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自己紹介

最近、週報の作成をAIで自動化しました。実際にやってみたプロセスと結果を共有します！

概要

AIに1週間のSlackでの発言を確認してもらい、ブログ記事を書いてもらう。それを添削して公開。

実装アプローチ

AIに一言お願いしてるだけです。

1. AIによるデータ収集（MCP + Slack API）

Claude CodeのMCP（Model Context Protocol）機能を使って、Slackから一週間分のデータを自動取得しました。

対象期間: 月曜〜金曜
対象チャンネル: 複数の業務チャンネルをIDで指定
データ内容: 自分の発言のみを抽出

2. AIによる分析・分類、記事生成

取得したSlackデータをAIが分析し、既存の週報フォーマットに合わせてブログ記事を自動生成。

3. 添削して公開

最後に人間の目で添削して固有名詞など社外秘の情報削除し、公開します。

プロンプト

実際に使用しているプロンプトはこんな感じです。

MCPを使用して、以下のSlackチャンネルIDから先週1週間（月〜金）の私（UNxxxxxxxx）の発言データを全て取得して週報ブログを作成してください。
フォーマットは_posts/retrospective/の既存の書き方を参考にしてください。

チャンネルID
- C0xxxxxxxx
- CDxxxxxxxx
- CCxxxxxxxx
- C0xxxxxxxx
- CBxxxxxxxx

実際の成果物

先週分の記事がこちら： 先週のふりかえり 2025/9/22〜9/26

良かった点

⏰ 時間短縮

  • 1週間何したっけ？と思い出す時間が不要に！
  • 手動作業: 30分 → AI自動生成: 5分
  • 85%の時間削減を実現

📊 客観的な分析

  • 自分では気づかない行動パターンを発見
  • データに基づいた振り返りが可能

🎯 一貫性のある構成

  • 毎回同じフォーマットで整理される
  • FiSH!哲学の観点から漏れなく分析

改善点・課題

🔧 内容の匿名化が必要

  • 具体的な技術名やプロジェクト名は手動で調整
  • プライバシーに配慮した内容への変更

📝 感情やニュアンスの補完

  • AIには伝わりにくい文脈や感情を手動で追記
  • より人間味のある表現への調整

🎨 データ不足

  • 情報源がSlackのみなので全ての行動を網羅していない
  • GitHubなどとも連携したい

今後の展望

🚀 さらなる自動化

  • 週末の定時実行
    • 一度トライしたのですがうまく記事が生成されず、どこかで止まってる模様
  • GitHub Actionsとの連携
  • 自動コミット・プッシュ

まとめ

週報のAI自動生成は、時間短縮と客観的な振り返りという2つの大きなメリットをもたらしました。

完全自動化には至らないものの、85%の作業を自動化できたのは大きな成果です。残りの15%は人間の感性や判断が必要な部分なので、これがちょうど良いバランスかもしれません。

AIツールの進化により、こうした定型作業の自動化がますます身近になっています。みなさんも面倒な定期作業があれば、AI自動化を検討してみてはいかがでしょうか！

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