スレッドまとめツールを収集・選別・記事化で分ける
今回やったこと
スレッドを記事にまとめるツールについて、素材に記録された技術構成と処理の順番を整理する。入力の取得、AIによる候補選択、人による調整、下書き作成、補足と画像生成を別工程として扱う。ここでは記録にある構成を説明し、個別のサービス名や媒体名、実測されていない精度・時間は加えない。
実装ステータス
構成記録あり。以下は記録されたツール構成と工程の説明であり、現在の稼働状況を示すものではない。
入力から候補を作る
バックエンドにはFastAPIとBeautifulSoup、AIキュレーションにはGemini API、フロントエンドにはVue 2.7、Nuxt 2、TypeScript、Tailwind CSSが使われている。入力HTMLからスレッドのタイトルとURLを取り出し、記事化する素材の入口を作る。HTMLの解析と画面表示、候補選択を別々の部品に持たせる構成だ。
処理は、入力を受け取ってすぐ完成記事にする形ではない。まずスレッドからレスを抽出し、AIキュレーションで記事に使う候補を選ぶ。画面には選ばれたレスの色と選択理由が表示される。選択結果をただ出力するのではなく、どの部分が選ばれたかを人間が確認できる中間段階を置いている。
入力HTML
↓ タイトル・URL・レスを抽出
候補レスをAIが選択
↓ 色と選択理由を表示
人間が結果を微調整
↓
WordPressの下書き（カテゴリ・タグを設定）
↓
補足情報・画像生成は別工程
人の調整を工程に残す
候補の選択後には、人間が結果を微調整する。その後にWordPressの下書きを作り、カテゴリとタグを設定する。つまり、AIの出力をそのまま公開用の記事とみなさず、選別結果を見て編集する段階をワークフローに含めている。画面に色と理由を出す設計は、候補を確認するための手掛かりになる。
この分割は、AIが行う選択と、人間が最終的な見せ方を調整する作業を区別する。抽出・選別・編集・下書き作成がひとまとまりだと、どの段階で結果が変わったか追いにくい。段階を分ければ、少なくとも入力から下書きまでの責任範囲を工程ごとに説明できる。素材は処理順と画面上の表示を記録しているが、選択精度や処理時間の測定値は示していないため、品質改善の効果を数値で主張することはできない。
補足と画像を後段へ置く
補足情報と画像生成は、候補選択から下書き作成までの流れとは別工程に分けられている。記事本文を作る処理にすべてを結び付けず、必要な素材を後から扱える構成だ。これにより工程の境界は明確になる一方、別工程の結果を下書きへ結び付ける運用が必要になる。素材から確かめられるのはこの構成までであり、個別の運用負荷や失敗率は記載されていない。
更新履歴
- 2026-09-26: 初稿を作成。