株式会社Buchiage 動画編集案件を収集する自動化プログラム

動画編集者が集まる Discord コミュニティに向けて、X 上の募集案件を自動で収集・選別し、専用チャンネルへ配信するシステムを構築しました。収集からラベル付け、配信までを人手を介さずに完結させています。

プロジェクト概要

背景と課題

株式会社Buchiage 様は、動画編集者が集まる Discord コミュニティを運営されています。 コミュニティの価値向上に向けて「いま募集されている案件情報」をメンバーへ届けたいというニーズがありましたが、手動で運用するには構造的なハードルがありました。

• ノイズの比率が高い — 「動画編集 募集」などの検索結果には、編集者側の自己PRやスクール・情報商材の宣伝などが多く含まれます。価値ある募集情報だけを仕分ける作業負担が大きく、手作業での収集・提供は現実的ではありませんでした。
• 継続的な運用の難しさ — タイムリーな案件情報を届け続けるには定期的かつ高頻度なチェックが必要であり、手動に頼る運用では人手も時間も追いつかないという課題がありました。

課題は「案件が存在しないこと」ではなく、手作業では選別・共有のコストが高すぎ、持続的な情報提供の仕組みを作れないことにありました。

提供したソリューション

収集から配信までを 4 つのステップに分解し、それぞれに適した処理を割り当てました。

1. 収集

X の検索を用い、キーワードとハッシュタグの組み合わせで募集候補を定期的に取得します。

2. ルールベースの粗選別

AI に渡す前に、明らかに無関係な投稿を機械的に除外します。判定精度そのものよりも、後段の処理量とコストを圧縮することを目的とした工程です。

3. AI による構造化判定

通過した投稿を AI が解析します。「そもそも案件か」「投稿者は依頼者か編集者か」という判定に加えて、報酬帯・契約形態・種別・経験レベル・使用ソフトを一度に構造化データとして出力します。自由文である投稿本文を、そのまま分類・検索できる形式へ変換する工程です。

4. Discord への自動配信

基準を満たした案件のみを、指定チャンネルへ投稿します。付与されたラベルにより、メンバーは自分のスキルや希望条件に合う案件かどうかを一目で判断できます。

設計上の判断

コミュニティメンバーに適切な形で情報を届け、安全に運用できるよう、仕様策定の段階で以下の配慮を組み込みました。

報酬額で足切りしない。 コミュニティには初心者からプロまでが在籍しています。単価の低い案件も、初心者にとっては最初の実績をつくる入口になり得ます。そのため低単価案件を除外せず、報酬帯ラベルで区別する設計としました。

迷ったら配信しない。 AI の判定確信度が閾値を下回る投稿は配信しません。取りこぼしよりも誤配信のほうがコミュニティの信頼を損なう、という前提に立ち、安全側に倒しています。

全文は転載しない。 配信するのは元投稿へのリンクと必要最小限の要約のみです。著作権および X の利用規約への配慮として、設計段階から方針を定めました。

コストに上限を設ける。 API 利用料は取得件数や実行頻度に比例して増加します。想定外の費用が発生しないよう実行頻度と件数に上限を設け、API 障害や利用上限への到達時には処理を停止してログを記録する構成としています。

技術構成

• 実行基盤 — VPS 上に Docker で構築。cron タイマーによるワンショット実行で、常駐プロセスを持たない構成としています。
• データ取得 — X API
• 判定・分類 — 生成AI（LLM）による構造化出力
• 配信 — Discord Bot

常時起動が不要なバッチ処理であることから、コンテナを常駐させずタイマー起動する構成を選択しました。リソース消費を抑え、小規模な環境でも安定して稼働します。

実測

• 週あたりの配信案件数：58件
• 選別によって除外されたノイズ投稿の割合：42.57%

ToUNect が担当した範囲

要件定義、仕様書の作成、設計、開発、運用基盤の構築から、導入後のサーバー維持管理やエラー対応といった実運用・保守までを一貫して担当しています。

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