diff --git "a/docs/04_SPEC/SPEC_02_\347\205\247\346\230\216\345\235\207\344\270\200\346\200\247\350\251\225\344\276\241\343\202\242\343\203\253\343\202\264\343\203\252\343\202\272\343\203\240.md" "b/docs/04_SPEC/SPEC_02_\347\205\247\346\230\216\345\235\207\344\270\200\346\200\247\350\251\225\344\276\241\343\202\242\343\203\253\343\202\264\343\203\252\343\202\272\343\203\240.md"
index a9ac83f..933cefd 100644
--- "a/docs/04_SPEC/SPEC_02_\347\205\247\346\230\216\345\235\207\344\270\200\346\200\247\350\251\225\344\276\241\343\202\242\343\203\253\343\202\264\343\203\252\343\202\272\343\203\240.md"
+++ "b/docs/04_SPEC/SPEC_02_\347\205\247\346\230\216\345\235\207\344\270\200\346\200\247\350\251\225\344\276\241\343\202\242\343\203\253\343\202\264\343\203\252\343\202\272\343\203\240.md"
@@ -82,6 +82,60 @@
 
 OpenCV のウィンドウが開くので，マウスで矩形を選択して Enter で確定する．ESC でキャンセル．
 
+## 空間分析 (Spatial Analysis)
+
+ROI 内の輝度の空間的な偏り（中心-周辺勾配）を定量化する．
+
+### 正規化楕円距離マップ
+
+各ピクセルについて，ROI 中心からの正規化楕円距離 $d$ を算出する．
+
+$$d(x, y) = \sqrt{\left(\frac{x - c_x}{c_x}\right)^2 + \left(\frac{y - c_y}{c_y}\right)^2}$$
+
+- $c_x = W/2$, $c_y = H/2$: ROI の中心座標
+- 値域を $[0, 1]$ に再正規化（$d \leftarrow d / d_{\max}$）
+- 楕円距離を使用することで，縦横比が異なる ROI でも等方的な評価が可能
+
+### 3 ゾーン分類
+
+正規化距離の閾値で ROI を 3 つの同心楕円ゾーンに分割する．
+
+| ゾーン | ラベル | 距離条件 |
+| --- | --- | --- |
+| Center（中心） | 0 | $d < 0.33$ |
+| Middle（中間） | 1 | $0.33 \leq d < 0.66$ |
+| Periphery（周辺） | 2 | $0.66 \leq d$ |
+
+閾値は正規化距離の三等分点に設定し，標準的な照明評価の領域分割に対応する．
+
+### 空間分析指標
+
+#### ゾーン別統計
+
+各ゾーンの平均輝度 $\mu_z$ と標準偏差 $\sigma_z$ を算出する（$z \in \{center, middle, periphery\}$）．
+
+#### 中心/周辺比
+
+$$\text{C/P Ratio} = \frac{\mu_{center}}{\mu_{periphery}}$$
+
+- 1.0 に近いほど均一
+- 1.0 より大 → 中心が明るい（照明の集中）
+- 1.0 より小 → 周辺が明るい
+
+#### 勾配量（%）
+
+$$\text{Gradient} = \frac{\mu_{center} - \mu_{periphery}}{\mu_{center}} \times 100$$
+
+- 0% に近いほど空間的ムラが小さい
+- 正値 → 中心から周辺に向かって輝度が減衰
+
+### 放射状輝度プロファイル
+
+正規化距離を 20 等分のビンに分割し，各ビン内の平均輝度を集計する．中心から周辺にかけての輝度変化の傾向を連続的に把握できる．
+
+- 出力: 20 × 2 の配列（列 0 = ビン中心距離，列 1 = 平均輝度）
+- 最外ビンは上端を含める（$d = 1.0$ の画素を欠損させない）
+
 ## バッチ解析 (Batch Analysis)
 
 `scripts/run_uniformity.py` で白板画像を一括解析する．ROI 設定済みであること．
@@ -99,9 +153,12 @@
 ### 出力
 
 - `output/results/summary_uniformity.csv` — 全画像の均一性指標一覧
-- `output/results/<画像名>_uniformity.json` — 各画像の詳細結果
+- `output/results/summary_spatial.csv` — 全画像の空間分析指標一覧
+- `output/results/<画像名>_uniformity.csv` — 各画像の均一性指標
 - `output/figures/<画像名>_luminance_map.png` — 輝度マップ
 - `output/figures/<画像名>_histogram.png` — 輝度ヒストグラム
+- `output/figures/<画像名>_radial_profile.png` — 放射状輝度プロファイル
+- `output/figures/<画像名>_zone_map.png` — ゾーンオーバーレイマップ
 
 ## 結果の確認 (Result Viewer)
 
@@ -123,6 +180,33 @@
 - **全体比較タブ**: 全画像の均一性指標テーブル・統計サマリー・指標の比較グラフ（2×2 棒グラフ）
 - **個別画像タブ**: ドロップダウンまたは矢印ボタンで画像を切り替え，元画像（ROI オーバーレイ付き）・輝度マップ・ヒストグラムを横並びで確認
 
+## レポート生成 (Report Generation)
+
+バッチ解析の結果から自己完結型の HTML レポートを生成する．
+
+### 起動コマンド
+
+```bash
+python scripts/generate_report.py --output output/
+```
+
+### 前提条件
+
+- `scripts/run_uniformity.py` でバッチ解析（空間分析を含む）が完了していること
+- `output/results/summary_uniformity.csv` と `output/results/summary_spatial.csv` が存在すること
+
+### 出力
+
+- `output/reports/uniformity_report.html` — 自己完結 HTML レポート
+
+### レポート内容
+
+- 均一性指標サマリテーブル（CoV，std，max_min_ratio 等）
+- 空間分析サマリテーブル（center_mean，periphery_mean，C/P ratio，gradient 等）
+- 画像別の詳細セクション（輝度マップ，ヒストグラム，放射状プロファイル，ゾーンマップ）
+
+画像はすべて base64 でインライン埋め込みされるため，HTML ファイル単体で閲覧可能．PDF が必要な場合はブラウザの印刷機能を使用する．
+
 ## キャリブレーション (Calibration)
 
 照明均一性評価ではカラーキャリブレーションを行わない．輝度の相対的なばらつき（CoV 等）は画像内の比較であり，カメラの色特性のズレが全画素に等しく影響するため，指標の値に影響しない．