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40円/月でAWS Lambda + OpenAI + GNewsで毎朝7時に自動ニュース要約をSlackに配信する

2025/05/01に公開1件
 はじめに「毎朝、自分の使っているSlackにニュースが自動で更新されたら楽なのにな〜」

そんな思いから「これ、作れるんじゃね？」とGPTくんと相談しながらゼロから組んでみました。

 使用技術
ニュース取得：GNews freeプラン - カテゴリ別ニュースを効率的に取得

要約生成：OpenAI の gpt-4o-mini モデル - 高品質な要約を自動生成

通知：Slack Incoming Webhook - 見やすいフォーマットでチャンネルに投稿

実行：AWS Lambda + EventBridge cron - サーバーレスで定期実行
この記事では、準備からコード、デプロイ／設定までを丁寧に解説します。技術的な詳細だけでなく、実際の運用ポイントや注意点も含めて説明していきます。

 必要なものシステムを構築するために必要なサービスとアカウントは以下の通りです：
AWSアカウント（Lambda, EventBridge）

無料枠の範囲内で十分実行可能です。
OpenAI APIキー

OpenAIのアカウントからAPIキーを取得する必要があります。この記事ではコスト効率の良いgpt-4o-miniモデルを使用しています。
Slack Incoming Webhook URL

SlackワークスペースのAPI設定からWebhookを作成できます。専用のニュースチャンネルを作成するのがおすすめです。
GNews APIキー（freeプラン）

GNews APIから無料プランで取得可能です。カテゴリ別のニュース取得に使用します。
各サービスの登録／発行方法は省略しますが、取得後はLambdaの環境変数として設定してください。


環境変数
内容


GNEWS_API_KEY
GNews freeプランのAPIキー

OPENAI_API_KEY
OpenAIのAPIキー

SLACK_WEBHOOK_URL
Slack Incoming WebhookのURL


 全体アーキテクチャこのシステムは以下のような流れで動作します：
EventBridgeのcronルールが毎朝7時（JST）にLambda関数を起動
Lambdaが GNews APIから複数カテゴリのニュースを取得
取得したニュースタイトルをOpenAI APIに送信して要約を生成
生成された要約をSlack Webhookを使ってチャンネルに投稿
この設計のメリットは、サーバーレスで運用コストが最小限であることと、各サービスがAPIを通じて疎結合されているため、将来的な拡張や変更が容易である点です。

 AWS Lambda の設定
 ランタイム
Python 3.9 以上（この記事では3.12を使用）
最新のPythonランタイムを使用することで、パフォーマンスの向上や新機能の活用が可能になります。Python 3.12は特にスタートアップパフォーマンスが向上しているため、Lambdaのコールドスタート問題も軽減されます。(今回はリアルタイム性いらないけど)

 デプロイパッケージ作成Lambdaには外部ライブラリを同梱する必要があります。以下のステップで簡単にデプロイパッケージを作成できます。
まず、プロジェクト用のディレクトリ構造を作成します：
# プロジェクトルートに移動
mkdir news-summarizer
cd news-summarizer

# ビルド用ディレクトリ作成
mkdir build && cd build

# 依存（requests）のインストール
pip install requests -t .

# 関数コードをコピー
cp ../lambda_function.py .

# ZIP化
zip -r ../deploy.zip .
!注意点：外部ライブラリの選択と実装上の課題
slack-sdk や openai パッケージを含めると、pydantic_core._pydantic_core のエラーが出ることがあります（lambdaとのバージョン違いでmodule import errorが出る）。そのため、この実装ではrequestsのみを使用する方法を採用しています。
OpenAIライブラリを使わないデメリット
自動リトライ／バックオフ がSDKに比べ自前実装が必要
ファイル操作（Batch APIやファイルアップロード）の対応はエンドポイント直叩き実装
型安全・インターフェース定義がないため、手動でJSON構造をパース
ただし、純粋なHTTPリクエストで軽量＆トラブル少なめというメリットもあります。今回のような単純なAPIリクエストでは、このアプローチで十分です。

