AIは"魔法"じゃない。"泥臭い"改善の積み重ねで実現した、コンテンツ生成の完全自動化

【導入】
なぜやろうと思ったか:

これまでのDX支援や事務の経験から、多くの業務が定型的で自動化できる可能性があると感じていた。特に、マニュアルや学習コンテンツの作成に大きな手間がかかっている点に着目し、これをAIで効率化できないかと考えたのが始まり。

【中盤】
具体的な課題と解決策:

1. 最初の壁: 意気揚々と始めたAIコンテンツ生成。しかし、すぐにMAX_TOKENSエラーやAPIからの不安定なレスポンスという現実に直面。生成される内容も期待通りにはならなかった。

2. プロンプトの最適化: 「要点+短い例」という形式を考案し、AIへの指示を標準化。これにより、回答のブレをなくし、安定性を向上させた。

3. "泥臭い"エラーハンドリング: それでも発生するエラーに対し、リトライ機能や、APIサーバーの負荷を考慮した動的な待機時間制御を実装。失敗しても自動で復旧する、粘り強いシステムを構築した。

4. データ管理の仕組み化: 生成したデータはJSON形式で管理し、重複なく追記できる仕組みを構築。これにより、処理を中断・再開しても安全な、実用的なシステムへと昇華させた。

【結び】
学びと今後の展望:

このプロジェクトを通じて、華やかな技術も地道な改善の積み重ねで実用的になることを学んだ。単なるコード生成にとどまらず、プロセス全体を自動化・最適化できた経験は大きな自信になった。今後はこの経験を活かし、より大規模で複雑な課題解決に挑戦し、技術の力で「現場の不便」を解消する仕事がしたい。