Troy-Technicalでは、AIエージェントを活用して毎週の記事収集、要約、そしてWeeklyReportの作成という一連の流れを自動化し、情報を公開しています。
具体的にどのような仕組みで運用しているかについて説明します。基本的なシステム構築にはClaude Codeを使用しています。また、情報の検索にはGeminiのGrounding Searchを活用しており、分野ごとに作成した検索プロンプトを用いて、1分野あたり40〜60本の記事を収集しています。
情報の選別と採点基準
収集した記事はすべてを掲載するのではなく、独自の基準を設けて採点しています。重視しているのは、技術的に新しい成果を達成したという内容の記事です。
検索結果には資金調達や市場予測に関する記事も多く含まれますが、これらは採点プロセスで除外しています。最終的に、1分野につき毎週10〜15本程度の記事を選定する運用としています。
要約からレポート作成まで
選定した記事からは、事実となる部分のみを抽出して要約を作成します。その後、これらの情報を整理し、インフォグラフィックの作成やWeeklyReportへのまとめ上げをCodexで行っています。
私は材料関係の技術者であり、IT関連の技術者ではありません。プログラミングの経験もありませんが、Claude Codeを使うことでこのような仕組みを構築することができました。AIエージェントを活用すれば、非ITエンジニアであってもこうしたシステムを構築できると考えています。
運用の改善と今後の方向性
このサイトをスタートして半年になりますが、当初は収集した記事をすべて発信していました。そのため、中には情報価値の低いものが混ざっていた時期もありました。
そこで、今年の9月から採点による厳選プロセスを導入し、質の向上を図っています。より有益な情報を届け、読者の皆様にとって信頼できる情報源となるよう、今後も仕組みの見直しを続けていきます。
