概要
OpenAIのCodexを活用し、RSS取得から日本語要約、Tinder風UIによる明示的フィードバックを用いたパーソナライズまでを自動化した自作AIニュースキュレーターの構築・運用レポート。
詳細内容
松尾研究所のデータサイエンスチームによる、情報過多なAIニュースを効率的に収集するための自作ツール開発記録です。
### システムの核となる機能
- **自動要約と翻訳**: OpenAI BlogやarXiv等のRSSから記事を取得し、OpenAI APIで日本語のタイトルと要約を生成します。
- **パーソナライズロジック**: Tinder風のスワイプUIを採用し、記事に対して「役に立った/不要」の明示的なフィードバックを与えることで、ソースやタグの重みを動的に調整します。
- **推薦の工夫**: スコア上位だけでなく「探索枠」を設けることで情報の偏りを防ぎ、同一ソースの過剰露出を制限する制約を設けています。
### 運用の成果と今後の展望
1ヶ月の運用を通じ、OpenAIや分析系ニュースレターの優先度が高まるなど、自身の嗜好に合わせた最適化が確認されました。一方で、タグの粒度不足や類似記事の重複といった課題も浮き彫りになり、今後はEmbeddingベースの推薦導入などの改善が検討されています。Vibe codingによる迅速な開発と、実運用による改善サイクルの重要性が強調されています。