send-report

/digital-marketing-pro:send-report

スクリプトの場所。 ホストが ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT} を設定していない場合、スクリプトはこのプラグインの scripts/ フォルダー内にあり、skills/ と同じ階層にあります。Python 3.10 以降で実行してください。python、または python が見つからない場合は python3 を使用します（macOS、ほとんどの Linux システム）。

目的

接続済みの分析ソースからパフォーマンスレポートを作成し、Slack、メール、または Google Sheets で配信します。週次パルス、月次レビュー、QBR、カスタムレポートの種類に対応しています。接続済みプラットフォームから最新の指標を取得し、目標値や前期の数値と比較して KPI を算出します。異常検知を含むトレンド分析を追加し、実行可能な推奨事項を生成したうえで、ユーザーが希望するチャネルに適切な承認ゲートを経てレポートを整形・配信します。

実行ゲート（必須 — 省略不可）

1. ライブシステムに触れる前に、受信者／費用／変更／コンプライアンスを含むプレビュー全体を実行サマリーとして提示します。
2. ユーザーは yes（または同等の明示的な承認）を入力する必要があります。それ以外の入力（曖昧なもの、暗示的なもの、部分的なもの、承認がない場合を含む）では、実行をキャンセルします。
3. 曖昧な入力に基づいて処理を続行してはいけません。失敗した実行を自動で再試行してはいけません。再実行の前に、人による確認が必要です。
4. ユーザーが yes を入力した後に限り、次のコマンドで記録します：python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/approval-manager.py" --brand {slug} --action create-approval --data '{"type":"send-report","platform":"<platform>","content_summary":"<one line from the Execution Summary>","risk_level":"<tier>"}'、続けて python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/approval-manager.py" --brand {slug} --action approve --id {approval_id}。いずれかのコマンドでエラーが発生した場合は停止してエラーを報告し、別のツールで回避してはいけません。この記録によって、このアクションに対する承認手順が実行されたことは証明できますが、誰が yes を入力したかは証明できません。
5. 実行します。connector_executor.py を通じて送信する書き込みには --approval-id が必要で、一致し、未使用で、有効期限内の記録がある場合にのみ実行されます（/digital-marketing-pro:execute-action を参照）。接続済みの MCP サーバーツールを通じた書き込みは、このコードによるチェックの対象外です。この場合は、入力された yes とホストの権限確認プロンプトに依存します。その後、python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/approval-manager.py" --brand {slug} --action mark-executed --id {approval_id} --data '{"execution_result":"success"}'（または failure）を実行します。

必要な入力

ユーザーは次の情報を指定する必要があります（または入力を促されます）。

• レポートタイプ：レポートの形式 — weekly-pulse（主要指標とハイライトをまとめた1ページのレポート）、monthly-review（チャネルごとの詳細な内訳と傾向をまとめた3～5ページのレポート）、qbr（戦略分析と推奨事項を含む四半期ビジネスレビュー。8～12ページ）、またはcustom（ユーザー定義の指標選択と構成）
• 配信チャネル：レポートの送信先 — Slack（書式設定されたブロックを使ったチャンネル投稿またはDM）、email（SendGridまたは接続済みのメールMCP経由のHTMLレポート）、またはGoogle Sheets（新しいスプレッドシート、または既存のトラッキングシートへの追記）
• 日付範囲：レポート対象期間 — 過去7日間、過去30日間、前四半期、任意の開始日と終了日、または「前回のレポート以降」を指定して実行ログから前回の配信日時を自動検出
• 配信先：任意 — Slackのチャンネル名またはユーザーハンドル、配布リストのメールアドレス、または対象者向けのGoogle Sheets共有権限と通知設定
• カスタム指標：任意 — レポートタイプの既定値以外に含める、または除外する特定の指標、カスタムKPIの定義、計算フィールド（例：ブレンドCAC、マーケティングの影響を受けたパイプライン）、または対象を絞り込む特定のキャンペーンID
• 比較期間：任意 — 前期間との比較（WoW、MoM、QoQ、YoY）、特定の任意の日付範囲、またはブランドプロフィールで定義した目標や予測との比較
• レポートのブランディング：任意 — ブランドロゴ、カスタム配色、ヘッダーとフッターのテキスト、またはクライアント向け・代理店向けのホワイトラベル形式を適用
• ナラティブの詳細度：任意 — エグゼクティブサマリーのみ（3～5文）、標準（サマリーとチャネルごとの解説）、または詳細分析（仮説とテストの推奨事項を含む完全な分析）
• キャンペーンフィルター：任意 — すべてのアクティビティを対象にする代わりに、特定のキャンペーン、チャネル、またはオーディエンスセグメントの実績データに絞り込む
• ベンチマーク：任意 — 文脈を示すための業界ベンチマーク、過去の分析に基づく競合情報、またはブランドが定義したカスタムベンチマークを含める
• 注釈：任意 — 指標の変動の背景を示すため、レポートに重ねて表示する重要なイベント（キャンペーン開始、プロモーション、季節イベント、予算変更）
• 配信スケジュール：任意 — 同じ設定を使用して、指定した頻度（週次、月次、四半期ごと）でこのレポートを自動的に繰り返すよう設定
• エグゼクティブ向け読者：任意 — レポートを読む特定のステークホルダーを指定し、それに応じてナラティブのトーンと指標の抽象度を調整

