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記事を生成しない記事生成ツール『Promptman』をGCP + Gemini で実装した

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Google Cloud
Cloud Run
PHP 8
Gemini API
gch4
idea

Promptman は、記事本文を生成するのではなく、「記事を生成させる実行用プロンプト」を提供するツールです。

  • ✅ APIコストゼロ（ユーザー自身のGemini APIキーを使用）
  • ✅ 媒体別ルール厳守（note/Zenn/X で語調・構成が完全に異なる）
  • ✅ Agentic AI（構成確認→プロンプト生成の段階的フロー）
  • ✅ スケーラブル（GCP Cloud Run + Ollama）

デモ動画（3分）

🎯 プロジェクト概要

対象ユーザー

  • EC事業者・実務者 が記事を書く際、AIライティングツールに「依存」したくない人
  • note、Zenn、X（Twitter）で発信しているが、媒体ごとに語調を変えるのが面倒な人
  • AIの「煽り文・誇張表現」を避けたいが、記事作成は効率化したい人

解決する課題

課題1: 既存AIライティングツールの問題点

一般的なAIライティングツール:
ユーザー入力 → LLM実行 → 完成記事を出力
              ↓
問題:
1. ユーザーがAIに依存する
2. サービス側がAPIコストを負担
3. 出力の品質がLLM性能に左右される
4. 媒体別の細かいルールが反映されない

課題2: 「何を書かせるべきか」が曖昧

多くの人は「プロンプトの書き方」ではなく、「記事の方向性」が定まっていないことが本質的な問題です。

ソリューションの特徴

Promptman は、以下の3ステップで「実行用プロンプト」を生成します：

Phase 1: 意図解析
  ユーザーのテーマから、3つの方向性を提示
  - 体験共有型（実務ログ寄り）
  - 設計・考え方整理型
  - 問題提起・視点提供型

Phase 2: 構成確認（Agentic挙動）
  媒体別ルールに基づいた構成案を提示
  「この構成で進めて良いですか？」と必ず確認

Phase 3: プロンプト生成
  ユーザーが無料AIに貼るだけの「実行用プロンプト」を出力
  ❌ 記事本文は生成しない
  ✅ 生成させる設計図を提供

差別化ポイント:

  • APIコスト完全ゼロ（ユーザー自身のAPIキー使用）
  • 媒体別ルールの厳密な適用（note/Zenn/Xで完全に異なる出力）
  • 「AIに依存しない」UX設計

🏗️ システムアーキテクチャ

全体構成図

┌─────────────────────────────────────────┐
│           ユーザー (ブラウザ)              │
└────────────────┬────────────────────────┘
                 │
                 ↓ HTTPS
┌─────────────────────────────────────────┐
│      GCP Cloud Run (PHP + Ollama)       │
│  ┌──────────────────────────────────┐   │
│  │  Promptman API                   │   │
│  │  - IntentAnalyzer (意図解析)      │   │
│  │  - PromptBuilder (プロンプト生成)  │   │
│  │  - MediaRules (媒体別ルール)      │   │
│  └──────────────────────────────────┘   │
│                 ↓                        │
│  ┌──────────────────────────────────┐   │
│  │  LLM Adapter Layer (切り替え)     │   │
│  │  - Ollama (デフォルト)            │   │
│  │  - Gemini API (ユーザーキー)      │   │
│  │  - Claude API (フォールバック)    │   │
│  └──────────────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────┘
                 ↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│  ユーザーが自分のAI (ChatGPT/Claude等)   │
│  で実行用プロンプトを使用                │
└─────────────────────────────────────────┘

技術スタック

レイヤー 技術 選定理由
フロントエンド PHP + Vanilla JS シンプル・高速開発
バックエンド PHP 8.3 開発速度・Cloud Run対応
LLM Gemini API 無料枠・高速・日本語品質
ローカルLLM Ollama (Llama3.2) 開発環境・コスト削減
インフラ GCP Cloud Run スケーラビリティ・0スケーリング
ストレージ Secret Manager APIキー安全管理

データフロー

1. ユーザーがテーマ入力
   ↓
2. LLM (Gemini) が意図解析
   - user_position: EC実務者
   - purpose: 情報共有/問題解決/視点提供
   - abstraction_level: low/medium/high
   ↓
3. 三択を提示（プロンプト実行はしない）
   ↓
4. ユーザーが選択
   ↓
5. 媒体別ルールを適用して構成案生成
   - note: 体験→気づき→思考
   - Zenn: 課題→解決→実装
   - X: 問題提起→気づき→余韻
   ↓
6. 「この構成で進めますか？」確認
   ↓
7. 実行用プロンプトを生成
   （この時点でも本文は生成しない）

