🔸内容：
AIを使った副業シミュレーションの第2課題が始まりました。このテーマは「競合記事スクレイピング＋AI要約フロー」で、競合調査の効率化を目的としています。
背景
競合調査は企業活動において重要ですが、手作業でニュースを収集・分析するのは時間がかかります。特に、記事がポジティブかネガティブかを迅速に把握するには、高度な効率化が求められます。このプロジェクトでは、AIを活用してデータを自動で収集し、有用な情報を一元化して提供することを目指しています。
依頼内容
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情報収集
- ニュースサイトや競合企業のWebページから最新記事を自動的に収集。
- 収集するデータは、記事タイトル、本文、公開日、URL。
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AI要約・分類
- 収集した記事をAIで要約し、「ポジティブ」「ネガティブ」「ニュートラル」に分類する。
- 出力形式はJSONとし、以下のようなデータを整備します：
json
{
“title”: “…”,
“url”: “…”,
“date”: “…”,
“summary”: “…”,
“sentiment”: “Positive/Negative/Neutral”
}
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保存・共有
- Google Sheetsに記事情報を保存。
- Slackに日々の収集結果を通知。
完了条件
- 最新記事の自動収集が可能であること。
- AIによる要約と分類がJSON形式でできること。
- Google Sheetsへの情報追記とSlackへの通知が実行できること。
- 最終的な成果をまとめて報告する。
今後のステップ
第1課題で「Drive → AI要約 → Slack通知」を作成した後、第2課題では「スクレイピング → AI要約 → Sheets保存 → Slack通知」のプロセスへ進化させることを目指します。これにより、副業の価値を高め、単なる作業代行から仕組み構築へとステップアップできます。
もしあなたがこの課題に取り組むなら、使用する技術（Python、Zapier、Makeなど）は何か、どの部分でつまずく可能性があるかを考えてみてください。
🧠 編集部の見解：
AIによる「競合記事スクレイピング＋要約フロー」のテーマは、非常に実用的かつ興味深いですね！特に、情報収集の効率化を目指すこのプロジェクトは、ビジネス戦略の深化に貢献するでしょう。
### 感想
最近の情報過多の時代において、人力での情報収集は限界があります。AIを利用して迅速にデータを整理し、要約してくれるフローが整えば、ビジネスシーンでの競争力が格段に上がるはずです。特に感情分析を加えることで、競合の反応や市場のトレンドを把握しやすくなるのが嬉しいですね。
### 関連事例
たとえば、あるスタートアップ企業がこの手法を使って、業界新聞やブログを毎日チェックしているとします。AIを利用してポジティブやネガティブな反応を即座に分類することで、自社の商品開発やマーケティング戦略に素早く反映させることができます。このように、多くの企業がAIを導入することで、情報戦争を制する手段となるでしょう。
### 社会的影響
この技術が普及すれば、競争環境がより公平になる一方で、情報の非対称性が解消される可能性があります。もちろん、AIの偏りやルールの整備も考慮しなければなりませんが、労働市場における新たなスキルセットが求められる時代がやってくると感じます。
### 豆知識
実は、記事のスクレイピングや要約は、非常に早くから行われている作業ですが、最近のAIの進化により、人間と変わらないレベルでの理解が可能になってきています。利用者が「どの情報が必要か」を識別するための指示やプロンプトが、AIのパフォーマンスを大きく左右すると言われています。
次のステップとしては、どのツールや技術を選ぶかで、効率が変わってくるので、自分のスキルに応じて最適な選択をしていきたいですね！あなたはどの技術を選びますか？興味深い挑戦になりそうです。
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キーワード: 競合記事スクレイピング
このテーマは競合調査の効率化を図るものであり、記事収集から要約、分類、共有までの自動化プロセスを構築することが目的です。
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