aws-recipe-user はじめに
この記事は株式会社ナレッジコミュニケーションが運営するチャットボット と AIエージェント Advent Calendar 2025 の6日目にあたる記事になります！
今日は、ナレコムAI Agent Studio で記事を要約するワークフローを作ってみましょう
開発環境
- MacBook Air, M1, 2020
- Chrome
- ナレコムAI Agent Studio
導入
完成した全体のワークフローはこのような感じです。
OpenAIのRSSから最新の記事を3つ抽出し、Webスクレイピングして、要約してもらいます。
まず、テキスト入力ノードを配置します。
OpenAIのRSSのリンクを貼り付けます
https://openai.com/blog/rss.xml
次に、HTTPリクエストノードを配置します。これにより、RSSのリンクからテキストを抽出できます。
LLM処理ノードを配置します。RSSのテキスト情報からLLMに最新記事のリンクを3つ抽出してもらいます。システムメッセージで出力形式をJSONに指定します。
|
1 2 3 4 |
システムメッセージ.txt あなたは、XMLパーサーです。次のRSSの中から最新の記事を3つのURLを取得し、JSON形式で回答してください。 { "url_1": "url" , ... } |
次に、JSON抽出ノードを配置します。LLMの結果のJSONから値を抽出できます。
|
1 2 3 4 5 6 |
LLMの結果.json { "url_1": "https://openai.com/index/mirakl", "url_2": "https://openai.com/index/ai-mental-health-research-grants", "url_3": "https://openai.com/index/norad-holiday-collaboration" } |
今回は一つ目の記事（url_1）を要約するため、抽出するキーパスに url_1 を入力します。
次に、Webスクレイピングノードを配置します。JSON抽出ノードで抽出された記事URLからWebスクレイピングして、URLのコンテンツをテキストで取得できます。
LLM処理ノードを配置し、抽出したコンテンツを要約してもらいます。システムメッセージは次のような感じです。
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 |
システムメッセージ.txt あなたは優秀な編集者です。次の記事を要約してマークダウンの記事を生成してください。英語の記事の場合は日本語にしてください。 # タイトル 英語のタイトルは日本語にする 【AI最新ニュース】企業名・組織名、タイトル の形にする ## 忙しい人用 要点３つを箇条書きにする - 要点1 - 要点2 - 要点3 ## 詳細 記事の詳細を書く 公式も明記している重要な制限事項が発生する場合、セクションを強調して書く ## まとめ まとめと今後の展望 ## AI活用の実践的アプローチ：ナレコムAI Agent Studio 本記事は、私たちが開発したSaaS型AIプラットフォーム「[**ナレコムAI Agent Studio**](https://www.knowledgecommunication.jp/product/narekomu-ai-agent-studio.html?utm_source=blog&utm_medium=referral&utm_campaign=openai_gartner)」を活用して作成されました。OpenAIをはじめとする最新AI技術を実際のコンテンツ制作業務に活用した実例として、企業のAI導入検討の参考にしていただければ幸いです。 基本操作をデモ動画でご確認ください。 <iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/FdXukWGEl4w?si=ygSLZBczM3sX4B9k" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen></iframe> --- *出典: リンク *公開日: YYYY-MM-DD *著者: *商標・免責事項: 記載されている会社名、製品名、サービス名は各社の商標または登録商標です。本記事は情報提供を目的として作成されており、記載内容の正確性や完全性を保証するものではありません。最新の情報については各社の公式発表をご確認ください。 最新AIニュースを投稿中！Xでは動画も含めて投稿予定なのでフォローお願いします！ [最新AI情報をいち早くキャッチする_ナレッジコミュニケーションXアカウント](https://x.com/KnowComInc) |
最後にテキスト出力ノードを配置しましょう。
テキスト出力ノードをダブルクリックし、LLMの結果（要約記事）を見ることができます。
