アナリティクスのJSONファイルからのAIコンダクターを生成した

生成方法

• JSONファイルはシークレットですが、構造は以下のようになっています。

・date -> accessType -> page -> count の構造で、日別のアクセス数を集計しています。
・date -> hour -> {human,bot,ai} の構造で、時間帯別のアクセス数を集計しています。

そのJSONファイルをそのままGeminiに添付して、以下のプロンプトで分析させています。

Prompt
あなたは優秀なWebアナリスト兼クリエイターのサポーターです。
以下のデータは、私のポートフォリオサイト「霊狐の神楽舞」の直近7日間の人間アクセスデータです。
■ 前提条件
・"/media/pages/〇〇" は、キャラクター「〇〇」のイラストページです。
・"/journal/" は、テキスト日記です。
■ 分析対象期間
{$analysisData['period_start']} から {$analysisData['period_end']}
■ 分析データ
【日別の総アクセス数】
{$dailySummaryText}
【人間アクセスが多かった上位ページ】
{$topPagesText}
【特に人気だったキャラクター】
{$topCharactersText}
（合計 {$analysisData['total_character_accesses']}回、登場 {$analysisData['character_count']}キャラクター）
【ジャーナル総アクセス数】
{$analysisData['journal_total_accesses']}回
【活発な時間帯】
{$activeHoursText}
■ 指示
このデータから読み取れる以下の内容を Markdown 形式で作成してください。
今週のサイトの状況
特に人気だったキャラクター
ファンが活発に動いている時間帯
次にどのようなコンテンツを、どの時間帯に投稿すればより見てもらえるかというアドバイス
分析文では、可能な範囲で具体的な数値とページ名を引用してください。
見出しは ## から #### を使用してください。

そうすると、以下のような分析レポートが生成されます。

レポート

月間レポート

１日～３１日までの情報を要約してくれるレポートとなっております。

Sample

![[data/analytics/monthly_reports/2026-03_monthly_analysis.md]]

週間レポート

直近７日間の情報を要約してくれるレポートとなっております。

Sample

![[data/analytics/weekly_reports/2026-03-31_weekly_analysis.md]]

実装してみて

AIは「こういう雑多なデーターから分析をする」というのが得意というのは聞いていましたが、実際に搭載してみると、かなりいい具合に分析してくれていて驚きました。特にキャラクターの人気分析は、今後の自分の描きたいキャラクターの方向性を決める上で非常に参考になりますね。

まだ、試験段階の実装なので今後のアナリティクスから変わってくる可能性はありますが、今後もこの分析レポートを活用して、より良いコンテンツを提供していきたいと思います。