ARTICLE PRODUCTION WORKFLOW

記事制作ワークフロー

ピンク研究所 × ルミノートの記事がどのように作られているか。
データ収集からファクトチェック、SEO/AIO最適化、SNS投稿までの全工程。

ピンク研究所 ルミノート Claude Code 9つのAPI/MCP 6段階の品質チェック
MEDIA OVERVIEW
2つのメディア
pink-labo.com
読者パパ活女子・夜職女子
立場詳しい友達（外から見ている）
文体カジュアル・ポップ
出力HTML + Markdown
記事数SEO 50本 / SNS 23本
体制12〜13名（SEO+SNS）
luminonote.com
読者20〜30代女性
立場当事者の先輩（中にいる）
文体抑えたカジュアル・本音
出力Markdown（Astro + Tailwind）
記事数18本
特色H2直下にHTML/CSS図解
PRODUCTION FLOW
制作フロー（全6フェーズ）
テーマ決定から公開まで。色分けは工程の種類を示しています。
1
PHASE 1 — データ収集
e-Stat 政府統計データ
テーマに関連する公的統計データを取得。年収分布、業種別データ、犯罪統計など。
e-Stat API (MCP)
出力: data/estat_[テーマ]_summary.md
全メディア共通
2
PHASE 2 — X（Twitter）リサーチ
当事者の声・トレンド収集
Xから当事者のリアルな声やバズツイートを収集。「パパ活」「P活」「ぱぱかつ」など表記揺れも網羅して検索。
X Search MCP Playwright（キャプチャ）
出力: data/{seo|sns}/x_[テーマ]_summary.md
  • フリーティア: 7日間 × 最大30件
  • シンプルな1〜2語で検索（API節約）
  • プライバシー配慮のうえ引用（生名前は出さない）
全メディア共通
3
PHASE 3 — Web + 法令リサーチ
補足情報・法令条文の取得
Web検索で競合記事・時事ネタを補足調査。法律関連テーマでは e-Gov Law MCP で条文を正確に取得。
Web検索 e-Gov Law MCP
出力: law_[テーマ]_summary.md（条文番号・要旨・罰則）
  • 風営法、売春防止法、所得税法など対象法令は自動判定
  • 罰金額・懲役年数は原文のまま引用（絶対に編集しない）
  • search_laws → find_law_article → batch_find_articles
法律関連テーマで必須
3.8
PHASE 3.8 — 競合NLPエンティティ分析
Google NLP APIで競合上位3サイトを解析
検索上位の競合記事をNLP分析し、共通エンティティ・カテゴリの設計図を作成。「この記事に何を含めるべきか」を数値で判断。
Google Cloud Natural Language API
出力: nlp_[テーマ]_pre_analysis.md（エンティティTOP20 + カテゴリ）
  • analyzeEntities: エンティティ抽出 + サリエンス（重要度）スコア
  • classifyText v2: カテゴリ分類（日本語対応）
  • 無料枠: 月5,000ユニット
全記事で自動実行
4
PHASE 4 — 記事執筆
ガイド準拠 + AIO最適化で執筆
Phase 1〜3.8で集めたサマリーファイルだけを読み込み（JSONの生データは使わない）、メディア別ガイドに沿って執筆。
Claude Code ライティングガイド AIOルール Anti-AIガイド
  • 冒頭50〜70字で検索意図に直接回答（AIO引用されやすくする）
  • 各H2セクションが単独で意味が通じる構造（Island Test）
  • FAQセクション 3〜5問（JSON-LDの元データにもなる）
  • NLPエンティティ設計図を意識した自然配置
  • AI臭さ除去（5つの不在チェック）
ピンク研究所 ルミノート
5
PHASE 5 — 執筆後NLP分析
競合との差分チェック → 修正
書き上がった記事をNLP APIで分析し、Phase 3.8の競合データと比較。足りないエンティティやサリエンスの低い要素を修正。
Google Cloud Natural Language API
