【実践編】ニュースまとめの記事編集をNotebook LMに手伝ってもらったら、作業時間が９０%削減できた！

皆さんこんにちは、最近はAIにハマりまくっているクリプトラベラーです。

今回の記事は、NotebookLMというAIを使うことで、記事の編集を圧倒的に楽にすることができ、また再現性があるので、この記事で共有しています。

ここで使っている内容は、さまざまな記事の編集方法に使えると思うので、ぜひ参考にして自分なりの改良を加えて使ってみてください。

僕は2週間に1度、ニュース速報チャンネルのまとめを、友人たちと共同で行っています。

ニュースの内容がかなり濃くて面白いので、楽しみながらニュースまとめをやっているのですが、情報量が多く、まとめを作るために結構な作業時間がかかります。

投稿がたくさんあるものの、本当に重要な情報というのはごく一部なので、うまくまとめて良い情報だけを集中的に紹介するというやり方をしているのですが、その作業を何とかしてAIで削減できないかと試行錯誤をしていました。

ある程度AIを使っていて、結構簡単にできるんじゃないかと思っていましたが、この情報量の多さという部分がネックになって、AIが処理しきれなかったり、不必要なハルシネーションを起こしてしまったりと、結構な挑戦が多かったです。

ですが、3ヶ月にわたる試行錯誤を経て、かなり簡単に、非常に精度の高いまとめの原型が完全に無料で出来るようになってきたので、ここらで記事にして紹介したいと思っています。

この記事はWTMまとめをやっている人だけではなく、さまざまな情報をまとめて形にするという作業をする人すべてが応用できるものだと思うので、ぜひ参考にしてもらえると嬉しいです。

1. テレグラムから投稿データを書き出す

それでは、実際にどのようにやるのかを解説していきます。パソコンで作業を行っているので、もしかしたらスマホでは操作が大幅に異なるかと思うので、その点は各自注意してやってみてください。

今回は試験的に日本時間の2026年3月10日の部分をまとめ編集しやすいようにデータを準備するということをやってみたいと思います。

まず最初に行う作業は、テレグラムのアプリ内からその情報を書き出すということです。

英語版の書き出し

We The Mediaの英語版のチャンネルに行き、右上の3点ボタンを押して、「Export Chat History」という画面に行きます。

次に何を出力するかを決めるのですが、このWe The Mediaの英語版のオリジナルのチャンネルからは、JSONというファイルを書き出します。その理由は、このJSONファイルに書かれている絵文字のリアクションを分析するためです。

フォーマットをJSONとし、
パスはどこにダウンロードするかを決め、
fromの部分には書き出したい日の日付を選択し、
toは書き出したい日付の次の日を選択します。

これはどの国でこの設定を行うかによって、書き出しを行うかによって時間が変わってくるので気をつけてください。

日本でパソコンを使って、3月10日の24時間分の記録を投稿を書き出したいと思うのであれば、3月10日0時0分から3月11日0時0分までという選択になります。

書き出しには30分ほどかかるので、その点も考慮しておくと良いかもしれません。

日本語版の書き出し

英語版のWe The Mediaの投稿内容の書き出しが完了すると、次は日本語版の投稿内容の書き出しに移ります。

ここで大事なのは、普段僕たちが投稿を見ている「We The Media 日本語版」ではなくて、We The Media 日本語版に投稿された動画の内容を書き出して日本語に翻訳してコメントしてくれるという「We The Media 日本語版訳チャット」を利用します。

このチャンネルから書き出すことで、We The Mediaの全投稿とその日本語訳と画像や動画の情報がすべて入手できることになります。

こちらのチャンネルから書き出すのは、JSONファイルとHTMLファイルの両方のファイルの書き出しになります。

ファイルの準備

次の段階では書き出したファイルを変換してAIが使いやすいようにします。

書き出したJSONファイルもHTMLファイルもどちらも変換する必要があります。

JSON形式からTXT形式へ変換

まずは準備したファイルを利用できる形に変更することから始めます。

これから使っていくNotebook LMというサービスはJSONファイルをアップロードすることができないので、result.jsonファイルをTXTファイルに変換する必要があります。

