SNS横断PDCA — 媒体別最適化＋Mai POST一括配信
業種を問わない汎用テンプレ。整体／美容／飲食／教室／SaaS／個人インフルエンサー、どこでも使える。
重要設計：媒体ごとに独立処理
Xは1行目テキスト勝負、TikTokは0.5秒フック、Instagramは保存される教育系、YouTubeはサムネ＋タイトル、Threadsは会話調、Facebookは長文＋権威性。伸びる要素が全く違うので、リサーチ・パターン抽出・台本生成・コーチングは媒体ごとに独立。統合するとどっちつかずの台本になり伸びない。
統合する箇所は最後の総合コーチングだけ：来週どの媒体にリソースを集中すべきか、撤退候補はあるか、の戦略判断にだけ横並び比較を使う。
データの流れ
Plan（媒体別リサーチ→媒体別パターン抽出）
6 SNS API → それぞれ独立してClaude勝ちパターン抽出（IG/YT/TT/X/Th/FBの6本独立JSON）
Do（媒体別台本→Mai POST→ファンアウト）
媒体別Claude台本6本 → 動画系3媒体はVeo3.1で動画化 → 【Mai POST】に媒体別アセット6種を投入 → 6 SNSへ並列配信
Check（媒体別数値回収）
3日待機 → 各SNSの固有メトリクス（IG=保存数、YT=視聴維持率、TikTok=完視率、X=インプ、Threads=リプ、FB=シェア）
Act（媒体別コーチング＋総合戦略）
各媒体300字の固有コーチング × 6 → 横並びで総合戦略500字
Mai POSTの位置づけ
•KAGURA内製の海外マルチ配信SaaS代替（月¥0）
•テンプレ#09 (Mai POST マルチSNS配信) が本体
•ここでは 媒体別に最適化済みのアセット6種を投入 → 6 SNSへファンアウト する起点ノード
入力する変数
•researchKeywords: リサーチしたいキーワード／ジャンル
•competitorAccounts: 参考にする競合アカウント
•industry: 業種
•brandTone: ブランドトーン
•scriptCountPerPlatform: 媒体ごとの台本本数（既定3本×6媒体=18本）
必要API
☐Instagram Graph / YouTube Data / TikTok Research / X / Threads / Facebook
☐Anthropic
☐Replicate (Veo 3.1)
☐Mai POST（テンプレ#09 内部呼び出し）
☐Notion (リサーチDB / コーチングDB)
☐Slack