Case Study 01 琥珀時間 ─ メディア運営そのものを、 仕組みにする。
紅茶と器の Webメディア「琥珀時間」を、ブログとしてではなく、運営をできるだけ自律的に回すための仕組みとして構築しました。企画から公開後の改善まで、繰り返し発生する作業を機械・AI・人に振り分けています。
01 — Problem
課題
個人でメディアを続けると、
繰り返しの作業が、ずっと続く。
個人で Webメディアを運営すると、記事の企画、執筆、画像制作、品質チェック、公開、SNS投稿、データ確認、改善と、多くの繰り返し作業が発生します。
これを毎回人が手作業で回すのではなく、どこまで自動で回せるかを考えながら、運営そのものを仕組みにしてきました。
02 — Approach
アプローチ
すべてをAIに任せない。
処理ごとに、担い手を決める。
機械的に処理できるものはコードやスクリプトへ。意味の判断が必要なものはAIへ。重要な方向性やお金・方針に関わる判断は、人に残しています。
-
Machine機械
機械的に処理できること
- 重複検出
- 整形
- 状態確認
- 各種チェック
- 投稿履歴の管理
-
AI意味判断
意味の判断が必要なこと
- 品質評価
- 構成評価
- 優先順位
- 検索意図
- 訴求
- 改善判断
-
Human人
人が決めること
- 重要な方向性の変更
- お金に関わる判断
- 方針に関わる判断
03 — System 1
生産する仕組み
Production
企画から改善までを、
ひとつのループとして回す。
- 企画担当: AI・機械
- 記事制作担当: AI
- 画像生成担当: AI・機械
- 品質確認担当: 機械・AI
- 公開担当: 機械
- SNS配信担当: 機械
- 記録担当: 機械
- 分析担当: 機械・AI
- 改善担当: AI・人
01企画
ネタ帳から題材を選び、既存記事と重複していないかを機械的に確認します。
02記事制作
運用ルールに沿って、AIが記事の下書きを作成します。
03画像生成
記事のヒーロー画像とピン画像をAIで生成し、サイズや形式を機械的に確認します。
04品質確認
公開前の自動チェックを通したうえで、独立したAIレビューが「公開可」と判定したものだけを先へ進めます。
05公開
公開処理はスクリプトで実行し、Git で管理します。
06SNS配信
Pinterest などへの投稿を、API 経由で行います。
07記録
投稿の履歴、日々のレポート、決定の記録を残します。
08分析
GA4・Search Console などのデータを機械的に取得し、傾向をAIが読み取ります。
09改善
改善案をAIが出し、方向性や方針に関わる判断は人が決めます。
- A
判定を通ったものだけを公開する自動チェックと、独立したAIレビューの両方を公開の条件にしています。
- B
情報の「正本」を決め、決定を記録するどのファイルが正しい情報か、なぜそう決めたかを、あとから追えるようにしています。
- C
人の作業が最小限になるように設計する人が関わるのは、承認と、方向性に関わる判断が中心になるようにしています。
04 — System 2
改善する仕組み
Growth Project
つくった成果物を、
観測・評価・改善・再評価する。
「琥珀時間 Growth Project」は、生産する仕組みがつくった成果物を観測・評価し、改善につなげていく側のエージェントです。生産する仕組みと改善する仕組みの2層で、メディア全体を回すことを目指しています。
- 観測担当: 機械
- 評価担当: 機械・AI
- 改善提案担当: AI・人
- 再評価担当: 機械・AI
- 01
機械で判定できる処理は、機械で行うURLの列挙、抽出、重複検出、整形、ルールによる採点、差分の確認。
- 02
意味の判断が必要な部分だけを、AIに渡す検索意図、構成、ブランド、訴求、導線、優先順位。
- 03
取得できない値を、推測で埋めないわからないものは「わからない」として扱い、判断を誤らせないようにしています。
- 04
事実・解釈・提案を混ぜない観測した事実と、その読み取りと、改善の提案を分けて残します。
05 — Role
担当範囲
設計から実装、日々の運用まで、すべてを自分で担当しています。
- 運用ルール設計
- 正本管理
- タスク管理
- 記事制作フロー
- 画像生成フロー
- 自動チェック
- AI品質レビュー
- 公開処理
- Git管理
- SNS配信
- ログ管理
- KPI管理
- 改善設計
06 — Stack
使用技術・ツール
- AI
- Claude
- Claude Code
- ChatGPT
- Codex
- Build & Ops
- Python
- Git / GitHub
- 各種スクリプト
- 各種API
- Distribution & Data
- Buffer
- Google Analytics 4
- Google Search Console
07 — Outcome
成果
企画・制作・確認・公開・SNS配信・記録までを、継続して運用できる仕組みとして構築し、実際に運用しています。
- 運用開始
- 2026年7月
- 公開記事
- 100本2026年9月時点
売上や改善率などの数値成果は、計測・検証できたものから順に掲載します。
08 — For You
この経験を、
あなたの業務に
メディア運営で磨いてきた考え方は、ほかの業務にもそのまま使えます。たとえば、こんな形でお手伝いできます。
定型チェックの自動化
毎回同じ確認作業をスクリプトにまかせ、人は結果だけを確認する形にします。
AIの一次レビュー＋人の最終承認
文章や成果物をAIが基準に沿って一次レビューし、判断が必要な点だけを人へ回します。
記録・レポートの自動化
作業のログや数値を自動で集め、毎回同じ形式のレポートにまとめます。