毎日発信される経済・政治情報を取り込むためのAIレポート自動化において２つ構成を検討します。
【構成１】インターネット接続環境（社外での試行・PoC向け）
構成図（例）
[GoogleNews / RSS / 官公庁HP]
↓（API / スクレイピング）
[Python定期実行スクリプト（cron / Windows Task Scheduler）]
↓（ニューステキスト抽出）
[OpenAI API（GPT-4）や Claude]
↓（要約・分析）
[出力：Word / PDF / メール / Teams通知]
使用ツール構成
| 項目 | 推奨ツール / 技術 | 備考 |
|---|
| 情報取得 | RSS / BeautifulSoup / Playwright | 主要メディアや官公庁から自動収集 |
| 実行制御 | Python + cron / Power Automate | 毎朝実行（6:00 など） |
| AI処理 | OpenAI API（GPT-4 Turbo） | 要約、レポート化、分析コメント生成 |
| 形式変換 | Pandoc / python-docx | Word形式やPDF化対応可 |
| 通知・配信 | Teams Webhook / Outlook送信 | 朝会前の共有やマネージャ報告用 |
メリット
- 迅速な試行・PoCが可能
- ChatGPT本家と同精度で分析できる
- ノーコード連携も可能（Zapier / Make）
課題
- FISC準拠ではなく、本番導入不可
- オンライン環境が前提（データ流出リスクあり）
【構成２】閉域ネットワーク環境（信用金庫本番運用向け）
構成図（例）
[ローカルニュースDB / 電子クリッピング]
↓（自動取得 or 手動取込）
[オンプレミスGPT（またはAzure OpenAI 閉域構成）]
↓（要約・レポート生成）
[イントラポータル掲載 / Word / PowerPoint出力]
使用ツール構成（閉域ネット用）
| 項目 | 推奨ツール / 方法 | 解説 |
|---|
| 情報取得 | 電子新聞（記事クリッピング）、RSSダウンローダ | 記事は手動 or 社内NASに定期保存 |
| 実行制御 | バッチスクリプト / Task Scheduler | 月曜朝などに定期実行 |
| AI処理 | ■オンプレGPT（例：Llama 2, Mistral）
■Azure OpenAI Service（仮想ネットワーク接続） | 文章要約・要点抽出に活用 |
| ストレージ | 内部ファイルサーバ / 文書DB | 金融庁や中小企業庁PDF等を格納 |
| 出力 | Word, PDF, 社内ポータル | 標準の週報テンプレに出力も可能 |
セキュリティ対策例
| 対策 | 解説 |
|---|
| FISC準拠インフラ | Microsoft Azureの仮想ネット接続を使う構成例あり |
| ローカル生成AI活用 | 文書生成は社内のLLM（例：NEC LLM、NTT Generative AI等）で完結可能 |
| 匿名化処理 | 顧客データや個人名を含まない形での分析前処理を標準化可能 |
メリット
- 安全な閉域網で運用可能
- 金融業務や機密情報の取り扱いに対応
- 継続的に拡張可能（内部FAQや対話AIへ）
課題
- 初期設計・環境整備コストがやや高い
- 精度は商用GPTより若干劣る場合もあり（チューニングで対応可）
併用型アプローチ（推奨）
| 段階 | 導入内容 | 備考 |
|---|
| 1 | 初期（社外PoC） | GoogleNews + OpenAIで要約＋週報化 |
| 2 | 社内PoC（閉域） | 社内クリッピング記事をローカルGPTで要約 |
| 3 | 本格導入 | 定期収集＋RAG構成（検索+要約）で完全自動化 |
TODO（テンプレートや環境設計）
- Pythonスクリプト例（GoogleNews→GPT要約→Word出力）
- PowerAutomateテンプレ（RSS→GPT→Teams通知）
- 閉域構成用「オンプレAI活用手順書」 or Azure仮想ネット設計
