自社メディアの過去記事検索&まとめ記事作成のプロトタイプ開発

過去記事検索が原因で遅くなっていた記事作成業務を効率化!さらに、まとめ記事の素案も作成が可能に!

導入・開発内容

本プロジェクトでは、ユーザーが求める情報を効率的に検索・提供できるシステムを構築しました。画面デザインの設計からPoC環境構築、データ加工、そしてシステム実装までを担当しました。主な開発内容は以下の通りです。

データパイプライン
  1. WordPressから記事データを取得。
  2. Bedrockモデルを活用してデータをエンベディングし、Qdrantに格納。
  3. データ処理を定期実行できる仕組みを構築。
LLMロジック
  1. ユーザー入力を解析し、適切なクエリに変換。
  2. ベクトルDBを検索し、関連性の高いデータを取得。
  3. 取得した結果を判定し、最適な回答を生成。

導入前の課題・導入開発後の効果

導入前の課題

自社メディアでの記事運営においてマネタイズが十分に進まず、売上への貢献が限定的でした。また、過去に作成した記事の内容を管理しきれておらず、新規記事作成時に既存記事との重複が発生するリスクが問題となっていました。

その結果、過去記事の確認に多くの手間がかかり、効率的な記事制作が難しい状況でした。

期待される効果

システム導入後、AIが過去の記事データを解析し、簡単に検索・確認できる環境が整いました。

これにより、新規記事作成前に過去記事の内容や重複の有無を即座に把握できるようになり、記事制作の効率が大幅に向上しました。また、メディア運営の精度が高まり、より戦略的にコンテンツを活用することで、コンテンツのマネタイズ基盤強化にも寄与しています

WEELを選んだ理由

【クライアント様からの回答】
単なるシステム提供に留まらず、メディア運営全体の効率化やマネタイズ強化に寄与する、将来を見据えた戦略的な提案をいただきました。これにより、単なる導入以上の価値を実感できました。

今後の展望

本システムを自社メディアの検索機能の一部として公開し、実際の利用状況や効果を測定する予定です。

効果測定の結果を分析し、ユーザーの利便性やシステムの精度向上を目的とした機能のアップデートを継続的に行います。さらに、一定の成果が得られた場合には、有償サービスとしての展開も視野に入れており、より多くの企業やユーザーに価値を提供できる仕組みを構築していく計画です。

これにより、自社メディアの成長を促進するとともに、新たな収益モデルの創出を目指します。

担当者コメント

WEEL: 山根

LLM特有の丁寧すぎる言い回しを減らし、より人間らしい語調になるように調整に努めました。
今後のアップデート案も多くあるため、順次試していきたいです!