💡 工夫した点

1. LLMアダプターパターン

複数のLLMプロバイダーを抽象化し、.env 一行で切り替え可能：

// lib/LLMFactory.php
public static function create() {
    $provider = EnvLoader::get('LLM_PROVIDER', 'ollama');
    
    switch ($provider) {
        case 'ollama':
            return new OllamaLLM(...);
        case 'gemini':
            return new GeminiLLM(...);
        case 'claude':
            return new ClaudeLLM(...);
    }
}

メリット:

  • 開発: Ollama（無料・無制限）
  • 本番: Gemini（高速・無料枠）
  • 将来: Claude（高品質）

2. 媒体別ルールの厳密な適用

data/media_rules.json で定義：

{
  "note": {
    "tone": {
      "sentence_length": "medium",
      "assertiveness": "low"
    },
    "forbid": ["aggressive_claims", "strong_calls_to_action"]
  },
  "zenn": {
    "tone": {
      "sentence_length": "short",
      "emotional_words": "forbidden"
    },
    "forbid": ["storytelling", "vague_phrases"]
  }
}

結果: 同じテーマでも、note版とZenn版で全く異なるプロンプトが生成される。

3. ユーザーAPIキー対応

サーバー側のコストを完全にゼロ化：

// ユーザーがブラウザで設定
localStorage.setItem('llm_source', 'user_gemini');
localStorage.setItem('user_gemini_key', 'AIza...');

// APIリクエスト時にヘッダーで送信
headers: {
  'X-User-Gemini-Key': userApiKey
}

スケーラビリティ:

  • ユーザー数が増えてもAPIコストゼロ
  • ユーザー自身の無料枠を活用

4. Agenticな振る舞い

一般的なAIツール:

入力 → 即座に生成 → 出力

Promptman:

入力 → 意図解析 → 三択提示 → ユーザー選択
     → 構成案生成 → 確認 → ユーザー承認
     → プロンプト生成

効果: ユーザーの思考を崩さず、主導権を保つ

🎬 デモ

デモ動画（3分）

[YouTube埋め込み予定]

スクリーンショット

Phase 1: 意図解析後の三択

![三択画面のスクリーンショット]

Phase 3: 生成された実行用プロンプト

![プロンプト出力画面のスクリーンショット]

実際の出力例

同じテーマ「AIの設定を見直したら業務が楽になった話」で、媒体を変えた場合:

note 版プロンプト（抜粋）

【トーン】
・一人称使用OK
・柔らかいが誇張しない
・断定を避け、余白を残す

【構成】
1. AIを使っていて感じていた違和感
2. 設定を見直すきっかけ
3. 実際に変えた前提や考え方
...

Zenn 版プロンプト（抜粋）

【文体】
・断定的
・感情表現なし
・技術メモとして成立すること

【構成】
1. 課題
2. 原因分析
3. 解決アプローチ
...

→ 完全に異なるプロンプトが生成される

🚀 今後の展開

v0.5（実用化フェーズ）

  • 履歴保存機能（Pro版）
  • プロンプトテンプレート管理
  • チーム共有機能

v1.0（スケールアップ）

  • Vertex AI Gemini API への移行
  • Vertex AI Vector Search（過去プロンプト検索）
  • Llamaパッケージ配布（ヘビーユーザー向け）

v2.0（用途拡張）

  • 企画書・提案書への対応
  • 多言語対応

🎓 学んだこと

技術面

  1. LLMアダプターパターンの有用性

    • 開発中に3回もLLMプロバイダーを切り替えたが、コード修正は .env 一行のみ

  2. Cloud Run + Ollama の可能性

    • メモリ8GB、CPU2で十分動作
    • コールドスタート対策は必要だが、実用レベル

  3. ユーザーAPIキー方式の効果

    • サーバー側APIコストゼロ
    • スケーラビリティ無限大

ビジネス面

  1. 「生成しない」ことの価値

    • ユーザーは「AI依存」を嫌う
    • 「設計図を提供する」方が受け入れられやすい

  2. 媒体別ルールの重要性

    • note/Zenn/X で求められる語調は全く異なる
    • この差分を自動化することに大きな価値がある

📚 参考リンク

🙏 謝辞

このプロジェクトは、Google Cloud Hackathon 2026 の課題として開発しました。
Gemini API の無料枠と高速なレスポンスのおかげで、7日間という短期間で実装を完成させることができました。

審査員の皆様、ありがとうございました。

カテゴリ: Idea
トピック: gch4
作成日: 2026年2月15日

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