Business AI
業務オートメーション / 品質ループ
情報収集・コンテンツ生成・計測・学習をスケジュール実行。品質スコアとフィードバックで改善を回す運用設計。
- 実行
- Cron + 手動承認
- 品質
- 5軸スコアリング
- 学習
- 履歴DB蓄積
背景・課題
マーケ・コンテンツ・SNSなど複数チャネルの運用が人手中心で、品質チェックと改善が属人的でした。自動生成を増やすほど、誤情報やトーン崩れのリスクも増えるため、ゲートが必要でした。
アプローチ
収集（Cron/API）→ 生成（LLM）→ 5軸スコアリング → 人の承認 → 公開 → 計測 → 履歴DBに学習、というパイプラインを設計。スコア閾値未満は自動で差し戻し、改善提案を次回プロンプトに反映できるようにしました。
実装の要点
- スケジュール実行と手動トリガーの併用
- 5軸品質スコア（フック・独自性・リプ誘発など）の自動採点
- 承認キューと差し戻しコメント
- 投稿パフォーマンスの履歴蓄積と週次レポート
技術構成
成果・学び
- 生成物の品質ばらつきを数値化し、承認工数を必要最小限に抑制
- 履歴DBにより「何が伸びたか」を次の生成条件に接続
- 運用チームがループを回せるRunbookを整備