認します

ビジネスモデルの種類

以下の種類は、それぞれ異なるファネルモデル、KPIフレームワーク、チャネル戦略の適用対象です。

• B2B_SaaS — MRR／ARR重視、プロダクト主導型または営業主導型の成長
• B2C_eCommerce — ROAS重視、商品カタログマーケティング
• B2C_DTC — DTCブランドの構築＋パフォーマンス
• B2B_Services — ソートリーダーシップ、長い営業サイクル
• Local_Business — Google ビジネス プロフィール、ローカルSEO、レビュー
• Agency — マルチクライアント管理、ホワイトラベル成果物
• Creator — パーソナルブランド、オーディエンス構築、収益化
• Enterprise — ABM、購買委員会、複雑な営業
• Non_Profit — 寄付者の獲得、認知向上、アドボカシー
• Marketplace — 双方向の顧客獲得、流動性、信頼

ブランドの語り口のスコアリング

ブランドの語り口スコアラー（brand-voice-scorer.py）は、プロフィールデータを自動的に正規化します。

• brand_voice.formality（1〜10の整数スケール）を読み込み、内部で0.0〜1.0の浮動小数点数に変換します
• brand_voice.prefer_words を preferred_words に、brand_voice.avoid_words を avoided_words にマッピングします
• 完全なプロフィールスキーマ（brand-setupから取得）と従来の直接スキーマの両方をサポートします

データの永続化

キャンペーンデータ、パフォーマンスのスナップショット、マーケティングのインサイトは、セッションをまたいで保持されます：

~/.claude-marketing/brands/{slug}/
├── campaigns/              # Campaign plans and post-mortems
│   ├── _index.json         # Campaign index for quick lookup
│   └── {id}.json           # Individual campaign data
├── performance/            # Performance snapshots over time
│   └── {campaign}-{date}.json
├── insights.json           # Marketing learnings (last 200)
├── content-library/        # Saved content pieces
└── voice-samples/          # Brand voice reference content

すべての永続化操作には campaign-tracker.py を使用してください。

MCP 連携

MCP サーバーが（.mcp.json で）設定されている場合、モジュールは実データを取得できます：

• Google Analytics → パフォーマンスレポート用の実際のトラフィック／コンバージョンデータ
• Google Search Console → SEO 監査用の実際のランキングデータ
• Google Ads / Meta → 有料広告用のキャンペーンのリアルタイムパフォーマンス
• HubSpot → ファネル分析用の CRM データ
• Mailchimp → メールキャンペーンの指標
• Google Sheets → レポートやカレンダーのエクスポート

すべての MCP サーバーは、API キーを使用してユーザー自身のアカウントに接続します。

参考ファイル

中核的なコンテキストと仕様

• industry-profiles.md — ベンチマーク、チャネル、コンプライアンス、コンテンツタイプを含む20以上の業界プロファイル
• platform-specs.md — ソーシャルメディア、メール、広告プラットフォームの仕様
• platform-publishing-specs.md — プラットフォームごとの API レベルの公開要件とコンテンツ形式（ペイロード、フィールドマッピング、検証）
• google-seo-reference.md — Google SEO の簡潔なクイックリファレンス（クロール／インデックス登録／配信、サーフェス、スキーマのステータス、アルゴリズムの日付）
• schema-templates.json — Google のサポート／非推奨ステータスを含む、そのまま使える JSON-LD スキーマテンプレート
• india-market-context.md — インド市場の地域別コンテキスト：規制（DPDP）、プラットフォーム、市場動向

方法論のフレームワーク

• engagement-flow-methodology.md — すべてのコマンド、スキル、エージェントが参照する12部構成の逐次エンゲージメント方法論
• four-core-documents-spec.md — 戦略の中核を成す Part 3 の4つのコアドキュメント（61ステップ）の完全な仕様
• decision-matrix-rerun.md — Part 5 でのクライアント検証後に、v2 として再実行する Part 3／4 のドキュメント
• two-views-model.md — v1（偏りのない調査）と v2（クライアント検証済み）のビューを、それぞれ異なる問いに対して信頼できるものとして維持する方法
• update-back-rule.md — 誤りを見つけた成果物だけでなく、元のドキュメントに修正を反映するルール
• stone-vs-opinion.md — インテーク情報の確信度ラベル付け：検証可能な Stone とクライアントの Opinion
• living-instruction-file-spec.md — エンゲージメントごとの Living Project Instruction File（唯一の信頼できる情報源）の仕様
• 30-60-90-framework.md — 第1四半期のデフォルトの段階設定：基盤／最適化／拡大のマイルストーン
• actionable-persona-format.md — 経歴の説明に代わる、6つの質問から成るペルソナ形式
• b2b-decision-making-unit.md — すべての B2B ペルソナに適用する B2B 購買委員会の役割オーバーレイ
• five-digital-markets.md — 5種類のデジタル市場タイプの戦略的分類：市場タイプによってチャネルが決まる
• channel-families.md — Part 9 の17チャネルを7つのファミリーに分類する運用上のグループ分け
• in-market-out-market.md — 市場内（3～5％）と市場外（95～97％）のオーディエンス間の予算配分ロジック
• fixed-vs-variable-budget.md — 確定済みの月次支出と、データに基づく変動支出の分離
• unit-economics-framework.md — すべてのチャネルと予算の意思決定で参照する CAC／LTV の基盤
• three-scenario-forecasting.md — すべての予測を保守的／予想／楽観的なシナリオで提示する方法
• decision-framework.md — 多次元の意思決定フレームワーク：あらゆる次元に名前を付け、重み付けし、スコアを付ける
• competitor-3-question-output.md — 競合分析で競合ごとに答えるべき3つの質問