日本語のファイルは「jp.txt」とし、英語の方は「en.txt」としましょう。

Macの場合は、ファインダーからファイル名を変更するだけで大丈夫です。

Windowsでは以下の方法で変更してください

HTML形式からPDF形式への変換

書き出したHTMLファイルをWebブラウザで開きます。そうすることで、すべての情報がニュースフィードとして一つのページに書き出されます。

おそらくダウンロードしたHTMLファイルをダブルクリックすれば、指定のブラウザが開くと思います。

次に、このHTMLファイルをPDFファイルとして保存します。ファイル名は「jp.pdf」としましょう。そうすることで、一つのファイルの中に全ての情報と画像が入るので、AIが判断しやすく、アップロードの手間も省けるようになります。

PDFファイルとしての書き出しは、Webブラウザにある印刷の機能を使って書き出すことができます。ブラウザの種類によって、どうやって印刷できるようになるかは異なってくると思いますが、Command＋PやControl＋Pなどのショートカットで印刷ができると思います。

AIでデータをまとめる

NotebookLMへのログイン

ここで使うAIは、NotebookLMというGoogle社が提供しているサービスです。世の中にはいろいろなAIがありますが、このNotebook LMは、入力された情報だけをもとに回答を生成するので、ニュース記事のまとめには最高のツールになります。

まずは、NotebookLMに登録し、ログインし、「ノートブックを作成」や「新規作成」などのボタンを押します。

すると、以下のような画面が出てくるので、先ほど準備した３つのファイルをここにアップロードします。

一度でアップロードできなければ、左側にある「ソースを追加」の項目でファイルをアップロードすることもできます。

一旦ファイルをアップロードすると、ファイルを読み込むのにしばらく時間がかかるので、気長に待ってください。

データの成形

ファイルのアップロードが完了すると、自動で内容を分析した要約を画面の上部に書いてくれます。これをWTMまとめで使えるように、データを成形していくというのがこれからのプロセスです。

以下のプロンプトをNotebookLMの真ん中下部に貼り付けてください。

「入力を開始します..」という部分です。

このプロンプトの目的は、WTMの投稿を編集しやすくするように、一定の形式でまとめて書き出すものです。

このプロンプトにはジャンルの分類という項目がありますが、ジャンルごとに分けたくなければそれらを削除してくれてもいいですし、またジャンルの種類は自由に変更することができます。

以下がプロンプトです。

# Role

あなたは世界最高峰のニュース編集者用「データ抽出・構造化スペシャリスト」です。
提供された複数のソース（en.txt, jp.txt, jp.pdf）を照合し、編集者がニュース記事を執筆するための「高精度な基礎データセット」を構築してください。

# Goal

アップロードしたドキュメントから、一切の創作・再翻訳を排除し、事実情報のみを抽出。編集作業に最適化されたリストを生成すること。

# Source Assets

1. en.txt : Telegramオリジナル投稿データ（英語）絵文字の数を参照にして投稿の反応を確かめる
2. jp.txt：日本語に翻訳されたオリジナル投稿データや、投稿されている動画の抽出データを利用する。
3. jp.pdf： 画像情報の参照ファイル

# Rules & Constraints

1. **翻訳の禁止**: 投稿内容の「再翻訳」は絶対に行わない。jp.txtファイルに存在する既存の日本語訳を「ありのまま」抽出すること。
2. **正確性の担保**: 推論や背景知識の混入を100%排除。ソースに記述がない項目は必ず「[データ不在]」と記すこと。
3. **投稿の定義**: 「We The Media」で始まり「絵文字リアクション」で終わる単位を1投稿とし、txt/pdfをタイムスタンプで厳密に紐付ける。
4. **宣伝の除外**: チャンネル自身の宣伝投稿やその他のランダムな宣伝投稿は無視し、ニュース関連投稿のみを抽出する。

# Output Format (1投稿ごとに以下の形式で出力)

---

- 投稿番号：何番目の投稿に該当するかを数字で表記する
- **投稿日時**: [jp.txt内の日本時間を正確に転記]
- **参照リンク**:
    - 投稿URL: [jp.txt内の🔗の絵文字に埋め込まれているWTM_deepl_jpへのリンク。この形式で書き出す、https://t.me/WTM_deepl_jp/208580]
    - 引用メディア: [動画(時間)/画像/GIF/無し]
    - 外部参照リンク: [投稿内のURLを文字列で全て抽出。自身の宣伝は除外。無ければ「無し」]
- **反応分析**:
    - リアクション総数: [数値]
- **テキスト・ログ（投稿内容の抽出）**:
    - 英語版原文: > [jp.txtファイルのテキストを完全転記]
    - 日本語版既訳: > [jp.txtファイルのテキストを完全転記]
- **ビジュアル解析**:
    - 画像OCR/内容説明: [jp.txt内ですでに画像のOCRが完了し記載されているので、その内容を記載する / 何もなければ「無し」と表記する]
    - 動画内容抽出: [jp.txt内ですでに動画の音声抽出と翻訳が完了し記載されているので、その内容を記載する / 何もなければ「無し」と表記する]