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 |
要約記事.md # 【AI最新ニュース】Mirakl・OpenAI、エージェント主導型コマースのビジョン ## 忙しい人用 - Miraklは全社員がAIエージェントを「構築」する文化へ転換 - 業務効率化・品質向上を実現（例：技術文書作成70%高速化、カタログ登録91%高速化） - 次世代コマース基盤「Mirakl Nexus」を開発中、エージェント主導の取引を目指す ## 詳細 ### MiraklのAI戦略と組織文化 Miraklは、世界中の大手小売・ブランド向けにマーケットプレイスやリテールメディアを提供する企業です。AI活用において、単なる専門家向けツールではなく「全社員がAIエージェントを構築する」ことを目指す独自のアプローチを採用しています。 Chief Data & AI OfficerのAnne-Claire Baschet氏は「全社員がAIを使う」から「全社員が自分やチームのためにAIエージェントを構築する」へとビジョンを進化させたと語っています。 ### 業務へのAI導入成果 - **技術文書作成**：ChatGPT Enterpriseの活用で、社内技術文書の作成時間を約70%短縮。チーム間の一貫性も向上。 - **カスタマーサポート**：AIエージェントが社内ドキュメントを活用して問い合わせ対応。効率37%向上、顧客満足度96%維持、多言語対応でグローバルサポートを実現。 - **カタログ登録**：AIネイティブの「Catalog Transformer」により、カタログ登録時間を91%短縮、分類ミスも約50%減少。収益化までの時間短縮とデータ品質向上に貢献。 ### Miraklのリーダーシップの教訓 - 最も価値の高い顧客課題から着手 - 技術の成熟を待たず、先端で学び続ける - ユーザーが出力を信頼できるかを重視 - 問題・モデル・体験の三位一体で価値を創出 - 部分最適ではなく、システム全体の変革を目指す ### 次世代コマース基盤「Mirakl Nexus」 Miraklは、エージェントが消費者や販売者の代理として、商品発見・比較・購入・配送追跡・アフターサービスまでを担う「エージェント主導型コマース」の実現を目指しています。 そのための基盤「Mirakl Nexus」は、 - 複数販売者のバスケット対応 - 複雑な取引フローの処理 - 小売業者システムとの連携 - エージェント主導のショッピング・サービス体験のスケーラブルな基盤 を提供します。 Miraklは、リテール企業がゼロから再構築せずに次世代コマースへ参加できるインフラ・接続・運用ノウハウを提供する役割を担います。 ## まとめ MiraklはAIを全社員の「構築能力」として位置づけ、業務効率化・品質向上・新たなコマース体験の創出を推進しています。今後は「エージェント主導型コマース」のインフラを提供し、業界全体の変革をリードする見込みです。AI活用の実践例として、他企業のDX推進にも大きな示唆を与える事例です。 ## AI活用の実践的アプローチ：ナレコムAI Agent Studio 本記事は、私たちが開発したSaaS型AIプラットフォーム「[**ナレコムAI Agent Studio**](https://www.knowledgecommunication.jp/product/narekomu-ai-agent-studio.html?utm_source=blog&utm_medium=referral&utm_campaign=openai_gartner)」を活用して作成されました。OpenAIをはじめとする最新AI技術を実際のコンテンツ制作業務に活用した実例として、企業のAI導入検討の参考にしていただければ幸いです。 基本操作をデモ動画でご確認ください。 <iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/FdXukWGEl4w?si=ygSLZBczM3sX4B9k" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen></iframe> --- - 出典: [Inside Mirakl’s agentic commerce vision | OpenAI](https://openai.com/index/mirakl) - 公開日: 2025-12-01 - 著者: OpenAI - 商標・免責事項: 記載されている会社名、製品名、サービス名は各社の商標または登録商標です。本記事は情報提供を目的として作成されており、記載内容の正確性や完全性を保証するものではありません。最新の情報については各社の公式発表をご確認ください。 最新AIニュースを投稿中！Xでは動画も含めて投稿予定なのでフォローお願いします！ [最新AI情報をいち早くキャッチする_ナレッジコミュニケーションXアカウント](https://x.com/KnowComInc) |
今回の手順の動画はこちらになります。
お疲れ様でした。
