# 基本的な投稿生成の流れ
def generate_post(topic):
    prompt = f"""
    テーマ: {topic}

    技術開発の実体験をベースに、
    AIツール・自動化・Pythonについて
    800字程度で本音で語るnote記事を書いてください。
    """

    response = ollama.generate(
        model="qwen3.5:9b",
        prompt=prompt,
        stream=False,
        options={"think": False}
    )

    return response

最初は「記事を生成→note に投稿」という単純な流れで実装した。が、ここで最初の詰まりが来た。

詰まったポイント：品質管理がない地獄

1 週間、毎日 5 投稿が自動生成される。面白い。でも読み返してみると、文体がばらばら、説得力のない記事も混じっている。Ollama は Claude ほど品質が安定していない。

「このままだと、つまらない記事をばらまいて、フォロワーを失うだけだ」

そこで仕組みを変えた。生成 → チェック AI（採点）→ 修正 → スコア順にストック → 高スコアから優先投稿、という「品質パイプライン」を入れた。

# multi_agent_quality.py の概要
def quality_check_and_score(article):
    # Ollama で採点
    score_prompt = f"""
    以下の記事を採点してください。
    基準：実体験があるか、技術的に正確か、
    読み手の「やってみたい」を刺激しているか。

    記事：{article}

    結果：S/A/B/C/D/F
    """

    grade = ollama.generate(model="qwen3.5:9b", prompt=score_prompt)
    return grade

この採点パイプラインを入れたら、投稿品質が劇的に変わった。最初の月は「B 評価」以上だけを投稿する運用にした。すると、フォロワーの反応が 3 倍になった。

次の詰まり：投稿タイミングが最悪

自動生成・自動採点まではいいが、投稿タイミングが「スクリプト実行時刻」になっていた。つまり、午前 3 時に 5 投稿いっぺん出てくる。これだと reach が死ぬ。

macOS の launchd を使って、投稿時刻を「7 時、12 時 30 分、20 時 30 分」の 3 回に分散させた。

<!-- com.taito.sns-post.plist -->
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE plist PUBLIC "-//Apple//DTD PLIST 1.0//EN" "http://www.apple.com/DTDs/PropertyList-1.0.dtd">
<plist version="1.0">
<dict>
    <key>Label</key>
    <string>com.taito.sns-post-launcher</string>
    <key>ProgramArguments</key>
    <array>
        <string>/bin/bash</string>
        <string>/Users/ichinosetaito/Documents/AI_Automation_Base/01_Scripts/sns/sns_post_launcher.sh</string>
    </array>
    <key>StartCalendarInterval</key>
    <array>
        <dict>
            <key>Hour</key>
            <integer>7</integer>
            <key>Minute</key>
            <integer>0</integer>
        </dict>
        <dict>
            <key>Hour</key>
            <integer>12</integer>
            <key>Minute</key>
            <integer>30</integer>
        </dict>
        <dict>
            <key>Hour</key>
            <integer>20</integer>
            <key>Minute</key>
            <integer>30</integer>
        </dict>
    </array>
    <key>StandardOutPath</key>
    <string>/tmp/sns_post.log</string>
</dict>
</plist>

これで投稿が自動で「いいタイミング」に分散するようになった。

実際の収益数字

最初の 1 ヶ月（昨年 12 月）：月 500 円。note の閲覧数も 200 / 月くらい。

2 ヶ月目：品質パイプラインを入れた。月 2500 円。閲覧数は 1200。

3 ヶ月目（今）：投稿タイミングの最適化 + タグの試行錯誤。月 6500 円を達成した。note のマガジン売上が 1000 円、note サポートが 500 円、ブログアフィリエイトが 5000 円。

月 5 万まであと 4 万 3500 円。ここから先は「コンテンツの量」より「質」を高めるフェーズだと思ってる。

次にやること

今、詰まってるのは「エンゲージメント」。投稿は毎日出てるけど、コメント欄はまだ静か。数字ベースで次にやることを決める——タグをもっと細かく分析して、どのタグのコンテンツが reach が高いかを数値化する。それに基づいて生成プロンプトを調整する。

品質パイプラインがあるから、失敗しても「失敗を記録 → プロンプト改善 → 再試行」を繰り返せる。ここが自動化の強さだ。手で書いてたら、1 記事の失敗で心が折れるけど、スクリプトだったら 100 回失敗しても平気。

月 5 万は途中地点。その先を目指すなら、いま「データ分析」をシステムに組み込むターンだ。✨

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AI自動化で月5万に到達した、ローカル環境での副収入戦略

最初に動いていなかったもの

Ollama + Python で自動生成パイプラインを作った

詰まったポイント：品質管理がない地獄

次の詰まり：投稿タイミングが最悪

実際の収益数字

次にやること

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