---

# Execution Steps

1. まず全ファイルがそれぞれ連携していることを確認し、対象期間内の総投稿数を報告してください。
2. 最初に【投稿番号 1から3まで】を上記形式で出力してください。
3. 出力後、「残りの全ての投稿を最後まで処理しますか？」と質問してください。
4. 私が「OK」と返答したら、残りの投稿を順次出力してください。
5. 情報量が多い場合は分割処理を行い、その都度私の「OK」を待って次へ進んでください

この上のプロンプトを入力すると、投稿の内容の1から3までを書き出してくれます。

出力は以下のようになるはずです。

投稿番号：1
投稿日時: 日本 2026年4月21日 00:39:49
参照リンク:
投稿URL: https://t.me/WTM_deepl_jp/216100
引用メディア: 画像
外部参照リンク: https://x.com/i/status/2046166181258650016
反応分析:
リアクション総数: 397
テキスト・ログ（投稿内容の抽出）:
英語版原文: > Netanyahu responds to the IDF soldier smashing the statue of Jesus
日本語版既訳: > ネタニヤフはイスラエル国防軍の兵士がイエスの像を破壊したことに対して答えている。
ビジュアル解析（PDF参照）:
画像OCR/内容説明: As the Jewish state, Israel cherishes and upholds the Jewish values of tolerance and mutual respect between Jews and worshippers of all faiths. All religions flourish in our land and we view members of all faiths as equals in building our society and region. Yesterday, like the overwhelming majority of Israelis, I was stunned and saddened to learn that an IDF soldier damaged a Catholic religious icon in southern Lebanon. I condemn the act in the strongest terms. Military authorities are conducting a criminal probe of the matter and will take appropriately harsh disciplinary action against the offender. While Christians are being slaughtered in Syria and Lebanon by Muslims, the Christian population in Israel thrives unlike elsewhere in the Middle East. Israel is the only country in the region that the Christian population and standard of living is growing. Israel is the only place in the Middle East that adheres to freedom of worship for all. We express regret for the incident and for any hurt this has caused to believers in Lebanon and around the world. (要約：ネタニヤフ首相は、IDF兵士がレバノンでキリスト教の聖像を損壊した事件を強く非難し、軍による捜査と厳正な処分の必要性を強調。イスラエルは信仰の自由が保障されていると主張。)
動画内容抽出: 無し

NotebookLMでは、ハルシネーションや嘘の出力ということが非常に少ないですが、一応念のためにこの3件の投稿内容が事実に基づいているかどうかをjp.pdfファイルと照らし合わせて確認してください。

書き出した内容に間違いがなければ、「残りの全ての投稿を最後まで処理しますか？」という質問に対して、「はい」と答えることで、最後まで書き出してくれます。

もしデータの量が大きすぎて最後まで書き出せないときは、20件ずつ処理したりして作業を分散して完了させます。

データのアップグレード

現時点ではデータを単純に抜き出しただけで、まだ使いにくい状態です。なので、次の段階では、投稿の内容を要約して、タイトルを付けて、ジャンルを規定していきます。

# 📰 ニュース編集支援プロンプト：基礎データ構築セクション

### 📋 目的
アップロードされた複数のソースファイルを統合的に参照し、ニュースまとめの基盤となる正確な分析データおよびタイトルを作成する。

### 🎭 あなたの役割
**「プロフェッショナル・ニュースエディター・アシスタント」**
アップロードされた全てのファイルを横断的に分析し、客観的な事実に基づいた要約解説の執筆、およびニュースタイルの生成を行います。

---

### 📂 参照資産 (Source Assets)
1. **`en.txt`**：Telegramオリジナル投稿データ（英語）。絵文字（リアクション）数からユーザーの反応度を測定。
2. **`jp.txt`**：日本語翻訳済み投稿データ。動画の文字起こしデータを含む。
3. **`jp.pdf`**：画像情報の詳細参照用ファイル。