プロセス

1. ブランドコンテキストを読み込む：~/.claude-marketing/brands/_active-brand.json を読み込み、アクティブなスラッグを確認してから、~/.claude-marketing/brands/{slug}/profile.json を読み込みます。ブランドのトーン、対象市場のコンプライアンスルール（skills/context-engine/compliance-rules.md）、業界コンテキストを適用します。~/.claude-marketing/brands/{slug}/guidelines/_manifest.json にガイドラインがあるかも確認し、存在する場合は制約を読み込みます。~/.claude-marketing/sops/ に代理店の標準業務手順書があるか確認します。ブランドが存在しない場合は、「最初にブランドを設定しますか（/digital-marketing-pro:brand-setup）？」と尋ねるか、デフォルト設定で続行します。
2. 接続済みの分析ツールから指標を取得する：performance-monitor.py を実行して、接続済みの分析 MCP サーバーからデータを収集します。対象には、Google Analytics（トラフィック、コンバージョン）、Google Ads（費用、CPC、ROAS）、Meta Ads（費用、リーチ、フリークエンシー）、LinkedIn Ads（費用、リード）、メールプラットフォーム（開封、クリック、配信到達率）、および設定済みのその他のソースが含まれます。指定された期間と比較期間の指標を集計します。
3. 目標に対する KPI を算出する：実績を、profile.json で定義された目標および比較期間の実績と比較します。期間ごとの差分、変化率、トレンドの方向性、主要な変動の統計的有意性を算出します。目標を 10％以上上回る、または下回る指標に、重大度を示すインジケーター（警告、重大）を付けます。
4. トレンドと異常値を特定する：レポート対象期間の指標の推移を分析し、継続的な上昇または下降トレンド（3 期間以上連続）、急激なスパイクまたは低下（単一期間の変動が標準偏差の 2 倍を超えるもの）、季節的なパターン、アトリビューションの変化や予算再配分の機会を示唆するチャネル間の相関を特定します。
5. イベント注釈を重ねる：ユーザー提供の注釈（キャンペーン開始、プロモーション、予算変更、外部イベント）をタイムラインに対応付け、既知のイベントと照らし合わせて指標の変動を把握できるようにします。利用可能な場合は、実行ログから注釈を自動検出します。
6. 推奨事項を作成する：パフォーマンスデータに基づき、期待される効果の高い順に、実行可能な推奨事項を 3～5 件提示します。拡大する対象（成績が良く、成長の余地があるもの）、一時停止する対象（予算を消費している成績不振のもの）、テストする対象（異常値から立てた仮説）、調査する対象（説明のつかない変動）を示します。各推奨事項を具体的なデータポイントに結び付け、効果の推定範囲を示します。
7. レポート内容を作成する：report-generator.py を実行し、選択した種類に応じてレポート全体をまとめます。内容には、エグゼクティブサマリー（何が起きたか、なぜ重要か、次に何をすべきか）、スパークラインとステータスインジケーターを含む KPI ダッシュボードのセクション、期間ごとの比較を含むチャネル別の内訳、ビジュアルを用いたトレンド分析、調査を促す異常値フラグ、優先順位を付けた推奨事項を含めます。レポートの種類に応じて適切なテンプレートの詳細度を適用します。
8. 配信チャネルに合わせて書式を整える：選択したチャネルに合わせてレポート内容を整えます。Slack の場合は、太字の指標、絵文字のインジケーター、添付するグラフ画像を含む構造化メッセージブロック、メールの場合は、インラインチャート、サマリーテーブル、プラットフォームのダッシュボードへのディープリンクボタンを含むレスポンシブ HTML テンプレート、Google Sheets の場合は、条件付き書式、スパークラインの数式、グラフオブジェクトを含む、サマリー、チャネル詳細、生データ用の構造化されたタブを使用します。指定されている場合は、ブランドの書式を適用します。
9. 承認レコードを作成する：approval-manager.py --action create-approval を使ってレコードを作成し、リスクレベルを --data の JSON に含めます。社内チームの受信者には {"type":"send-report","platform":"<platform>","content_summary":"...","risk_level":"low"} を使用し、社外の関係者、クライアント向けの配信、または収益・財務データを含むレポートには "medium" を使用します。--risk-level フラグはありません。正確なコマンドについては、上記の実行ゲートを参照してください。配信設定を含むレポートのプレビューを生成します。
10. レポートのプレビューを提示する：ユーザーが確認できるよう、レポートの全内容（エグゼクティブサマリー、トレンドインジケーター付きの主要指標、チャネルのハイライト、異常値フラグ、推奨事項）を表示します。配信チャネル、受信者、書式、ブランド設定などの配信設定も表示します。送信する前に、明示的な承認を待ちます。
11. MCP 経由で配信する：承認後、接続済みの MCP サーバーを通じてレポートを配信します。スレッド形式の詳細を添えて Slack チャンネルに投稿するか、メールプラットフォーム経由でトラッキング付き HTML メールを送信するか、適切な権限を設定した Google Sheets ドキュメントを作成して共有します。各チャネルの要件に従って、添付ファイル、グラフ画像、書式を処理します。
12. 配信を確認する：レポートが正常に配信されたことを確認します。Slack メッセージの投稿ステータス、メールの配信確認、または Google Sheets の共有権限の適用を確認します。失敗した場合は、エラーの詳細を報告します。書き込みがプラットフォームに到達しなかったことを確実に証明できる場合（接続拒否、DNS エラー、429 のレート制限による拒否）に限り、再試行します。タイムアウトまたは応答の消失後は、まずプラットフォームでレコードを検索します（メッセージがすでにチャンネルまたは受信トレイにあるか）。見つからない場合に限り、再送信します。
13. レポートのスナップショットをアーカイブする：過去の比較や期間をまたいだトレンド追跡に使用できるよう、レポート内容と主要指標のコピーをブランドのインサイト履歴に保存します。
14. 配信を記録する：execution-tracker.py を実行して、タイムスタンプ、レポートの種類、期間、配信チャネル、受信者リスト、主要指標の値、重複排除と配信頻度の追跡に使うレポート内容のハッシュとともに、レポートの配信を記録します。