 Lambda関数作成・更新AWSコンソールから以下の手順でLambda関数を作成します：
AWSコンソール → Lambda → 関数の作成
「一から作成」を選択
関数名を入力（例：daily-news-summarizer）
ランタイムに「Python 3.12」を選択
「関数の作成」をクリック
作成後、以下の設定を行います：
「コード」タブ → 「アップロード元」→ 「.zipファイル」を選択 → 先ほど作成した deploy.zip をアップロード
「設定」タブ → 「環境変数」で以下を設定：

GNEWS_API_KEY : 取得したGNews APIキー

OPENAI_API_KEY : OpenAIのAPIキー

SLACK_WEBHOOK_URL : SlackのWebhook URL

「設定」タブ → 「基本設定」で以下を設定：
タイムアウト：60秒（要約生成に時間がかかる場合があるため）
メモリ：128MB（初期設定そのまま。軽量な処理のため最小構成で十分）


 GNewsから記事を取得GNewsは簡単に使えるニュースAPIで、無料プランでも十分な機能を提供しています。ただし、リクエスト制限があるため適切な対策が必要です。
無料プランでは1秒あたり5リクエストまでという制限があるため、カテゴリごとに1.2秒のスリープを挿入してレート制限に引っかからないようにしています。
Endpoint：https://gnews.io/api/v4/top-headlines
パラメータ：

apikey：GNEWS_API_KEY（取得した値）

category：以下のカテゴリから選択
business（ビジネス）
entertainment（エンタメ）
general（一般）
health（健康）
science（科学）
world（国際）
technology（テクノロジー）


lang：ja（日本語）

country：jp（日本）

max：取得件数
business/science/technology/world → 3件（重要カテゴリは多め）
その他 → 1件（バラエティを持たせる）

カテゴリごとに取得件数を調整することで、より重要なカテゴリのニュースを優先的に取得しつつ、様々な分野の情報をバランスよく集めることができます。

 Lambda 関数コード以下が完全なLambda関数のコードです。コメントも含めて各部分の動作を解説しています。
lambda_function.py
"""
Lambda: JST 07:00 に EventBridge → GNews → OpenAI gpt-4o-mini で要約生成 → Slack。

◼︎ 特徴
- GNews freeプラン (カテゴリ別取得)
- 要約のみ（記事の考察など余計な要素はなし）
- Slack では「絵文字 + カテゴリ + リンク付タイトル — 要約」を1記事＝1カード表示
- 依存ライブラリは requests だけ
"""

import os, json, time, uuid, requests

# ── 環境変数 ────────────────────────────────────────────
GNEWS_API_KEY     = os.environ["GNEWS_API_KEY"]
OPENAI_API_KEY    = os.environ["OPENAI_API_KEY"]
SLACK_WEBHOOK_URL = os.environ["SLACK_WEBHOOK_URL"]

# ── API エンドポイント ────────────────────────────────
GNEWS_URL = "https://gnews.io/api/v4/top-headlines"
OPENAI_URL = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"

# ── 取得計画 (business2, general1, science2, world2, technology2) ──
PLAN = {"business":2, "general":1, "science":2, "world":2, "technology":2}

# ── カテゴリ絵文字 ──────────────────────────────────────
EMOJI = {
    "business":"💼", "general":"🗞️",
    "science":"🔬",  "world":"🌐", "technology":"💻",
}

# ── GNews helper ──────────────────────────────────────
def fetch_headlines(cat: str, cnt: int):
    r = requests.get(GNEWS_URL, params={
        "apikey":GNEWS_API_KEY, "category":cat,
        "lang":"ja", "country":"jp", "max":cnt,
    }, timeout=5)
    if r.status_code == 429:
        print(f"[Warn] rate-limit for {cat}")
        return []
    r.raise_for_status()
    return r.json()["articles"]