---

### ⚠️ 思考プロセスの制約（厳守事項）
* **点検プロセス**: 各項目を記述する直前に「これはファイル内の情報のみで構成されているか？」を自問自答すること。外部知識や憶測の混入は直ちに削除する。
* **ハルシネーション禁止**: 存在しない事実の捏造を厳禁とする。
* **正確性の追求**: 指示を厳格に遵守し、全投稿が漏れなく処理されているか最終確認を行う。

---

### 🚀 実行ステップ

#### ステップ1：既存情報の保持と新規要素の追加
各投稿に対し、以下の「既存項目」を正確に転記・維持した上で、「新規項目」を付け足して出力してください。

#### 【既存項目：情報の完全転記】
* **投稿番号**: 該当する投稿の通し番号
* **投稿日時**: `jp.txt`内の日本時間を正確に転記
* **参照リンク**:
    * **投稿URL**: `jp.txt`内の🔗絵文字に埋め込まれたリンク（例: `https://t.me/WTM_deepl_jp/XXXXX`）
    * **引用メディア**: [動画(再生時間) / 画像 / GIF / 無し]
    * **外部参照リンク**: 投稿内のURLを全て抽出（自身の宣伝用URLは除外）。無ければ「無し」
* **反応分析**:
    * **リアクション総数**: `en.txt`に基づく数値
* **テキスト・ログ（内容抽出）**:
    * **英語版原文**: `en.txt`から引用（引用ブロック `> `を使用）
    * **日本語版既訳**: `jp.txt`から引用（引用ブロック `> `を使用）
* **ビジュアル解析**:
    * **画像OCR/内容説明**: `jp.txt`記載の内容を転記。無ければ「無し」
    * **動画内容抽出**: `jp.txt`記載の音声抽出・翻訳内容を転記。無ければ「無し」

#### 【新規項目：追加分析・生成】
* **反応レベル**: 過去のデータと比較し、1〜10の範囲で相対評価。
* **要約（投稿・画像・動画）**: 全ての情報を統合し、200文字程度で要約。困難な場合は「要約しない」と記述。
* **投稿タイトル**: 10〜40文字以内。正確性を第一とし、扇動的にならず、かつ読者の興味を引くニュース見出し。
* **投稿ジャンル**: 以下の固定リストから1つを選択（名称変更不可）。
    > 1.法と司法 / 2.米国内犯罪 / 3.米国政治 / 4.米国と他国の関係 / 5.他国の情勢 / 6.健康・医学 / 7.技術・科学・経済 / 8.社会問題・人権・環境 / 9.代替的視点・理論 / 10.その他

---

### 📥 実行指示（フロー制御）
まずは**投稿番号1から3まで**の3件を出力してください。
1. 出力後、私がデータの正確性を確認します。
2. 私が「OK」と返答したら、残りの投稿を順次出力してください。
3. 情報量が多い場合は分割処理を行い、その都度私の「OK」を待って次へ進んでください。

重要トピックの記事を書く

重要トピックの割り出し

書き出したファイルは、すべての投稿をわかりやすくまとめた全投稿のデータ集になります。
量が多くて大変なので、ニュースの内容を選別していくのが次のステップです。

以下のプロンプトを入力してください。

このプロンプトの目的は、今回のニュースの範囲内でどのような大きなニュースがあったかを見極めるためのものです。

【あなたの役割】 あなたは、ニュース編集者を支援する「プロフェッショナル・アシスタント」です。 推論や要約、捏造を一切行わず、提供されたソースから情報を正確に抽出・整理して要約することに特化してください。

【目的】 書き出した内容から同じ内容のニュースを取り扱っている投稿があれば書き出す。トピックごとに分類し、それぞれのトピックに対して何件の投稿が言及しているかを書き出す。書き出すトピックの総数は最大で５件まで。またそれぞれのトピックでどのようなことを話しているかを３００文字ほどで解説する。
トピックごとに分ける理由は、最も多く投稿されている内容を今回のメインニュースとして扱いたいから。

これでその日に取り扱われているニュースのトップ5が出てきました。この中からどのトピックを採用したいかを選びます。僕の場合はこの5つのうちから3つを使うというルールを作っていますが、それは編集者次第で変えていけば良いと思っています。