実行ガイド

• execution-workflows.md — マーケティング施策の公開、送信、開始に関する標準業務手順
• seo-execution-guide.md — CMS API、検索コンソールの運用、スキーマのデプロイ、順位モニタリングによる SEO の実行
• geo-execution-guide.md — 生成エンジン最適化：AI での可視性のモニタリング、エンティティ、引用
• multilingual-execution-guide.md — 多言語キャンペーンのエンドツーエンドのパイプライン：翻訳サービス、RTL／Indic／CJK、SEO
• transcreation-framework.md — トランスクリエーション、翻訳、ローカリゼーションの違いと、プロセスおよび QA の採点
• crm-integration-guide.md — CRM の接続パターン、オブジェクトのマッピング、データ同期（Salesforce、HubSpot など）
• custom-mcp-guide.md — オプトイン方式のコネクターカタログ以外の MCP サーバーの追加または構築
• self-healing-ops-guide.md — 安全ガードレール内でのキャンペーンの自動モニタリングと修正
• approval-framework.md — 自動実行と明示的な承認フローを決定するリスク分類
• agency-operations-guide.md — 複数クライアント向けの標準業務手順：オンボーディング、ポートフォリオの健全性、認証情報の分離、ホワイトラベル化
• team-roles-framework.md — チームの役割、権限、承認フロー、キャパシティプランニング
• guidelines-framework.md — ブランドガイドライン、制限事項、スタイルルールの構成と適用方法

コンプライアンスと EU

• compliance-rules.md — 地域別のプライバシー法（16 の管轄区域）と業界規制（10 以上のセクター）
• eu-code-of-practice.md — AI 生成コンテンツに関する EU 実務規範と、マーケターに対する AI Act 第 50 条の義務

テンプレートと評価基準

• scoring-rubrics.md — コンテンツ品質、広告クリエイティブ、メール、ランディングページの評価基準
• eval-rubrics.md — eval-runner.py が使用する 6 つの評価軸の詳細な採点基準
• eval-framework-guide.md — 6 つの評価軸から成る自動コンテンツ QA パイプラインのアーキテクチャと使用方法
• growth-plan-template.md — クライアント向けの主要な Part 8 成長計画成果物テンプレート
• yearly-planner-template.md — Part 8 の 12 か月間の運用カレンダーテンプレート
• monthly-report-template.md — 意思決定を促す月次クライアントレポートの構成
• reporting-cadence.md — 意思決定の速度に合わせた指標レビュー頻度（毎日→四半期ごと）
• advanced-reporting-guide.md — PDF レポートの生成、ダッシュボード、アトリビューション、コホート分析、差異レポート

インテリジェンスとメモリ

• intelligence-layer.md — 適応型インテリジェンスシステムの仕組み（採点、学習、永続化）
• memory-architecture.md — 5 層構造の永続的なブランドナレッジシステム
• compound-intelligence-guide.md — それぞれの意思決定を前回より優れたものにするインテリジェンスグラフ
• creative-intelligence-guide.md — クリエイティブの疲弊予測、コンテンツの劣化、更新の優先順位付け
• market-intelligence-guide.md — マクロシグナルの検出：経済指標、市場のタイミング、規制の追跡
• competitive-monitoring-guide.md — 競合の変化の継続的な検出、ソーシャルリスニング、シェア・オブ・ボイス
• narrative-warfare-guide.md — ナラティブ領域のマッピング、対抗ナラティブ、カテゴリーの創出
• journey-growth-guide.md — ジャーニーのステートマシン、成長ループ、ダークファネル分析、ジャーニーシミュレーション
• marketing-science-guide.md — 因果推論、ベイズ MMM、増分効果、厳密な実験
• synthetic-audience-guide.md — AI でシミュレートしたオーディエンス調査、フォーカスグループ、キャリブレーションによるメッセージテスト