# ── Slack helper ─────────────────────────────────────
def slack_post(*, text=None, blocks=None):
    payload = {"text":text} if blocks is None else {"blocks":blocks}
    requests.post(SLACK_WEBHOOK_URL, json=payload, timeout=5).raise_for_status()

# ── Lambda handler ──────────────────────────────────
def lambda_handler(event, context):
    # 1) ニュース取得
    arts=[]
    for cat,cnt in PLAN.items():
        for a in fetch_headlines(cat,cnt):
            arts.append({
                "cat":cat,
                "title":a["title"].strip(),
                "url":a["url"].strip()
            })
        time.sleep(1.2)          # freeプラン: 5 req/sec

    if not arts:
        slack_post(text=":warning: ニュースを取得できませんでした。")
        return {"statusCode":200}

    # 2) OpenAI 要約 (タイトルのみ渡して 100-120字要約を返させる)
    user_prompt = "\n".join(f"{i['title']}" for i in arts)
    sys_prompt  = (
        "各行のニュース見出しを100〜120字の日本語で要約してください。"
        "行数・順序を変えず、各行に要約のみ書くこと。"
    )
    resp = requests.post(
        OPENAI_URL,
        headers={"Authorization":f"Bearer {OPENAI_API_KEY}",
                 "Content-Type":"application/json"},
        json={
            "model":"gpt-4o-mini",
            "messages":[
                {"role":"system","content":sys_prompt},
                {"role":"user","content":user_prompt}
            ],
            "temperature":0.7,
            "max_tokens":1500
        }, timeout=(5,60))
    resp.raise_for_status()
    summaries = [l.strip() for l in resp.json()["choices"][0]["message"]["content"].splitlines() if l.strip()]

    # 3) Slack Block Kit 組み立て
    blocks=[
        {"type":"header","text":{"type":"plain_text","text":"📰 今朝のニュース要約"}},
        {"type":"divider"}
    ]
    for idx, art in enumerate(arts):
        summary = summaries[idx] if idx < len(summaries) else "(要約失敗)"
        line = f"{EMOJI[art['cat']]} *{art['cat']}* <{art['url']}|{art['title']}> — {summary}"
        blocks.append({"type":"section","text":{"type":"mrkdwn","text":line}})
        blocks.append({"type":"divider"})

    slack_post(blocks=blocks)
    return {"statusCode":200}
上記のコードでは主に3つの処理を行っています：
GNewsからニュース記事の取得
カテゴリ別に記事を取得し、レート制限を回避するためのスリープを挟む
各記事のタイトルとURLを保存
OpenAIによる要約生成
全記事をプロンプトとしてOpenAI APIに送信
システムプロンプトで「ニュース編集者」としての役割を指定
適切な要約を生成
Slackへの通知
Block Kit形式で見やすいメッセージを構成
Webhook経由でSlackチャンネルに投稿

 requirements.txt依存関係は非常にシンプルです。
requirements.txt
requests
requestsライブラリ1つだけで実装することで、デプロイパッケージのサイズを最小限に抑え、依存関係の複雑さも回避しています。

 EventBridge で毎朝7:00 JST実行AWS EventBridgeを使って、Lambda関数を毎朝決まった時間に実行するようにスケジュールします。

 AWSコンソールAWSコンソールから設定する場合：
AWSコンソール → EventBridge → ルール → 「ルールの作成」
名前を入力（例：daily-news-schedule）
ルールタイプは「スケジュール」を選択
スケジュールパターンで「cron式」を選択
スケジュール式に cron(0 22 * * ? *) を入力

（これはUTC 22:00 = JST 07:00を意味します）
ターゲットで「AWS サービス」→「Lambda関数」を選択
関数に先ほど作成したLambda関数を指定
「ルールの作成」をクリック
これで毎朝7時にLambda関数が自動実行されるようになります。