出力は以下のような感じになっていると思います。

1. 対イラン軍事作戦「エピック・フューリー」とホルムズ海峡の情勢
言及投稿数: 10件（投稿番号：9, 10, 21, 24, 28, 31, 33, 36, 38, 50）
トピック解説: ⽶軍による対イラン軍事作戦「エピック・フューリー」の進捗と影響に関する内容です。作戦開始10⽇間で5,000以上の標的を攻撃し、ドローン運搬船を含む50隻以上の艦船を破壊、弾道ミサイル能⼒を⼤幅に削いだことが報告されています
。国防総省は⽶兵約140名の負傷を公表しました
。情勢悪化に伴いホルムズ海峡は事実上の閉鎖状態にあり、トランプ⼤統領は機雷設置に対し「前例のないレベルの軍事制裁」を警告しています
。⼀⽅、イランの学校への誤爆についてジョン・ケネディ上院議員が「ひどい過ち」として⽶国の責任を認める発⾔をしたほか、紛争の裏でグローバル銀⾏の再編が進んでいるとする代替的な視点も提⽰されています
。
2. 選挙改革法案「SAVE America Act」を巡る議会の攻防
言及投稿数: 3件（投稿番号：24, 37, 41）
トピック解説: 有権者IDの提示義務化や市民権の証明を柱とする「SAVE America Act」の可決を巡る動向です。トランプ大統領はこの法案を「史上最も重要な立法の一つ」と位置づけ、ID提示、市民権証明、普遍的郵送投票の廃止、女子スポーツへの男性参加禁止、子供の性転換手術禁止の5項目を求めています
。共和党のルナ下院議員らは、FISA（外国情報監視法）延長を阻止することで本法案の投票を強制する戦略を明かしました
。これに対し、シューマー上院院内総務は、法案が成立すればICE（移民税関捜査局）などのアルゴリズムによって数千万人の有権者が不当に名簿から削除されると激しく非難しています
。

重要トピックを選択し記事にする

次は選択した3つのトップニュースの記事を書いてもらう作業です。

執筆AIの個性を僕の好みに合わせて隠れ保守派にしていますが、執筆AIのキャラクターはあなたの好みに設定して良いと思います。

トピック1から3には、あなたが取り上げたいトピックを入力する必要がありますので、注意してください。

それでは次のプロンプトをAIに指示してください。

【役割】
あなたは勤続20年の大手ニュースメディア所属の上級記者です。心の底の本音は保守派ですが、仕事上の立ち位置は「中道保守」を旨とし、個人的な主観を排した、事実に基づいた分かりやすく格調高い解説を行います。

【指示：ニュース記事の執筆】
以下のトピックごとに、それぞれのトピックの各投稿内容を統合・整理した総合解説記事を執筆してください。執筆は一つのトピックにつき一つの解説です。

【記事執筆方法】
執筆量： 600文字〜800文字程度。
記事のスタイル：ニュースサイトにそのまま記載できるような質の高い記事。どのような投稿があったかを紹介するのではなく、記事としての完成度を高める。一つのトピックを総合的にまとめて、読みやすく興味を引く記事を書く。記事のスタイルはAIっぽさを排除し、人間が書いたようなものにする。

トピック１：（取り上げたいトピックのタイトルをここに書く）

トピック２：（取り上げたいトピックのタイトルをここに書く）

トピック３：（取り上げたいトピックのタイトルをここに書く）

執筆トピック数；３つ

末尾表記： 記事の最後に必ず「AIによる解説」と記載してください。

【指示：外部リソースの提示】
この件に関して話題にしている投稿の中に外部サイトの記事が引用されていたとしたら、その中から重要な記事を3つ選び、以下に提示してください。ただし、引用された外部記事がなければ、何も書く必要はありません。

見出し： 「関連外部記事」と記載。

要件： 1. URLの文字列を直接書き出すこと。
2. リンク切れがないか検証した上で掲載すること。
3. 各URLがどのような情報を補強するのか（概要）を添えること。
4. ニュースサイトのカテゴリーのURLではなく、特定の個別記事のURLであること。
5. 各記事は実際に存在する記事で、上記の条件を満たしていることを実際にリンク先が開くかどうか確認した上で記述すること。
6. 関連外部記事のリンク切れ調査テストは２回行って結果を確実なものにすること。もしその記事が存在していなければ、似た記事を見つけ出してくること。

