概要

/info では毎週、論文まとめ4本(自動車・ドローン・ロボティクス・AI分野)と業界ニュースまとめ3本(自動車業界・ドローン業界・AIエージェント分野)の合計7記事を生成し、下書きとして保存しています。このページでは、その裏側の仕組みを公開します。

候補データの収集(ここはプログラムによる機械的な処理)

論文は、Hugging Face Daily Papersというコミュニティ主導の論文キュレーションサイトから、直近60日分をコミュニティの「いいね数(upvotes)」順に集めています。arXiv自体には投稿直後の論文の被引用数のような指標が無いため、このupvotes数を「注目度」の代理指標として使っています。集めた論文はタイトルと概要に含まれるキーワードで自動車・ドローン・ロボティクス・AIの4分野に自動分類し、各分野で注目度の高いものから順に、arXivの図表を抽出できた論文を7本まで採用しています(分野によっては候補自体が少なく、7本に満たないこともあります)。

業界ニュースは、Google Newsの検索(具体的な製品の発表・発売にフォーカスしたクエリ)に加えて、Electrek・DroneDJ・DroneLife・TechCrunch・VentureBeatといった業界メディアの一次RSSフィードも直接取得しています。同じ出来事を報じている記事同士はタイトルの単語の重なりをもとに自動的にグループ化し、グループの大きさ(何媒体が報じているか)を「注目度」の目安として使っています。業界メディアの直リンクから記事のサムネイル画像(OGP画像)を取得できた場合は、記事中にリンクカードとして掲載しています。Google Newsの候補で自動取得できなかった場合も、執筆時に直接ソースを探して画像を補うようにしており、なるべく全てのニュース項目に画像を付けるようにしています。

記事の執筆(ここはAIアシスタントによる作業)

候補データの収集はプログラムによる機械的な処理ですが、そこから先の「論文の概要(アブストラクト)を読んで一言概要・背景・手法・結果の4項目にまとめる」「複数のニュース記事を読んで週刊のまとめ記事を書く」という作業は、Anthropic社のAIコーディングアシスタント「Claude Code」に組み込んだ専用の手順(スキル)を通じて、AIアシスタントのClaudeが候補データを実際に読んで執筆しています。要約は論文のアブストラクトに書かれている内容のみを根拠とし、書かれていない数値や仕様を作り出さないようにしています。

公開までの流れ

生成された記事は必ず非公開の下書き状態で保存され、自動的に公開されることはありません。管理者が内容を確認したうえで、個別に公開操作を行っています。

この仕組みは今後も変わります

候補データの集め方や選定基準、記事の構成などは継続的に見直しており、仕組みが変わるたびにこのページの内容も合わせて更新していきます。