 AWS CLIAWS CLIから設定する場合は以下のコマンドを使用します：
# ルールの作成
aws events put-rule \
  --name daily-news-rule \
  --schedule-expression "cron(0 22 * * ? *)" \
  --state ENABLED

# ターゲットの設定
aws events put-targets \
  --rule daily-news-rule \
  --targets "Id"="1","Arn"="arn:aws:lambda:ap-northeast-1:123456789012:function:YourFunctionName"
Lambda関数のARNは、自分のAWSアカウントとリージョンに合わせて変更してください。

 コスト見積もり本システムで発生するコストを各サービス別に見積もってみましょう。

 AWS関連コスト
Lambda: 無料枠の範囲内で十分実行可能（月100万リクエストまで無料）
1日1回の実行なので月30回程度
メモリ128MB、実行時間約10秒として計算しても無料枠内


EventBridge: 月100万イベントまで無料
1日1回のトリガーなので実質無料


 GNews API
無料プラン: 0円
1日100リクエストまで無料
本システムでは1日に約7リクエスト（カテゴリ数）


 OpenAI API

項目
試算値
補足


1日のリクエスト回数
1回
毎朝07:00 JSTのみ

取得記事数
9〜10本
PLAN: 2+1+2+2+2

入力トークン
≒200 tokens
システムプロンプト＋記事タイトル一覧

出力トークン
≒500 tokens
各記事100–120字の要約 × 9〜10本


 料金テーブル（2025-05時点、USD／1K tokens）

モデル
入力
出力


gpt-4o-mini
$0.005
$0.015


 1日あたり入力: 0.2K × $0.005 ≒ $0.0010
出力: 0.5K × $0.015 ≒ $0.0075
合計 ≒ $0.0085／日

 1か月（30日）あたり$0.0085 × 30 ≒ $0.26(≒40円)

 Slack API
Incoming Webhook: 無料

 総額
月額: 約$0.26 (約40円)

年額: 約$3.12 (約500円)
非常にコスト効率が良いシステムと言えます。OpenAIライブラリ使えればもっと性能のいいモデルが使えるので、後々時間があったら改良したいと思います。

 おわりにここまでの手順で、以下の機能を持つ自動ニュース要約システムが完成します：
GNews → 最新カテゴリ別記事取得
OpenAI o1-mini → 丁寧な要約生成
Slack Incoming Webhook → 見やすく通知
AWS Lambda+EventBridge → 毎朝7時に自動実行
このシステムは拡張性も高く、例えば以下のような機能追加も検討できます：

複数チャンネル対応: カテゴリごとに別チャンネルに投稿

パーソナライズ: ユーザーごとの興味に基づいてニュースをフィルタリング

フィードバック機能: 「役立った」ボタンなどを追加して学習データを収集

画像対応: ニュース画像も取得して表示
ぜひ試してみて、フィードバックやPRなどいただけると嬉しいです！

質問・改善アイデアもお待ちしています〜
環境変数	内容
`GNEWS_API_KEY`	GNews freeプランのAPIキー
`OPENAI_API_KEY`	OpenAIのAPIキー
`SLACK_WEBHOOK_URL`	Slack Incoming WebhookのURL
項目	試算値	補足
1日のリクエスト回数	1回	毎朝07:00 JSTのみ
取得記事数	9〜10本	PLAN: 2+1+2+2+2
入力トークン	≒200 tokens	システムプロンプト＋記事タイトル一覧
出力トークン	≒500 tokens	各記事100–120字の要約 × 9〜10本
モデル	入力	出力
gpt-4o-mini	$0.005	$0.015
Discussion

raki
例えばGitHubに処理のコード（python）を置いているなら、EventBridge と Lambda じゃなくて、GitHub Actions の定期実行で済んじゃうと思うんだけど、AWSサービスに乗せた理由は何かありますか？