Market Trend Analysis Skill

概要

市場動向を自動分析するためのSkillです。収集されたニュース・技術記事を入力として、 トレンドトピック、キーワード頻度、センチメント（感情）を抽出します。

入力仕様

{ "articles": [ { "id": "string", "title": "string", "content": "string", "source": "news|github|arxiv|rss", "published_at": "ISO8601", "keywords": ["string"] } ], "analysis_options": { "enable_sentiment": true, "min_keyword_frequency": 2, "top_trends_count": 10 } }

出力仕様

{ "trends": [ { "topic": "string", "score": 0.0-1.0, "sentiment": "positive|negative|neutral", "growth_rate": -1.0 to 1.0, "keywords": ["string"], "articles_count": number } ], "summary": "string", "metadata": { "analysis_timestamp": "ISO8601", "total_articles_analyzed": number } }

処理フロー

• 入力検証 → scripts/validate_input.py

• キーワード抽出 → scripts/extract_keywords.py

• トレンドスコア計算 → LLM推論

• センチメント分析 → LLM推論（オプション）

• レポート骨格生成 → scripts/generate_report_skeleton.py

確定性処理（スクリプト化）

以下の処理はLLM推論を使用せず、確定的に実行：

処理 スクリプト 説明

入力検証 validate_input.py

JSON Schema検証

キーワード抽出 extract_keywords.py

形態素解析ベース

骨格生成 generate_report_skeleton.py

テンプレート適用

境界条件

• 記事数 0 件 → 空のtrends配列を返却

• 記事数 > 1000 件 → バッチ処理（100件単位）

• キーワード抽出失敗 → タイトルからフォールバック

参照資料

詳細なSOPは references/trend_analysis_sop.md を参照。