出力: nlp_[テーマ]_post_analysis.md
全記事で自動実行
5.5
PHASE 5.5 — ファクトチェック
法令引用・税務数値の条文照合
記事中の法令引用、税率・期限・罰則の数値を e-Gov で取得した原文と照合。誤りがあればHTML・MDの両方を修正。
e-Gov Law MCP
出力: factcheck_[テーマ].md（チェック項目・修正内容・見送り理由）
法令テーマで自動実行
6
PHASE 6 — JSON-LD生成 + 画像 + デプロイ
構造化データ・画像生成・公開
FAQPage / Article / HowTo のJSON-LDを自動生成→バリデーション。記事画像を生成し、デプロイ。
generate_jsonld.py validate_rich_results.py Gemini API（画像生成） Cloudflare Pages
  • JSON-LD: FAQPage、Article、HowToスキーマを自動抽出
  • 画像: ピンク研はリソグラフ風ちびキャラ / ルミノートは漫画スタイル
  • ルミノートはさらにH2直下にHTML/CSS図解（7種テンプレート）
ピンク研究所 ルミノート
📤
POST-PUBLISH — SNS自動投稿
X自動投稿 + AIOリサーチ
記事データからインフォグラフィック画像を生成し、Xに自動投稿。並行してAIOリサーチで複数AIの回答を比較分析。
post.py Gemini API（画像） X API（tweepy） aio_research.py
Xアカウント: @nyanyanyarunya
ピンク研究所
QUALITY GATES
6段階の品質チェック
すべて自動で実行されます。手動チェックは不要。
📊
①　競合NLPエンティティ分析（執筆前）
検索上位3サイトのエンティティを抽出し、「記事に含めるべき要素リスト」を自動作成。執筆の設計図になる。
🤖
②　AI臭さチェック（5つの不在）
態度の不在・勇気の不在・省略の不在・リズムの不在・沈黙の不在。AIっぽい定型表現や均一な文体を検出して修正。
🎯
③　AIO最適化（AI引用対応）
冒頭50〜70字の主答、Island Test構造、FAQ 3〜5問。Google AI Overviewに引用される記事の10鉄則を適用。
📊
④　執筆後NLPエンティティ分析
完成記事をNLP分析し、競合との差分を検出。不足エンティティの追加やサリエンスの調整を行う。
⚖️
⑤　ファクトチェック（法令照合）
記事中の法令引用・税率・罰則を e-Gov の条文原文と照合。数値の誤りを検出して修正。修正レポートも保存。
📋
⑥　構造化データ（JSON-LD）バリデーション
FAQPage / Article / HowTo のJSON-LDを自動生成し、Rich Results Test でバリデーション。エラーがあれば修正。
AIO OPTIMIZATION
AIO最適化（AI引用される記事の鉄則）
Google AI Overviewや各AIが記事を引用する際の信頼性シグナルを最大化する設計。
01
冒頭に主答（50〜70字）
検索意図への直接回答を最初の段落に配置。AIが引用しやすい構造にする。
02
Island Test構造
各H2セクションが単独で意味が通じる。AIはセクション単位で引用するため必須。
03
「出口」を必ず設ける
代替案・相談窓口・卒業ステップ。Geminiが最も重視する信頼シグナル。
04
独自データを入れる
アンケート結果・相場分析。AI間で数値がバラつく領域 = 需要が高い。
05
専門家監修を明記
弁護士・FP・税理士の監修。AIは著者の専門性を信頼シグナルとして評価。
06
条文名を明記
法令テーマでは具体的な条文番号を記載。Claudeが最も重視するシグナル。
07
更新日を明記
AIは古い情報を嫌う。更新日を明記し、定期的にリフレッシュする。
08
非アフィリエイト
収益構造が見えるとGeminiに排除される。情報提供を最優先にする。
AI TRUST SIGNALS
AI別の信頼性シグナル（AIOリサーチの結果）
Gemini / ChatGPT / Claude に記事を引用してもらうために、各AIが何を重視しているかを調査済み。
優先順位Gemini ProChatGPT ProClaude
