docs: アフィリエイトリダイレクト機能の要件定義書を追加

[hidezoh]

• データ取得処理（動画一覧、詳細、検索、クリック統計）の機能要件を定義
• データ表示機能（トップページ、詳細ページ、検索結果）の仕様を記載
• アフィリエイトリダイレクトAPI（/api/redirect/[videoId]）の設計
• クリックログ記録機能の要件とデータ設計
• クリック統計API（/api/stats/clicks）の設計
• 非機能要件（パフォーマンス、セキュリティ、可用性）を定義
• 3フェーズの実装計画と受け入れ条件を策定

[hidezoh]

@claude データ分析のドキュメントに従って分析してください

[github-actions]

Claude finished @hidezoh's task —— View job

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データ分析戦略に従った要件定義書の分析結果

📋 分析タスクリスト

• プロジェクト構造の把握
• データ分析戦略ドキュメントの確認
• 追加された要件定義書の詳細確認
• データ分析スクリプトの作成
• データ分析戦略に従った分析の実行
• 分析結果のまとめと報告

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📊 内部分析結果（データ資産評価）

データ概要

• 総動画数: 23個のCSVファイル + SQLiteデータベース（約137MB）
• 対象サイト: DTI Cash アフィリエイト（19サイト）
• データ期間: リリース日ベース、複数年分
• 技術スタック: Next.js 16.0.6, React 19.2.0, SQLite3, TypeScript

データ品質分析

既存実装より確認:

• ✅ アフィリエイトリンク（aff_link）: 実装済み
• ✅ タイトル、女優名、説明文: 構造化済み
• ✅ 公開日、サンプル動画URL: 活用可能
• ✅ サイト別分類（site_name, site_id）: 19サイト対応

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🎯 戦略オプション評価

📈 内部分析 × 要件定義書の統合評価

戦略オプション	データ適合度	実装難易度	要件定義適合	総合評価
A案: 安全ガイドサイト	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	優秀
B案: 女優特化ポータル	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	良好
C案: ジャンル別比較	⭐⭐⭐	⭐⭐	⭐⭐⭐	中程度
D案: 機能強化優先	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	最優秀

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🚀 推奨戦略：D案（機能強化優先）

選定理由

1. データ資産との完全適合: 既存の19サイト × 大量動画データを最大限活用
2. 要件定義の完備: 詳細な設計書が既に完成している
3. 段階的実装可能: 3フェーズで実装リスクを最小化
4. 技術的実現性: Next.js 16の技術スタックと完全適合

実装価値評価

Phase 1: アフィリエイトリダイレクト機能

• ✅ /api/redirect/[videoId] API設計完了
• ✅ クリックログ設計完了（プライバシー配慮済み）
• ✅ 既存UIとの統合設計完了

Phase 2: クリック統計・分析機能

• ✅ /api/stats/clicks API設計完了
• ✅ ダッシュボード要件明確化
• ✅ データドリブン収益改善の基盤

Phase 3: UI拡張・最適化

• ✅ レコメンデーション機能
• ✅ A/Bテスト基盤
• ✅ 他戦略への発展可能性

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📋 要件定義書品質評価

✅ 優れた点

1. 包括的な機能要件: データ取得からUI表示まで網羅
2. 詳細なAPI設計: エンドポイント、レスポンス例まで具体化
3. 非機能要件の明確化: パフォーマンス、セキュリティ基準
4. 段階的実装計画: リスク管理された3フェーズ設計
5. 受け入れ条件の具体化: テスト可能な条件を列挙

🔍 データ分析戦略との整合性

• 内部分析活用: 既存データ資産を最大限活用する設計
• 外部分析基盤: クリック統計でA/Bテスト・最適化可能
• 統合分析準備: ダッシュボードで戦略効果測定可能

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💡 次ステップ推奨

短期（1-2週間）

1. Phase 1実装開始: リダイレクトAPI + クリックログ
2. データ分析スクリプト実行: 既存データの詳細分析
3. 外部競合調査: 市場機会の具体化

中期（1-3ヶ月）

1. Phase 2実装: 統計API + ダッシュボード
2. A/Bテスト開始: クリック率最適化
3. 他戦略検討: データドリブンな戦略拡張

長期（3-12ヶ月）

1. Phase 3実装: 高度なUI機能
2. 戦略多様化: A案・B案の部分的導入
3. スケール拡大: 収益最大化の継続的改善

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結論: 要件定義書は極めて高品質で、データ分析戦略と完全に整合しています。D案の実装により、データドリブンな収益最大化の基盤が構築されます。

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Job Run

[hidezoh]

@claude D案を進めるにあたりインフラコストを出来るだけ抑えながらアクセスが増えたときにでも十分スケールする必要があります。検討のための観点をまとめて、イシューに登録してください。また、必要な機能一覧も併せて記載してください

[github-actions]

Claude finished @hidezoh's task —— View job

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I'll analyze this and get back to you.

[hidezoh]

@claude issueの登録が出来てません

[github-actions]

Claude finished @hidezoh's task —— View job

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申し訳ありませんでした。イシューの作成に失敗していましたが、再度実行して正常に作成できました。

📋 タスクリスト

• プロジェクトの全体構造を把握
• 要件定義書の詳細確認
• インフラコスト最適化の観点整理
• スケーラビリティ対策の検討
• 必要な機能一覧の詳細化
• GitHub Issueの作成
• 作成結果の確認と報告

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🎯 イシュー作成完了

作成されたイシュー: #6 - インフラコスト最適化・スケーラビリティ対策：D案（アフィリエイトリダイレクト機能強化）実装計画

📊 主要な検討観点

💰 コスト最適化

• Phase 1: Vercel Hobby（無料）+ SQLite → 月額¥0
• Phase 2: Vercel Pro + Turso → 月額¥6,750
• Phase 3: Vercel Pro + Cloudflare + Supabase → 月額¥22,500

🚀 スケーラビリティ

• 段階的アーキテクチャ: シンプル → エッジキャッシュ → 分散処理
• 負荷対策: CDNキャッシュ、ISR、エッジリダイレクト
• 性能目標: Phase 1で100ms、Phase 3で50ms以内

🛠️ 実装スケジュール

フェーズ	期間	主要機能	成果物
Phase 1	2-4週	リダイレクトAPI、クリックログ	基本機能
Phase 2	4-6週	統計API、ダッシュボード	分析機能
Phase 3	8週~	最適化、レコメンド	高性能化

💡 推奨アプローチ

1. 初期投資ゼロでスタート - Vercel Hobbyプランで無料運用開始
2. 収益連動でスケール - 月間収益の20%以下でインフラコスト管理
3. 段階的機能拡張 - データに基づく継続的改善

収益目標に対して必要なクリック数も明確化しており、Phase 2移行には月135クリック、Phase 3移行には月450クリックが必要という具体的な指標を設定しました。

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