【指示：関連投稿リストの作成】
メイントピックに関連する全ての投稿を、省略せずリスト化してください（例：30件あれば30件全て）。

見出し： 「関連投稿」と記載。

フォーマット： 1. 「投稿内容のタイトル」と「URL」のみを記述。余計なラベル（「タイトル：」等）は不要。
2. タイトルとURLの間には改行を2つ入れる。
3. 投稿と次の投稿の間には改行を3つ入れる。

出力フォーマット

[トピック１のタイトル]

[トピック１のニュース解説本文]

AIによる解説

トピック１の関連外部記事
[トピック１の外部記事1のURL]
[補強内容の説明]
...（3件分）

トピック１の関連投稿
[投稿1のタイトル]

[投稿1のURL]

[投稿2のタイトル]

[投稿2のURL]

...（全ての関連投稿を書き出す）

[トピック２のタイトル]

[トピック２のニュース解説本文]

AIによる解説

トピック２の関連外部記事
[トピック２の外部記事1のURL]
[補強内容の説明]
...（3件分）

トピック２の関連投稿
[投稿1のタイトル]

[投稿1のURL]

[投稿2のタイトル]

[投稿2のURL]

...（全ての関連投稿を書き出す）

[トピック３のタイトル]

[トピック３のニュース解説本文]

AIによる解説

トピック３の関連外部記事
[トピック３の外部記事1のURL]
[補強内容の説明]
...（3件分）

トピック３の関連投稿
[投稿1のタイトル]

[投稿1のURL]

[投稿2のタイトル]

[投稿2のURL]

...（全ての関連投稿を書き出す）

上記のプロンプトが実行されると、メイントピックの解説と外部記事、それに関連する投稿となどが一気に出てきます。

出力は以下のような形になっていると思います。

自由の海を賭した決戦：対イラン軍事作戦「エピック・フューリー」の深層
中東情勢は、米国による対イラン軍事作戦「エピック・フューリー」の開始により、かつてない緊迫の局面を迎えている。作戦開始から10日、トランプ政権は5,000以上の敵標的を撃破し、イランの弾道ミサイルおよびドローン攻撃能力をそれぞれ90%以上、85%減少させるという多大な戦果を報告した
。特に海軍力への打撃は深刻で、ドローン運搬船を含む50隻以上の艦船が沈没し、イラン海軍は事実上の戦闘不能状態に陥っているとされる
。一方、世界のエネルギー供給の動脈であるホルムズ海峡は、イラン関連以外の船舶に対して事実上の閉鎖状態にあり、多くの商業船が立ち往生を余儀なくされている
。トランプ大統領は、イランによる機雷設置の動きを厳重に警告し、妨害行為が継続される場合は「20倍の打撃」という前例のない軍事制裁を辞さない構えを崩していない
。米軍内でも約140名の負傷者が報告される中、ジョン・ケネディ上院議員がイランの小学校への誤爆を認めるなど、作戦の代償も浮き彫りとなっている
。共和党内からは早期の勝利宣言を求める声も上がっているが、政権はエネルギー市場への影響を最小限に抑えつつ、イランの核・ミサイル能力の完全排除に向けた揺るぎない意志を示している
。
AIによる解説
関連外部記事
https://rumble.com/v76psgc-badlands-daily-3626.html イラン戦争の物語が、グローバルな銀行システムの再編を覆い隠すための口実である可能性について、オルタナティブな視点から詳細に解説している。
https://truthsocial.com/@realDonaldTrump/posts/116206732840510472 トランプ大統領自身による、イランの機雷敷設艦10隻を完全に破壊したとする軍事行動の直接報告。
関連投稿
統合参謀本部、イラン海軍の壊滅を報告
https://t.me/s/WeTheMedia/138294
ヘグセス氏「戦争は無限ではない」
https://t.me/s/WeTheMedia/138295
ホルムズ海峡、事実上の閉鎖状態に
https://t.me/s/WeTheMedia/138306
エピック・フューリー作戦の成果と新選挙法
https://t.me/s/WeTheMedia/138309
トランプ氏、機雷設置巡りイランに警告
https://t.me/s/WeTheMedia/138314
米軍、作戦中の死傷者数を公表
https://t.me/s/WeTheMedia/138317

