自分専用のAIニュースキュレーターをCodexで作って約1か月運用してみた

• URL: https://zenn.dev/mkj/articles/966c62588bd8fc
• 日付: 2026-06-11
• Tier: Tier 2
• 要旨: 松尾研究所データサイエンスチームマネージャーがCodexでAIニュースキュレーターを自作し約1か月運用。RSS収集→日本語要約→Tinder風スワイプUIでExplicit feedbackを取得し、ソース・タグ重みを更新するパーソナライズエンジンを実装。1か月で配信傾向が個人の関心にシフトした変遷データを公開。

詳細

設計のポイント：

1. 情報源をRSS限定：実装・運用コストを抑えるためウェブクロールを避ける
2. Explicit feedback優先：クリック（暗黙的シグナル）だけでなく「役に立った/不要」の明示的フィードバックをTinder風UIで取得
3. 探索枠（12本中2本）：上位スコアだけだと偏るため、普段の傾向から外れる記事を定期的に差し込む
4. ソース分散制約：arXivはcs.AIとcs.LG各最大1本に制限し1ソース偏りを防ぐ

重みの設定**：clicked: +1.0 / 役に立った: +0.65 / 不要: -1.1

1か月の変遷（初期5日 vs 直近5日）：

• OpenAI Blog: 11% → 22%（+11pt）
• TechCrunch AI: 27% → 18%（-9pt）
• AI/Agentsタグ: 高 → 低（粒度が広すぎた）
• Models/Businessタグ: 上昇傾向

開発プロセス：Codexと対話しながらVibe coding。要件4点から1日で初版、1か月で使いながら違和感を潰す反復開発。「自分用ツールは初版を作って使いながら育てる方が完成形を先に設計するより向いている」。