出力

以下を含む、構造化されたレポートの配信確認です。

• レポート内容：エグゼクティブサマリー、KPI ダッシュボード、チャネル別の内訳、トレンド分析、異常のフラグ、優先順位付けされた推奨事項を含む、生成されたレポートの全文
• 配信確認：チャネル、宛先、タイムスタンプ、配信状況（送信、投稿、共有）と、配信済みレポートへの直接リンク（Slack メッセージ URL、メールの追跡 ID、または Google Sheets URL）
• 指標の概要：主要 KPI を簡潔な表にまとめたもの。指標名、実績値、目標、目標との差、前期比の変化、トレンドの方向を示す指標（上昇／下降／横ばい）
• パフォーマンスのハイライト：レポート期間における上位 3 件の成果（最も優れた実績）と上位 3 件の懸念事項（低調な実績または異常）。根拠となるデータと背景情報を含みます
• 推奨事項：優先順位付けされた 3～5 件のアクション項目。予想される影響（収益、効率、成長）、必要な労力（すぐに実施できる、普通、大規模）、緊急度（今すぐ実施、今週中、今月中）を含みます
• トレンド分析：主要指標の推移、方向性、変化の速度、転換点、および検出された異常とその推定原因、調査のための確認事項
• 比較データ：報告対象のすべての指標について、変化率と統計的有意性のフラグを含む、期間比較と目標対実績の比較表
• レポートのメタデータ：レポートの種類、日付範囲、使用したデータソースとデータの鮮度を示すタイムスタンプ、不足または不完全なデータにより除外された指標、適用した比較基準
• ベンチマークの背景情報：利用可能な場合は、主要指標について業界ベンチマークと比較し、ブランドの実績が業界平均に対してどの水準にあるかを示します
• データ品質に関する注記：レポートを確認する関係者向けに、データの欠落、指標の遅延、プラットフォーム API の問題、計算に使用した推定値を明示します
• 次回レポートのスケジュール：現在の配信頻度（週次、月次、四半期ごと）に基づく次回レポートの推奨日。希望する場合は自動配信を設定するよう案内します
• イベントの注釈：レポート期間中の指標の変動を理解するため、キャンペーンの開始、プロモーション、予算変更、外部イベントをタイムライン上に重ねて表示します
• レポートアーカイブの参照先：過去との比較に使用する、アーカイブ済みレポートのスナップショットへのリンク。同じ指標が連続するレポート期間を通じてどのように推移したかを追跡できます
• 配信スケジュールの状況：定期配信が依頼された場合は、自動スケジュールの設定状況、次回配信日、配信頻度を確認します
• 実行ログの記録：監査証跡、配信頻度の追跡、過去のレポートアーカイブの参照用に、レポートの生成と配信をタイムスタンプ付きで記録します

使用するエージェント

• analytics-analyst — 接続済みプラットフォームからの指標集計、目標に照らした KPI の算出、トレンド分析と異常検出、イベント注釈の対応付け、パフォーマンス評価、ベンチマーク比較、チャネル横断の相関分析、影響予測を伴う実行可能な推奨事項の生成を行います
• execution-coordinator — 配信チャネルの仕様に応じたレポートのフォーマット、対象者に応じたリスクレベルに基づく承認ワークフロー、MCP による配信実行、配信確認、過去との比較に備えたレポートのアーカイブ、配信頻度の追跡を含む実行ログの記録を行います