編集部の役割を8体のエージェントに分担させ、WordPressへ配信するまでを自動化

AIエージェント達によるニュースサイト自動運用

AI・LLM
自動運用
ニュースサイト
WordPress

取材・執筆・校閲・掲載判断・配信という新聞社の編集部の役割を、8体のAIエージェントに分担させたシステムです。

根拠にするのは、発表した本人が書いた原文だけ。書いた記事は1文ずつ原文と突き合わせ、根拠の取れない記述が1つでもあれば公開しません。

AI・自動車・ガジェットの3媒体が本番稼働中で、記事の本文は1本も人が書いていません。

モトネタツーシンAIのトップページ。重要記事枠、日別の新着ニュース、アクセスランキングが並ぶニュースサイトの画面 — 本番稼働中のニュースサイト「モトネタツーシン AI」。記事の収集から公開までを、役割ごとに分かれたAIエージェントが担っている（稼働中の3サイトはこの下から開けます）。

8体のAIエージェントが役割を分担して協働する

取材記者・裏取り・デスク・記者・校閲・写真部・編集長・配信という編集部の役割を、そのまま8体のエージェントに割り当てています。各エージェントは前の工程の成果物だけを材料に自分の判断を下し、条件を満たさなければその場で止めます。「たくさん出す」ことではなく「間違ったものを出さない」ことに機構の大半を割いた構成です。

WordPressを配信基盤に据えた3サイト展開

作るところはPythonのパイプライン、見せるところはWordPressと分けています。ジャンルごとのブロックテーマ3本と独自ブロック11種、mu-plugins 5本を用意し、標準のREST APIで記事と画像を投稿。公開直後にIndexNowで検索エンジンへ通知し、Blueskyへ投稿します。設定ファイルを足すだけでジャンルを増やせる構成です。

RESULT 稼働中の3媒体で出している結果

本番稼働中: 3 サイト; AI / 自動車 / ガジェット
公開中の記事: 556 本; AI 272 / 自動車 90 / ガジェット 194
人が書いた記事: 0 本; 執筆はすべてAIエージェントが担当
事実確認の合格条件: 100 %; 全ての事実主張に原文の根拠があること

いずれも2026年8月時点の実測値です。記事本数は「公開中」の本数で、累計の作成本数ではありません。

稼働中の3サイトを見る

同じ仕組みのまま、ジャンルの設定を差し替えて3媒体を運用しています。テーマ色と分類だけが媒体ごとに異なります。いずれも実際に公開しているサイトです。

権利面への配慮

発表元の一次情報だけを根拠にするという設計は、そのまま権利面の設計でもあります。技術の話に入る前に、何をしていて何をしていないかを先に書いておきます。

他社の記事本文を保存しない
ニュースサイトの記事は、発表元へたどり着くための入口として読み通すだけで、システムには残していません。
すべての記事に発表元へのリンクを出す
読者が「ここを読めば発表元の話がわかる」状態を、記事1本ごとに必ず用意しています。
引用の量と出典の明示を機械が検査する
原文どおりの一致が本文をどれだけ覆っているかを判定し、過大なら書き直させます。出典が示されていない記事は公開しません。
掲載を止めてほしいという求めに応じられる
ドメイン単位の拒否指定と、公開済み記事の下書きへの差し戻しで対応できる仕組みを備えています。

システム構成 ― WordPressを配信基盤に据える

記事を作るところまでをPythonのパイプラインが担い、読者に見せるところはWordPressに任せています。作る側と見せる側を分けているので、サイトの見た目やカテゴリの構成は、パイプラインを止めずに手を入れられます。