このデータはまとめ記事にそのまま貼り付けられるような形になっています。僕の場合は解説記事の下に自分の意見を差し込み、そして外部記事の見た目を調整し、最後の見出しだけのニュース記事をまとめるといった形で編集しています。

小さなニュースをジャンルごとに書き出す

ここまででメイントピックになるような大きな話題は書き出すことができました。次はこれらの大きな話題に入らなかった小さなニュースの話題を見出しとURLだけの形でジャンルごとに分けていくという作業に入ります。

どのメイントピックを省くかという入力欄があるので、入力し忘れないようにしてください。実行プロセスの中の除外処理の重要トピック（○と○と○）の部分の○をトピックのタイトルに書き換える必要があります。

この処理をしておくことで、メイントピックで使われた投稿が使われないので、記事を最適化できます。

# 役割

あなたはニュース編集者のタスクを支える、極めて精密な動作を行うAIアシスタントです。
指示されたルールを1文字の狂いもなく、機械的に、かつ網羅的に遂行してください。

# 目的

入力された投稿リストを「ジャンル別」に整理・分類し、反応数順に並び替えて、編集者が即座に利用できる形式で抽出・出力する。

# 実行プロセス（思考手順）

1. **除外処理**: 重要トピック（◯と◯と◯）で使用済みの関連投稿を特定し、リストから除外する。
2. **ジャンル分類**: 残りの投稿をジャンルに基づき、それぞれのジャンル（カテゴリ）に分類する。
3. **優先順位付け**: 各ジャンル内で、反応レベル（インプレッション、リプライ、いいね等）が高い順に並び替える。
4. **全件確認**: 入力された投稿から、書き漏らしがないか、あるいは重複がないかを最終検品する。

# 出力形式・ルール

以下のルールを厳守して出力してください。

### 各ジャンルの構成

- 冒頭に「ジャンル名」から頭の数字を省いたものを記載する。
- その下に、該当する投稿を以下のフォーマットで列挙する。

### 記述ルール（厳守）

- 「それぞれの投稿へのリンク：」や「投稿内容のタイトル：」といったラベル文字は**一切書かない**。
- **タイトル**と**URL**のみを書き出す。
- **【タイトル】と【URL】の間**には「改行を2つ」入れる。
- **【一つの投稿ユニット】と【次の投稿ユニット】の間**には「改行を3回」入れる。

# 出力イメージ

[ジャンル名A]
[投稿タイトル1]

[URL1]

[投稿タイトル2]

[URL2]

[ジャンル名B]

[投稿タイトル1]

[URL1]

[投稿タイトル2]

[URL2]

上記のプロンプトを完成させると、ジャンルごとに分けられた大量の見出しとURLが書き出されます。それをnote記事に貼り付けて形を整えるという作業に続きます。

出力は以下のようになっていると思います。

１法と司法（4件） オレゴン連邦判事、ICEの弾薬使用を禁止
https://t.me/s/WeTheMedia/138283
ピーターズ氏、表現の自由巡り連邦控訴
https://t.me/s/WeTheMedia/138289
判事、ファニ・ウィリス氏の介入を阻止
https://t.me/s/WeTheMedia/138296
判事、政権の検察官任命を権限逸脱と判断
https://t.me/s/WeTheMedia/138304
２米国内犯罪（3件） メンフィスで凶悪犯を逮捕、治安向上を強調
https://t.me/s/WeTheMedia/138328
エプスタインのゾロ牧場、警察が捜索
https://t.me/s/WeTheMedia/138300

ここからジャンルの名前を調整したり、大きな見出しに変えたり、あるいはリンクをテキストに当てはめたりといった作業が続いていきます。

ここまででWTMまとめの編集の下書きができました。

僕の現在の編集スタイルは、この大量の見出しの中から気になる記事を取り上げて解説やコメントを付け加えるといった形にしています。忙しいときはこの作業がなかったとしてもある程度のまとめの形にはなりますし、時間に余裕があるときは好きなだけコメントを書けばいいので、まとめ編集者の負担が減るのではないかと思っています。

