
AIブログ編集エージェント開発
このブログを運用して、早16年となりました。 投稿内容も無線関係をはじめ、山岳登山、自宅サーバー、ソフトウェア開発など多岐に渡る内容になっています。
ウェブサイトにはSEO(サーチ エンジン オプティマイザー)という機能設定があり、これはGoogleなどの検索エンジンが、このウェブサイトには、どんな記事が書かれているかを理解しやすく提供する仕組みがあります。 具体的には各投稿について「SEOタイトル」と呼ばれる検索結果などで記事の主題を示すタイトル、「メタディスクリプション」と呼ばれる概要、そして「タグ」と呼ばれる記事を分類するためのキーワードなどがあります。この辺をきちんと整理しておくと検索エンジンに理解してもらいやすくなるメリットがあります。
いままで、このあたりをあまり深く考えずに適当に処理していたのですが、ここをAIを使ってある基準で均一に作らせて、自動で登録していくシステムを開発してみました。 名付けて「AIブログ編集エージェント」。 当初は単にSEOを投稿内容から出すだけを考えていたのですが、どんどん機能を拡張して、自分の好みを理解してくれる編集エージェント機能までつけてみました。
これが全体構成のブロック図になります。
使用するAIプラットフォームはChatGPTで有名なOpenAIです。 オレンジ色のところは既存のブログシステムの環境(Apache+PHP+Maria DB+WordPress)および既存環境であるOpenAIです。 これに対して、青い部分が今回自分で開発してみた「AIブログ編集エージェント」です。 WordPressの置いてあるHTMLディレクトリにエージェントエンジンを持つと、万一エンジンが壊れてしまったとき、ブログも壊れてしまう可能性が高く、インパクトが大きいのでWordPressの中にはプラグインとしてヒューマンインターフェースだけ(相手は自分だけですけど 笑)を担当させます。
こんな感じでPluginが動作します。
そして、エンジンそのものは自宅サーバーの/usrディレクトリに入れておきます。 このため、このシステムを一般公開することは現在は考えていません。
AIエージェントエンジンの、それぞれのモジュールの機能はこのように設計しています。
分析エンジン:
WordPressの記事・Knowledge・Learning・PromptをAIへ渡し、SEO提案(SEOタイトル、メタディスクリプション、タグ)を取得する。
保存エンジン:
AIが生成したSEO情報をWordPressへ保存する。
・SEOタイトル
・メタディスクリプション
・抜粋
・タグ
履歴エンジン:
AIの提案(AI Suggestion)とユーザーが実際に採用した内容(Applied)を履歴データベースへ記録する。
学習エンジン:
履歴データベースをAIで分析し、編集傾向を学習データベースとして生成する。
ログ:
AI SEO Engineの動作ログを記録する。
WordPressのSEOプラグインにもAI機能を持つものもありますが、有償での契約が必要となり、さらにその上で使用料がかかります。料金はシステムにもよりますが、契約で50~200ドル、そして使用料も結構な費用が掛かります。 これに対し、今回自分で開発したものはOpenAIのAPI使用料だけですので、一件の投稿記事分析で数円程度(5円以下)で済みます。 さらにこのシステムではAIからの提案に対して自分がどのようにその提案を変更したか、採用したか、棄却したか迄を、履歴データベースとして残すこと、そしてその結果をAIに分析させて学習データとして再構築することで、どんどん筆者である自分の好みが伝わり、まさに自分の好みを理解している編集エージェントとなります。
動作については、まず分析エンジンにて、投稿内容のデータと学習データ(作者の編集傾向)をプロンプト(編集方針)とともにOpenAIに渡します。
下記は分析前のSEOのデータ部分
プラグイン上は各投稿画面でAnalyzeボタンを押すだけです。
OpenAIはこの投稿の文章、編集方針、過去の学習データの情報から、SEOに必要なタイトル、メタデータ、タグを提案します。 もし修正が必要であれば内容を修正してからApply to AISEOボタンを押すだけです。 この時に修正や採用、却下などの履歴が履歴データとして残されます。
その後、投稿のページが表示され、タイトル、メタディスクリプション、タグが表示されます。 実際にこの投稿をAIで分析させた結果がこのようになりました。 タイトル、メタディスクリプション、タグの候補が表示されます。 さらに修正が必要であればここからも修正できます。タグの提案は割愛しています。
その後、履歴データベースがたまって行ったら、それを学習エンジンが、履歴データと学習データの生成方針と伴にOpenAIに渡し、今度は学習データベースを再構築します。 この学習データベースが、つまり自分の嗜好が学習データベースに反映され、その後のAIの提案そのものに反映されていくことになります。
すでにこのブログ内の投稿、16年分、約1900記事をAIの分析で処理して再編成してみました。