収集元からWordPressまでが本流。パイプラインはオンプレLLMとPostgreSQLを参照し、運営者は管理画面から収集元の登録と記事の承認だけを行う。

WordPressをどう使っているか

ジャンルごとに作り分けたブロックテーマ3本(AI / 自動車 / ガジェット)
重要記事枠・日別の新着・アクセスランキングなどを組む独自ブロック11種
テーマから独立して常時有効な mu-plugins 5本
WordPress標準のREST APIで、記事本文とアイキャッチ画像をまとめて投稿
記事ページに NewsArticle の構造化データを出力し、検索結果でニュース記事として扱われるようにする
Meilisearch によるサイト内検索
直近24時間で30本という公開上限と、投稿に失敗したときの自動再試行(最大5回)
公開済み記事を下書きへ戻す取り下げと、理由が解消したときの復帰

業務ワークフロー ― 編集部の役割をAIエージェントが分担する

構成図の中央にあった8つの工程を、1つずつ開いたものが下の図です。新聞社の編集部がやっていること（取材・執筆・校閲・掲載判断・配信）を役割ごとにAIエージェントへ置き換えていて、エージェントは互いの成果物を受け渡しながら1本の記事を仕上げます。

8体のエージェントが記事1本を仕上げるまで

このシステムがいちばん手をかけているのは、書くことではなく書かないと決めることです。どの工程も条件を満たさなければそこで止まり、止まったものを無理に記事にする経路はありません。

進む止まる（記事にしない・レビュー待ち・公開保留）

青いラベルは編集部でいう役割、オレンジの縦線はそのエージェントが守っている決まりです。

01

収集エージェント 取材記者

運営者が登録した収集元を2時間ごとに巡回し、新しい記事URLを拾う。取り方はRSS・サイトマップ・リンク読み取りから自動で選ぶ

どこを見に行くかは人が決める。編集方針は編集の仕事であって、機械が勝手に増やさない
02

一次情報エージェント 裏取り

記事から外部リンクをたどって公式ページを読み、「この文章を書いたのは発表した本人か」だけを判定する

迷ったら「いいえ」。ドメインでは決め打ちせず、必ず本文を読んで判定する

記事にしない
発表元の原文にたどり着けない

ここで終わり。あとから記事にする経路は無い
03

選別エージェント デスク

重要度を100点満点で採点し、同じ発表が別のURLで重複していないかを突き合わせる

AIには分類だけを答えさせ、点数の計算は機械が行う。同じ入力なら必ず同じ点数になる

記事にしない
ジャンルごとの足切りに届かない、または既出の発表と同一

ここで終わり。あとから記事にする経路は無い
04

執筆エージェント 記者

一次情報の原文1件だけを材料に、タイトル・リード・本文・要約を日本語で書く

材料も出典も照合先も原文1件に限る。原文にない日付や「本日」などの相対表現は書かせない
05

校閲エージェント 校閲

本文を1文ずつに分解し、事実の主張それぞれについて原文のどこで裏づけられるかを紐づける

根拠の取れない文が1つでもあれば不合格。割合では判定しない

レビュー待ち
根拠の取れない記述が1文でもある

運営者が承認すると 07 掲載判断へ戻る（公開済へは直接進めない）
06

画像エージェント 写真部・整理部

原文の図版を出典つきで引用するか、記事の実データを載せた1枚をHTML/CSSで組んでブラウザで描画する

画像を生成しない。組版の崩れは推定せず、ブラウザに実測させてから撮影する

レビュー待ち
引用も描画も成立せず、載せる1枚を用意できない

運営者が承認すると 07 掲載判断へ戻る（公開済へは直接進めない）
07

掲載判断エージェント 編集長

出どころの完全性・引用の適正さ・根拠の純度・運営者の意思の4点だけを確認する

判定は許可か拒否の2択で、「判断できない」を返さない。この判定を飛ばす経路は無い

公開保留
4点のいずれかを満たさない

運営者が承認すると 07 掲載判断へ戻る（公開済へは直接進めない）
08

配信エージェント 配信

WordPressへ記事と画像を投稿し、検索エンジンとSNSへ公開を知らせる

記事のURLは壊さない。あとから本文・見出し・スラッグを書き換えず、取り下げは検索エンジンにも伝える