diff --git a/src/analysis/reproducibility.py b/src/analysis/reproducibility.py
index c6a1d03..bbae12e 100644
--- a/src/analysis/reproducibility.py
+++ b/src/analysis/reproducibility.py
@@ -7,6 +7,43 @@
 
 from src.analysis.registration import apply_shift, compute_valid_mask, phase_correlate
 
+# Rec.709 輝度（uint8 RGB → float64）の取りうる範囲は 0.0〜255.0
+_DATA_RANGE = 255.0
+
+
+def _validate_luminance_maps(luminance_maps: list[np.ndarray]) -> None:
+    """輝度マップが SSIM 算出に必要な枚数（2 枚以上）あるか検証する．
+
+    Args:
+        luminance_maps: 輝度マップのリスト．
+
+    Raises:
+        ValueError: 輝度マップが 2 枚未満の場合．
+    """
+    if len(luminance_maps) < 2:
+        raise ValueError(
+            f"輝度マップは 2 枚以上必要です（現在: {len(luminance_maps)} 枚）．"
+        )
+
+
+def _aggregate_scores(scores: np.ndarray, prefix: str) -> dict:
+    """スコア配列から mean/min/max/std を float で集約した辞書を返す．
+
+    Args:
+        scores: 集約対象のスコア配列．
+        prefix: 辞書キーの接尾辞（例 "ssim" → "mean_ssim" 等）．
+
+    Returns:
+        {f"mean_{prefix}": ..., f"min_{prefix}": ...,
+         f"max_{prefix}": ..., f"std_{prefix}": ...} 形式の辞書．
+    """
+    return {
+        f"mean_{prefix}": float(np.mean(scores)),
+        f"min_{prefix}": float(np.min(scores)),
+        f"max_{prefix}": float(np.max(scores)),
+        f"std_{prefix}": float(np.std(scores, ddof=0)),
+    }
+
 
 def calc_pairwise_ssim(luminance_maps: list[np.ndarray]) -> dict:
     """複数の輝度マップ間のペアワイズ SSIM を算出する．
@@ -28,13 +65,7 @@
     Raises:
         ValueError: 輝度マップが 2 枚未満の場合．
     """
-    if len(luminance_maps) < 2:
-        raise ValueError(
-            f"輝度マップは 2 枚以上必要です（現在: {len(luminance_maps)} 枚）．"
-        )
-
-    # Rec.709 輝度（uint8 RGB → float64）の取りうる範囲は 0.0〜255.0
-    data_range = 255.0
+    _validate_luminance_maps(luminance_maps)
 
     pairwise_scores: list[dict] = []
     for idx_a, idx_b in combinations(range(len(luminance_maps)), 2):
@@ -42,7 +73,7 @@
             ssim(
                 luminance_maps[idx_a],
                 luminance_maps[idx_b],
-                data_range=data_range,
+                data_range=_DATA_RANGE,
             )
         )
         pairwise_scores.append({"image_a": idx_a, "image_b": idx_b, "ssim": score})
@@ -51,10 +82,7 @@
 
     return {
         "pairwise_scores": pairwise_scores,
-        "mean_ssim": float(np.mean(scores)),
-        "min_ssim": float(np.min(scores)),
-        "max_ssim": float(np.max(scores)),
-        "std_ssim": float(np.std(scores, ddof=0)),
+        **_aggregate_scores(scores, "ssim"),
         "n_pairs": len(pairwise_scores),
     }
 
@@ -92,13 +120,7 @@
     Raises:
         ValueError: 輝度マップが 2 枚未満の場合．
     """
-    if len(luminance_maps) < 2:
-        raise ValueError(
-            f"輝度マップは 2 枚以上必要です（現在: {len(luminance_maps)} 枚）．"
-        )
-
-    # Rec.709 輝度（uint8 RGB → float64）の取りうる範囲は 0.0〜255.0
-    data_range = 255.0
+    _validate_luminance_maps(luminance_maps)
 
     pairwise_scores: list[dict] = []
     for idx_a, idx_b in combinations(range(len(luminance_maps)), 2):
@@ -106,7 +128,7 @@
         img_b = luminance_maps[idx_b]
 
         # 1. 位置合わせなし SSIM
-        score_raw = float(ssim(img_a, img_b, data_range=data_range))
+        score_raw = float(ssim(img_a, img_b, data_range=_DATA_RANGE))
 
         # 2. 位相相関でシフト推定（img_b を img_a に合わせる）
         dy, dx = phase_correlate(img_a, img_b)
@@ -129,7 +151,7 @@
                 rows[0] : rows[-1] + 1, cols[0] : cols[-1] + 1
             ]
             score_registered = float(
-                ssim(img_a_cropped, img_b_cropped, data_range=data_range)
+                ssim(img_a_cropped, img_b_cropped, data_range=_DATA_RANGE)
             )
         else:
             score_registered = score_raw
@@ -152,14 +174,8 @@
 
     return {
         "pairwise_scores": pairwise_scores,
-        "mean_ssim": float(np.mean(scores)),
-        "min_ssim": float(np.min(scores)),
-        "max_ssim": float(np.max(scores)),
-        "std_ssim": float(np.std(scores, ddof=0)),
-        "mean_ssim_registered": float(np.mean(scores_reg)),
-        "min_ssim_registered": float(np.min(scores_reg)),
-        "max_ssim_registered": float(np.max(scores_reg)),
-        "std_ssim_registered": float(np.std(scores_reg, ddof=0)),
+        **_aggregate_scores(scores, "ssim"),
+        **_aggregate_scores(scores_reg, "ssim_registered"),
         "mean_shift_magnitude": float(np.mean(shifts)),
         "max_shift_magnitude": float(np.max(shifts)),
         "n_pairs": len(pairwise_scores),