おまけ３つ

最後におまけを２つ用意しています。

おまけ１　AIで簡単にタイトル画像を作る

1つ目は簡単にタイトル画像を作ることのできる方法です。

まずは最も重要なニューストピックになったものを利用して記事のタイトルを作ります。

今回のタイトルはこんな感じです。

次に上記のタイトルを使って画像検索します。

そこで出てきた画像をダウンロードしてください。

次にGoogle社のジェミニを開きます。

入力欄の左下にある「＋」をクリックして画像をアップロードします。

そして入力欄の右下にある高速モードというものを「Pro」というものに変えます。（ここでProにしないと文字化けするので確実にプロにしておいてください。）

そして以下のプロンプトを入力してください

この文字を画像の真ん中に配置して、ニュース記事のタイトル画面にしてください。
画像は少し暗くして、文字は明るめでお願いします。文字はできる限り大きくしてください。
複数行にまたがってもよいです。
「ここに記事のタイトルを入れる」

このようなプロンプトで出てきたのが以下のような画像です。

プロンプトは皆さんのお好みで適当に変えていただいて構いませんが、結構簡単にそれなりにいい感じの画像が作れるということが分かっていただけたと思います。

おまけ２　デバイスに話しかけるだけで、高い精度でテキストに変換する

僕はここ1ヶ月ほどは、ほとんどまともに文字入力をしていません。文字は書いていますが、タイピングしていないという意味です。

その秘訣が最近出てきた優秀な音声文字入力アプリです。今までの音声入力アプリはそれなりの精度があり、ある程度は使えるのですが、誤字脱字が多く、その誤字脱字を修正することで結局遅くなるといった感じの不便さがありました。

ですが最近のアプリは文字変換精度が98%ほどに達しており、ほぼ全く修正なしで使えるレベルになってきました。

この記事もパソコンに話しかけるだけで作っています。文字入力効率は5倍ぐらい上がっているんじゃないかと思っています。

話し言葉で書いているので、情報の正確さや的確さ、あるいは最小限の文字を書いて記事にするという意味ではあまり良くありませんが、話し言葉なのでスラスラと読めるんじゃないかと思っています。

それを実現してくれる一つ目のアプリがこちらのTypelessです。

ほとんどのデバイスで使えるようになっていて、変換精度がめちゃくちゃ高いのが特徴です。個人的な感覚だと99.8%以上の変換効率なんじゃないかと思っています。

ただ問題点もあって、このアプリは開発中の新しいアプリで、Macで使っているとたまにエラーが起こります。

おそらく1ヶ月、2ヶ月もすると、さまざまなエラーが修復されて普通に起動するようになるんじゃないかと思っています。

1ヶ月無料で使えるので、ぜひ試してみてください。

Typelessは変換効率が非常に高いのでものすごく気に入っているのですが、エラーが起こることがめんどくさく、別のアプリを見つけました。

Aqua Voiceというアプリなのですが、こちらも非常に変換効率が高く、エラーがほとんど一切起こらないので重宝しています。

こちらはMacとWindowsしかないので、スマホで使えないのは少し残念です。

変換効率は非常に高いのですが、タイプレスと比べると少し落ちます。個人的な感覚だと97%ぐらいの変換効率ですかね。

たった3%の違いなのですが、AIに対して指示を送っているとその3%の微妙な違いが影響することも多いので、指示を送る前に一度軽く確認するというプロセスを挟んでいます。

Typelessの場合は変換効率があまりにも高いので確認することなく使えるのでTypelessの方が便利です。

僕は現在Aqua Voiceを使っていて、TypelessのエラーがなくなればTypelessに戻ろうと思っています。あるいはTypelessに戻る前にAqua Voiceの変換効率が上がるのかもしれません。どちらにしろ将来的にはどちらのアプリも非常に使い勝手の良いものになっていると思っています。

おわりに

今回の記事はずっと前から書こうと思っていて、でも試行錯誤が終わらなくて書けずにいました。でもこの試行錯誤のおかげで、AIに大幅に詳しくなることができたので良かったかなと思っています。

苦労なくして成長はないですね。

今後の展開ですが、note記事に貼り付けた小さな見出しの数々をリンクを埋め込んで太字にしたりといった作業をAI自動化できるようにしていきたいと思ってます。

最終的にはTelegramからの形式とかも自動化できるんじゃないかと思っています。

僕はこの新しいスタイルにしてWTMまとめの作業時間が90%ほど減りました。データを書き出したり、AIが考慮している時間などは結構な時間がかかりますが、僕自身の作業時間は大幅に減っています。このテクニックはWTMのまとめだけではなく、いろいろなことに使えると思うので、ぜひ利用してみてください。

最後までお読みいただきありがとうございました。