通知しすぎず、見逃さない。AIと機械判定でつくる情報収集Bot

情報を集めるBotを作るとき、通知を増やせば見逃しは減る一方、量が多すぎると本当に重要な更新が埋もれてしまいます。逆に条件を厳しくすれば、必要な情報まで落としかねません。フロントエンドエンジニアのR.Tが、AI・セキュリティ情報を収集する2種類の社内Bot開発を通じて、この難しいバランスに向き合った過程を紹介します。

実行基盤にはGoogle Apps Script、保存先にはGoogleスプレッドシートを採用。明確な条件を高速かつ低コストで処理する機械フィルタと、文脈や意味のような曖昧な判断を担うAIフィルタを組み合わせています。すべてをAIへ送るのでも、ルールだけを複雑にするのでもなく、機械側の受け口を広めにし、迷う候補だけをAIへ渡す設計です。

さらに「検知」と「通知」を分離し、重要度の高い情報は即時通知、それ以外も捨てずに日次まとめへ残します。重複判定は情報源ごとに調整し、取得件数の急減など“動いているように見える故障”も監視。AIが利用できないときは機械判定へ戻せるようにし、外部から得た文章やAI出力もそのまま信用せず、入力制限と形式検証を設けています。

AI導入後も、候補数と判定差分を記録してから段階的に本番へ反映。新しい技術を足すこと自体を目的にせず、コスト・精度・保守性・復旧性を一つずつ確かめる姿勢が伝わる記事です。継続運用できるBotに必要なのは、モデル性能だけではなく、その前後の取得、フィルタ、通知、監視まで含めた設計だと分かります。

元記事「情報収集Botの構築で、トレードオフに向き合った話」を読む

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