AIによる記事作成・公開の自動化

キーワードを渡すと、標題、構成、下書き、校正をこの順で作り、できた原稿を公開先へ送る仕組みです。途中の作業は非同期で待ち、決めた間隔でも同じ流れを走らせられます。進行と結果はデータベースに残します。同じ処理が複数の置き場にあっても、一つの成果として扱っています。人が標題から校正までを別々に始めていた手順を、キーワードを起点にした一連の処理にしています。

キーワードが一つ決まれば、標題、構成、下書き、校正、公開先への送信までを同じ処理の中で進めます。時間のかかる生成は非同期で待ち、状態はデータベースに残します。決めた間隔で同じ流れを再実行することもできます。置き場が複数でも、手順の意味は一つの仕組みとして揃えています。

標題、構成、下書き、校正が別々の手順で、公開先への受け渡しも手作業でした。キーワードは決まっていても、標題を考えてから構成を作り、本文を書いて、校正して、公開先へ移すところまでが繋がっていませんでした。途中で止まった原稿と、次に送る原稿を見比べ、どこまで終わったかを担当者が覚えていました。同じキーワードで作り直すときも、前回の進行が残っておらず、最初の手順からやり直していました。

標題が決まってから構成を作り、本文を書き、校正し、公開先へ移すのが別々の作業になっていました。途中の原稿がどの段階かは、ファイル名や担当者の記憶で判断していました。同じキーワードで作り直すときも、前回の構成や校正の指摘が次の作業に繋がりませんでした。公開先へ送ったあとに、送った原稿と手元の原稿の差を見比べていました。

キーワードを受け取ると、検索を意識した標題と構成を先に作り、その構成に沿って本文の下書きを作り、校正まで進めます。生成は非同期で、完了を待っている間も受け付けた作業の状態を残します。決めた間隔で同じ流れを走らせることもでき、キーワードを起点にした処理を繰り返し実行できます。できあがった原稿は公開先へ送ります。標題、構成、下書き、校正、送信の順を崩さず、進行と結果をデータベースで見られるようにしています。

処理はキーワードの受け取りから始まり、標題と構成、下書き、校正の順に進みます。各段階の結果は次の段階の入力になり、校正が終わった原稿を公開先へ送ります。非同期なので、生成中も受け付けた作業の状態を確認できます。定期実行では、同じ順序の処理を間隔を空けて再度走らせられます。順序を飛ばして本文だけを先に送る流れにはしていません。

言語は Python です。受け付けは API、時間のかかる生成は非同期処理、繰り返しは定期実行です。文章の生成にはローカルの推論を使い、原稿の状態と結果は PostgreSQL に残します。処理の待ち行列は Redis です。API がキーワードを受け、非同期の処理が標題から校正までを進め、定期実行が同じ流れを再度走らせ、公開先への送信までを一つの構成にしています。画面のための別フレームワークは、この仕組みの中心には置いていません。

Python で処理全体を書き、API がキーワードと実行の指示を受けます。非同期処理が標題から校正までの生成を進め、定期実行が同じ流れを繰り返します。ローカルの推論が文章の生成を担い、PostgreSQL が原稿と進行を保存し、Redis が待ち行列を持ちます。画面用の別のフレームワークは置かず、処理の受け付けと生成と保存をこの構成で完結させています。