【ITニュース解説】I Got Tired of Manually Running My Ebook Publication, So I Automated It

Ebook（電子書籍）の出版は、表面上は非常にシンプルな作業に思えるかもしれない。有益な内容を書き、それをPDF形式で出力し、どこかのプラットフォームにアップロードすれば完了だと考える人も少なくないだろう。しかし、実際に電子書籍を継続的に出版し、それをひとつの事業として展開していくとなると、その作業は単に原稿を書き上げるだけでは到底終わらない。

真剣な出版活動には、まず読者に求められるトピックを見つけるための徹底的なリサーチが求められる。次に、出版計画を具体的に立て、本文の執筆と入念な編集を行う。その後、電子書籍の核となるPDFファイルと、読者の目を引く表紙を制作する。これらの準備が整ったら、実際に作品を公開し、さらにその存在を広く知ってもらうためのプロモーション活動を展開する。そして、これらすべてのプロセスを、次の電子書籍のために再び繰り返す必要があるのだ。

これらの多くの作業をすべて手作業でこなしていると、著者はやがて「自分は本を作っているのではなく、一連の繰り返し作業、すなわち『パイプライン』を構築しているのだ」という感覚を覚えるに至ったという。この手作業の反復に疲れを感じ、効率化の必要性を強く認識したことが、自動化への大きな動機となったのだ。

著者が目指したのは、出版プロセスにおける繰り返し作業を自動化し、人間の判断や創造性が本当に必要な部分に集中できるような仕組みである。基本的な出版プロセスは、「リサーチ → 生成 → レビュー → 公開 → プロモーション」という一連の流れで構成されると彼は考えた。この各ステップが互いに独立していることは非常に重要だ。なぜなら、これはAI（人工知能）がすべてを盲目的に生成し、人間の目を通すことなくすぐにインターネットに公開してしまうような事態を防ぐためである。自動化はあくまで手間を省く手段であり、品質に対する人間の判断や責任を取り除くものではないという考え方が根底にある。

最初のステップである「リサーチ」では、出版物がどのようなトピックを扱うべきかを決定する。これは、人々が繰り返し問いかける疑問、特定の分野のコミュニティでの活発な議論、インターネット上の検索トレンド、既存の人気出版物の分析、あるいは解決されるべき具体的な問題点などからヒントを得ることができる。AIは、これらの膨大なアイデアを整理したり、新たな視点を探したりするのに役立つが、最終的なトピックの選定には、やはり人間の専門知識や洞察力、そして判断が不可欠となる。

次に「出版物の生成」の段階へと進む。著者のシステムでは、プログラミング言語のPythonと、大規模言語モデルを効果的に利用するためのツールであるLangChainが用いられている。この生成プロセスは、選定されたアイデアを基に、構造化された出版物を段階的に作り上げていく。単に「50ページ分の電子書籍を書いてください」とAIに漠然と依頼するのではなく、プロセスを「トピックの決定 → アウトライン（目次）の作成 → 各章の内容の生成 → 具体的なコンテンツの生成 → 編集 → 最終的な出版物の形成」というように、細かく分割して進めていくのだ。このように細分化することで、全体の流れをより詳細に制御し、必要に応じて柔軟に修正を加えることが可能になる。AIはここでも非常に有効なツールだが、執筆のすべてをAIに任せるべきではないと著者は指摘する。本当に価値があり、読者に響く出版物には、やはり人間の持つ独自の知識、具体的な事例の提示、そして人間の目による徹底的なレビューと編集が欠かせないのである。

PDFファイルを生成するだけでは満足せず、著者は生成した出版物が「住む場所」として、自身で管理できる専用のWebサイトを構築した。これは、様々なオンラインプラットフォームに単にPDFファイルをアップロードするだけでなく、出版物自体をひとつの独立した「製品」として扱い、その表示や管理を自身で完全にコントロールしたいという意図がある。著者のウェブサイト「VasukiSquare」は、この考えを具現化したものであり、そこで生成された電子書籍が展示され、管理されている。

そして最も「楽しい部分」として語られているのが、「退屈な部分の自動化」である。著者は、繰り返し発生する定型作業を、GitHub Actionsというツールを使って自動化した。GitHub Actionsは、特定のイベント（例えば、一定の時間ごと、あるいはコードの変更時など）をトリガーとして、あらかじめ定義された一連の作業を自動的に実行する仕組みを提供する。これにより、出版アイデアのリサーチ、出版物の生成、コンテンツの公開、さらにはプロモーション用のコンテンツの準備といった作業を、著者がいちいち手動で実行することを覚えておかなくてもよくなる。GitHub Actionsがスケジューラーの役割を担い、システムが自動的にこれらの作業をスケジュール通りに進めてくれるのだ。この全体的なパイプラインは、「リサーチ → 生成 → レビュー/公開 → ウェブサイトへの掲載 → プロモーション」という流れで自動的に進行する。

自動化は作業の効率を大幅に向上させるが、それだけで魔法のように読者が現れるわけではない。出版物を多くの人々に届けるためには「流通」戦略が依然として極めて重要である。生成された出版物は、そのままブログ記事として公開したり、開発者コミュニティ向けの技術記事に転用したり、Instagramのリール動画やYouTubeのショート動画といった視覚コンテンツの元ネタにしたり、あるいはSNSの投稿やコミュニティでの議論の材料として再利用することができる。このように、ひとつの質の高い出版物が、数週間分の多様な教育的コンテンツを生み出す可能性を秘めているのだ。しかし、ここでも忘れてはならない重要な点は、それらの派生コンテンツ自体が読者にとって何らかの価値を提供するものでなければならないということだ。「私の本を買ってください」という一方的な宣伝ばかりでは、人々の関心を引きつけることはできないだろう。

著者は最終的に、これまでに構築してきたシステムを二つの主要なプロジェクトに分けてパッケージ化した。「VasukiSquare」は、PythonとLangChainを用いて出版物のリサーチと生成を担う部分である。もう一方の「VasukiPublication」は、生成された出版物を表示し、管理するためのWebサイトと公開プロセスを担う部分だ。これらがGitHub Actionsによるワークフローと連携することで、「Vasuki」というひとつの統合されたシステムを形成する。このシステムはまだ開発の初期段階にあるプロジェクトであり、ワンクリックで全てが完結するような魔法のような出版会社ではない。もしこのシステムを自分用にカスタマイズしたいと考えるのであれば、環境変数、API、データベース、デプロイ、そしてGitHub Actionsといった、システムエンジニアが扱う基本的な技術要素について理解する必要があるだろう。しかし、それこそがこのシステムの狙いでもある。既成の閉じられたプラットフォームに依存するのではなく、ユーザー自身が自由に修正し、拡張できるシステムを提供することに価値があると考えているのだ。

このプロジェクトから得られるより大きな教訓は、AIを使って電子書籍を生成することそのものだけには留まらない。それは、「繰り返し発生するクリエイティブな作業の流れを、ひとつの明確な『パイプライン』として捉えることができる」という発見である。自分の作業プロセスを「AというステップからBというステップへ、そしてC、Dへと進む」というように明確に記述できるようになれば、より本質的な問いを立てられるようになる。「このプロセスの中で、本当に人間にしかできない部分はどこなのか？そして、システムに任せることができる部分はどこなのか？」という問いである。Vasukiプロジェクトは、まさにこの問いを探求するために作られたのである。