このページを構築したAIコンテンツパイプライン

AIは生のドラフトを出版品質の文章に磨き上げ、コンテンツ、トピック、関係性を分析しました。定義済みのコンポーネントを用いてページアーキテクチャを設計し、適切なヒーロー、本文、FAQブロックを選定して、明確なナラティブフローとなるようにセクションを構成しました。タイトル、説明、キーワードなどのSEOメタデータは自動的に生成されました。

システムはコンテンツと想定される読者の質問からFAQを抽出し、画像の配置を決定し、画像プロンプトと説明を書き、メディアを生成し、見出し、リスト、強調などのリッチな書式を適用しました。該当する場合はコンテンツをサポート対象の言語に翻訳しました。最後に、自動化されたワークフローがCMSを通じてページを公開しました。

その後、人間のレビュー担当者が結果を確認し、最終調整を行って承認しました。

私たちが解決しようとした問題は、どのコンテンツチームにも馴染みのあるものです。

従来のコンテンツ公開は遅く手作業が多い。手動での編集、書き直し、トーン調整、セクションやページレイアウトの手動構成、各ページごとのコンポーネント選定、手動でのSEOリサーチと最適化、画像配置に関する手動判断、そして繰り返しのCMS入力（コピー、貼り付け、フォーマットの繰り返し）に依存しています。

各記事には数時間の人手がかかることがあります。それを数十ページや数百ページに掛け合わせれば、ボトルネックは明らかです。

私たちの解決策は、マルチエージェントのAIコンテンツパイプラインです。

1つの過負荷なエージェントが1つのプロンプトで全てをこなそうとする代わりに、明確な役割を持つ複数の専門エージェントを使います。

このパイプラインはマルチエージェントで、各エージェントがチェーン内の特定のタスクを担当します。動作はハードコードされたロジックではなく設定によって制御される設定駆動型で、出力は実際のCMSコンポーネントやフィールドに合わせて形成されるCMSネイティブです。完全自動化されており、手動での変換を一切必要としないCMS準備済みのJSONを生成します。

ユーザーの視点から見ると、フローはシンプルです：ほぼどんな形式の生コンテンツでも提供し、ページタイプと基本オプションを選択し、システムに構造・意図・アセットを解析させ、洗練された本番用CMSペイロードを受け取り、レビューして承認します。

目標は99%がAI駆動のコンテンツパイプラインで、最終検証のみ人間が関与することです。

パイプラインの各エージェントには1つの役割があります。

sanitizerは入力をクリーンアップして正規化し、関連する設定を読み込みます。refinerはトーンや制約を守りつつ文章を出版品質に磨きます。extractorは構造を解析し、見出し、引用、リンク、メディアキュー、メタデータ候補などのアセットを抽出します。architectはCMSのコンポーネントモデルと設定ルールを使ってページ構造を設計します。SEOエージェントはタイトル、説明、その他のSEOフィールドを最適化します。builderは最終ペイロードをCMS準備済みのJSONとして組み立てます。

各ステージは自由形式のテキスト塊を渡すのではなく、構造化された出力を次に渡します。

内部では、エージェントは静的に振る舞うわけではありません。コンテキストや指示に基づいて動的に行動を調整しつつも、ユーザーにとって予測可能なままになります。

小さくよく構造化されたプロンプトで、正しい結果に導くのに十分です。変更を依頼すると、すべてを書き換えるのではなくその変更に集中します。

私たちはこの振る舞いを、私たちが「JX-System messages」と呼ぶ仕組みを使って構築しました。これは、システムレベルの指示を構造化する方法で、エージェントが混乱することなくコンテキストに適応できるようにするものです。

JX-Systemメッセージについては今後の記事で詳しく説明します。仕組みの詳細を確認したい場合は、見逃さないようにメール配信に登録してください。