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毎朝ゼロから書いていた下書き作業を夜間自動化し、朝は確認だけに

使用した道具: AIエージェントルールベース検品入稿キュー管理チャット通知

📘 どんな仕組みか

複数ブランドのコンテンツ下書きを深夜帯にAIエージェントが自動生成し、ルールベースの検品ゲートを通過したファイルだけが入稿キューへ移動する、という仕組みを自社で構築・運用しています。

朝の時点では「キューに何本入っているか確認し、問題がなければ公開操作をする」だけで済む状態が目標です。文字数・禁止表現・構成の一次スクリーニングは自動化し、「公開するかどうか」という最終判断は引き続き人間が担います。

😣 何が課題だったか

以前は下書きを朝から手作業で書き起こすか、前夜に書きかけたものを翌朝に続けるという形を取っていました。書く内容はおおむね決まっているにもかかわらず、「書き始める」こと自体がエネルギーを要し、朝の集中時間が下書き作業で埋まることがありました。

複数ブランドを並行して運用しているため、トーン・文体・文字数の規格がそれぞれ異なり、書いたあとの確認も毎回手作業でした。「書く→確認する→修正する」が一連で連鎖し、一本あたりの所要時間が読みにくい状態が続いていました。

⚙️ どう実装したか

深夜帯にAIエージェントが起動し、ブランドごとのプロンプトと文脈ファイルをもとに下書きを生成します。生成後、ルールベースの検品スクリプトが文字数・禁止表現・構成要素の有無を自動チェックし、基準を満たした記事のみ入稿キューのフォルダへ移動します。基準を満たさなかったものはスキップされ、理由がログとチャット通知で届きます。

実装はシェルスクリプトとPythonの組み合わせで、外部サービスへの依存を最小限に抑えています。検品ルールはMarkdownファイルで管理しており、表現規制の追加や文字数レンジの変更は設定ファイルの編集だけで対応できます。

📈 何が変わったか

最も変わったのは「朝のコンテキストの使い方」です。以前は下書き作業に充てていた時間が、確認と公開判断だけになりました。生成物に手を入れたい日はそのまま編集しますが、軽い確認だけで通せる日も増えています。

検品ゲートの存在は想定以上に効果的でした。「通過した記事だけを見ればよい」という設計により、確認漏れや「見たつもり」の見落としが減っています。ゲートが落とした記事の理由ログは、プロンプト改善の手がかりとしても機能しています。

🚀 ここからの拡張

同じ構造は、調査レポートの一次生成・営業メールの下書き・SNS投稿文の自動化にも移植できます。「生成→検品→キュー投入→人間承認」という層を維持したまま、対象のコンテンツ種別と検品ルールを入れ替えるだけで応用が効きます。同じ構造は御社の業務にも転用できます。各論は商談でお話しします。