1位安全性とリスク喚起の網羅性客観的で専門家が監修法的正確性（条文引用）
2位著者・監修者の専門性最新データ・法的根拠データの出典明記
3位非アフィリエイト性公的相談窓口の案内更新日の明記
4位情報源の信頼性バランスのとれた内容中立的トーン
5位情報の具体性と現実性著者・情報源の明確さ相談窓口リンク
SNS AUTO POST
X（Twitter）自動投稿パイプライン
記事データからインフォグラフィック画像を生成し、X（@nyanyanyarunya）に自動投稿。
📊
データ入力
統計データ・出典
→
🎨
画像生成
Gemini API
→
📝
キャプション
自動生成
→
🐦
X投稿
tweepy / OAuth
  • 投稿タイプ: データ投稿 / 記事誘導投稿 / 引用付き投稿
  • テーマ: pink-lab（パパ活・夜職）/ beauty（美容整形）/ host（ホスト・推し活）/ money（税金）
  • 画像スタイル: テーマごとに配色が変わるインフォグラフィック
  • コスト: Gemini画像約20円/枚、X API従量課金
  • dry-run: --dry-run オプションで投稿前に確認可能
AIO RESEARCH
AIOリサーチ（AI比較分析）
Gemini / ChatGPT / Claude に同じ質問を投げて回答を比較。「AIが何を知っていて、何を知らないか」を分析。
  • 固定質問7本: クエリ（男女別）/ 参照ソース / 情報ギャップ / 回答比較 / 理想記事像 / 信頼性シグナル / 関連トピック
  • 対象AI: Gemini（flash + pro）/ ChatGPT（4o-mini + 4.1）/ Claude（セッション内回答）
  • 出力: rawデータ（_full.md）→ 分析レポート（_report.md）
  • 用途: 記事テーマの設計、AIが「足りない」と言っている情報の特定（= 記事化チャンス）
TOOLS & APIS
使用ツール一覧
🤖
Claude Code
記事の執筆・編集・品質チェック全般を担当するAIアシスタント
📊
e-Stat API
政府統計の総合窓口。賃金構造調査、犯罪統計など公的データの取得
無料
⚖️
e-Gov Law MCP
法令検索・条文取得。風営法、売春防止法、所得税法などの原文参照
無料
🐦
X Search MCP
X（Twitter）のバズツイート・当事者の声を検索・収集
🔤
Google NLP API
エンティティ分析・カテゴリ分類。競合分析と品質チェックに使用
月5,000無料
🎨
Gemini API
記事イラスト・インフォグラフィック画像の生成。約20円/枚
📤
X API (tweepy)
X（Twitter）への自動投稿。OAuth 1.0a / Pay Per Use
🌐
Cloudflare Pages
ルミノートのデプロイ先。Astro SSG → wrangler でデプロイ
無料
🎭
Playwright
ツイートのスクリーンショット撮影、ブラウザ自動操作
無料
📋
GAS自動更新
Google Drive監視 → スプレッドシートのステータスを自動更新
無料
🧠
OpenAI API
AIOリサーチでChatGPTの回答を取得（gpt-4o-mini / gpt-4.1）
🔍
Persona Research
ペルソナ分析SPA。OpenAI → MySQL → React。Railway + CF Pages
IMAGE GENERATION
画像生成パイプライン
メディアと用途によって4つの画像生成手法を使い分け。
🎨
batch_illustration.py
H2見出しごとにリソグラフ風ちびキャラのイラストを一括生成。キャラシート3人分をbase64で送信し絵柄を統一
⚡
Nano Banana 2
Gemini 3.1 Flash版。高速・安価な画像生成。SNS記事のサムネイル等
🖼️
Nano Banana Pro
ルミノート用の漫画スタイル画像生成。generate_manga.py で実行
📸
Tweetキャプチャ
Playwrightでツイートをキャプチャし、16:9にトリミング。SNS記事のサムネイルに使用
無料
最終更新: 2026-03-01　|　制作: Claude Code