AIエージェントでリサーチ・情報収集を自動化するパイプライン設計の実践

リサーチ自動化パイプラインの全体像

ビジネスにおけるリサーチ業務は、情報収集に多大な時間を要します。競合他社の動向・業界トレンド・技術情報・規制変更などを定期的にウォッチするためには、毎日数時間のリサーチ時間が必要になることもあります。AIエージェントを使ったパイプラインを構築することで、この作業を完全に自動化し、重要情報のみをダイジェスト形式で受け取れるようになります。

パイプラインは「収集→クレンジング→分析→要約→配信」の5段階で設計します。各段階を独立したモジュールとして実装しておくと、後から特定の段階だけを改修できて保守性が高まります。

情報ソースの設定と収集

情報収集のソースは目的に応じて設定します。業界ニュースにはRSSフィード・Google News API・NewsAPIが適しています。競合分析には競合サイトのサイトマップを定期クロールする手法が効果的で、新しいページやコンテンツの変化を自動検知できます。SNSのトレンドにはX API・Reddit APIなどを活用します。

PythonのSchedulerを使って各ソースのクロールを時間帯別にスケジューリングします。ニュースサイトは朝6時、SNSは2時間ごと、競合サイトは週次というように収集頻度をソースの特性に合わせます。

LLMによる情報の分析と要約

収集した情報をLLMで処理する際のポイントは「分類」と「重要度判定」です。まず収集した情報を自社との関連度（高・中・低）と緊急性（今日・今週・今月）の2軸でスコアリングします。このスコアリングにLLMを使うことで、事前にルールを細かく設定しなくても文脈を理解した判断ができます。

要約は3段階で生成します。一文サマリー（30字以内）・段落要約（200字以内）・詳細分析（必要に応じて）の3段階を用意しておくと、受け取る側がニーズに応じて情報の深さを選べます。

配信とフィードバックループ

収集・分析した情報はSlackまたはメールで毎朝8時にダイジェスト配信します。受取人がクリックした記事・既読・スキップしたコンテンツのデータを収集し、個人の興味プロファイルを構築することで、パーソナライズされた情報配信が実現します。「もっとこのタイプの情報を」「このソースはいらない」というフィードバックボタンをダイジェストに追加することで、継続的な精度改善が可能です。