課題
繰り返しの運用タスク — Instagram 投稿の文言下書き、分析データのまとめ、週次レポートの作成、問い合わせの一次対応 — は週に何時間も奪います。それぞれは複数ステップを含み、文脈の取得とフォーマットが必要で、フルタイムで雇うほどではないが、単純なスクリプトでは複雑すぎる、という典型的なグレーゾーンです。
取り組み
LLM 呼び出しを構造化された入出力で連結する、軽量なエージェントフレームワークを構築しました。エージェントは特定のタスクごとに設定されます。あるエージェントはコンテンツの概要から Instagram のキャプションを生成し、別のエージェントは週次のエンゲージメントデータを所定フォーマットのレポートにまとめ、別のエージェントは問い合わせメールへの返信を下書きします。エージェントはスケジュールトリガーまたはオンデマンドで動作し、出力は公開前に人がレビューします。フレームワークはモジュラー — 新しいエージェントは、コードの書き直しではなくテンプレートで定義します。
結果
- ブランド全体でコンテンツの下書き時間を 60% 削減
- 週次レポートを自動化 — 毎週月曜の午前 7 時に生成
- Jinova のすべてのプロダクトで再利用可能なフレームワーク
- 品質管理のために人間によるレビューをループに維持