こんばんは！
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apa（あぱ）です(^^)
今日は『AIの記事作成自動化に取り組み3日目』について書いていきます。
AIの記事作成自動化に取り組み3日目
今日は、昨日の、AIの記事作成自動化の取り組み3日目のレポート。
・・・といっても、昨日はほとんどといっていいほど、何も進まなかったんですけど・・・
【AIスタジオのAPIキーは有料課金なので断念】クロードコードによる記事作成自動化への挑戦記
結局クロードpython（従量課金）、クロードコード（大量トークン消費）による記事作成自動化はできず、pythonによるgemini2.5フラッシュでの自動化を採用した話
上記が、1日目と2日目の記事。
昨日はその続きに取り組んだんですけど、・・・
ほとんどといっていいほど、何も進まなくて残念。
とりあえず、今何をやっているか、ざっくりまとめると、
pythonによる自動化に取組中
先週の金曜日、とある知り合いから、
「クロードコードによる自動化は革新的ですよ。記事作成もきっとこれで出来るはずです。」
と言われて、取り組んでみることにしました。
しかし、結局クロードコードでやるには、APIキーによる従量課金が必要であることが判明して断念。
geminiでやろうとしても同じ。
諦めかけたのですが、かなり、そこに至るまで多くの時間を使って仕組みを構築して、
このまま、ただ手作業に戻るだけはちょっともったいないな・・・
と感じて、もう少しだけ他にやり方がないか調べたら、pythonによるgeminiの古いバージョンによる自動化が出来ることを知って取り組み。
ようやく1記事だけテスト記事で作成できることまで判明したのですが、
まだ1記事作成が終わっただけ。
昨日から、それを「全サイトで量産」できる体制を取ろうと思ったのですが・・・
ぜんぜんダメでした。
まぁ、午前中はちょっと外出してしまっていて、他にも様々なドタバタトラブルに巻き込まれて集中できなかったからというのも多少あるのかもしれませんけど、エラーに苦しめられて結局昨日、作業を終えたのは24時。
うー・・・
ちょっと自分の中ではオーバーワークでした。
ずっとエラーでほとんど何も進まなかった
最大の要因はエラー。
1記事テストで投稿出来る状態にまではススメられたのですが、そこから全部のサイトで量産ができるように仕組みづくりに取り組もうとしたのですが、・・・
エラー
エラー
エラー
エラー
エラー
・・・
この繰り返し。
エラーを治すように取り組んでもらって、
もちろん、そのエラーコードも含めて提出して、
「これでもう絶対にエラーは起こりません！」
エラー
「次こそ、大丈夫です！」
エラー
・・・
もう、ソレの繰り返しでほとほと呆れ果てました・・・
「もう諦めたほうがいいですか？」
「諦めないでください！」
エラー
もう、ずっと昨日はこんなことを繰り返していました。
自分の中では、
一昨日、一応1記事だけテストで投稿できる段階まで行ったので、
それを全サイトで量産できる体制を作ればいい構築すればいい、
AをA+にすればいいだけのところを、AをBにしてしまっているんじゃないんですか？
と質問し、
「たしかに私はAをBにしてしまっていました！」
エラー
こんなことの繰り返しでした。
しかも何がエラーなのかわかっていないのにAI頼みなのが危険
使っているAIはnotebooklm。
問題なのが、自分自身、指示を出している僕自身はなんのエラーなのか全くわかっていないこと。
というか、そこまでの仕組み構築、pythonによる自動化の仕組みそのものをなんにも理解できていないので、もう1から10まで何もわかっていない。
そんな状態でエラーが続いたって、
そのエラーが何でどう解決すればいいかなんてわかるわけがない。
他のAIに相談しようにも、有料契約をしているのはGoogle系とクロードだけ。
頼みのクロードは今制限に達していて使えない。
念の為無料のGPTに問い合わせてみたものの、
やっぱりぜんぜんダメ。
まぁ、そもそも自分で音にがエラーなのかわかっていないのが原因かもしれないのですが、本当に途方もない状態に苦しめられました。
geminiにはなくてnotebooklmにある欠点に苦しめられた
結局一日、そうして、notebooklmに解決策を求めて一向に解決しなかったのって、
geminiにはなくてnotebooklmにある欠点が原因なのかもしれないと、思い始めました。
というか最後の方でようやくソレがわかりました。
notebookは微妙で、そのけってんがあるのかどうかしょうじきまだ釈然としない部分はあるもののとにかく、
たぶん彼ら（notebooklm）は、トークンの制限の関係で一回の発言で生成できる文章量が少ない
これが、エラーを解決に至ることができなかった最たる原因なんじゃないかと勝手に思っています。
例えば、昨日取り組んでいたpythonのエラーを解決するために必要な情報量が
20あったとして、
本来であれば、その20とソレを伝えるための5の文章量を含めて、25の文章量を含めて回答を生成しないとならない。
ところが、notebooklmはトークンの制限が厳しいので、1回の回答で生成できる文章量が10までに制限されている。
つまり25の情報量を含めないとならない文章が10に圧縮されてしまう。
だからこそ、思考やエラーの原因を追求する能力にもかけ、結果的に
いつまでもエラーが終わらない負のスパイラルに入り込んでしまったんだと勝手に想像しています。
一方geminiはかなり多量の文章もまとめて生成できる。geminiに分売
一方で、昨日使った感じでは、geminiは、かなり多量な文章もまとめて生成できるという強みもあります。
少なくとも、昨日22時くらいまでnotebooklmでふんばって、
もう何回やってもどうやっても同じエラーで解決しない。
仕方がないので、ソレまでの内容を引き継いで、geminiにお引越ししたら、結構あっさり解決した・・・
という経緯がありました。
何時間もnotebooklmでトライし続けてきたのは何だったんだろう、と思うくらいに。
notebooklmは、ソースの蓄積とソレによる回答は得意
notebooklmは、ソースを蓄積して、ソレに基づいた回答をするのは得意なんですよね。
だからなんていうか、それこそ今やっているのが、pythonの構築だと思うので、
その構築に必要なソースを提供したうえで、方法を案内させるのであれば、もうちょっと楽にできたのかなと感じたりします。
しかし、自分自身pythonがなんたるかわかっていない現状、では、pythonになんの資料を提供すればいいかなんて全くわかりません。
とにかく
notebooklmは回答が端折られてしまう。二回に分けるよう命じてもまずできない
とにかくnotebooklmは回答がは小られてしまうのが最大の欠点です。
回答を眺めにするという設定はできるものの、同じ回答を薄く引き伸ばしただけの回答が出るだけで、決して情報量そのものが増えるわけではありません。
なんだか、昨日は、進まならいいけれど、進まないで時間だけ経過し続けて本当にもどかしかったです。
notebooklmに終わらない壁打ちをし続けたような。そんな一日でした。
っていうか、ソレと同時にだいぶ、geminiが進化したなと感じました。
だいぶgeminiが優秀になってきたように感じました。
正直なところこういうコード関係は、クロードが一番得意なんですけど、
僕みたいに制限で使えなくなっている状態であれば、いっそのことgeminiでやるほうがおすすめです。しかし昨日はしんどかった・・・
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