作ったもの

毎朝Slackにテックニュースが届く仕組みを作りました。

ユーザーが登録したRSSフィードから最新記事を自動取得
AIが記事を読んで日本語で要約
セキュリティ関連やbreaking changeは優先的に報告
1日の記事を総括した「今日のテックニュース総括」も生成
アプリケーションで過去の記事を検索

なぜ作ったか

社内に技術ニュースを発信してくれる先輩がいました。Next.jsやTanStack Start、ConvexやHonoなどモダンな技術のこと、AIニュースの最新動向、ビジネススキルの発信、英語学習などなど。脚色無しで、1日に5〜10件のニュースを自身の考えと合わせて発信されていました。純粋にすごいです。

自分も同じように情報を取得し、発信したいと思いましたが、先輩と同じクオリティでやるのは正直難しい。毎日発表されるニュースを取得して、英語の記事を読んで、重要なものをピックアップして......。この部分だけでもAIに任せられたら楽になるなと思い、社内向けにAIニュースアプリを作りました。

技術スタック

用途	技術
フレームワーク	Next.js (App Router)
AI	Vercel AI SDK
DB	Turso (SQLite)
ORM	Drizzle
定期実行	Vercel Cron

なぜVercel AI SDKか

複数のAIプロバイダーを統一インターフェースで扱えます。モデルを変えるのも1行だけです。

const result = await generateObject({
  model: "google/gemini-2.5-flash-lite",  // ここを変えるだけ
  prompt,
  schema: summarySchema,
});

Vercel AI Gatewayは毎月5ドル分のクレジットが付与されます。

Yes! When you sign up for a Vercel account, you get $5 of credits every 30 days to try out any model from our model list. We don’t restrict access to premium models.
Note: After you make your first payment, you are considered a paid customer and will no longer receive the free credits.
Vercelアカウントを登録すると、30日ごとに5ドル分のクレジットがもらえます。モデルリストのどのモデルでも試せて、プレミアムモデルへのアクセス制限もありません。
注意: 最初の支払いをすると有料顧客扱いになり、無料クレジットは付与されなくなります。

開発時にかなり使い倒しましたが、1ドルも使わなかったので当面は無料で使えそうです。

モデルは Gemini を採用しました。2025年10月末時点の開発時に要約時の精度がちょうど良かったためです。Claude は気を利かせすぎて遅い、GPT は微妙に精度が悪かったです。現在だとまた最適なモデルを選択する必要がありますね。

なぜRSSか

最初はスクレイピングも考えましたが、精度がサイトによってバラバラで安定しませんでした。AIのリソースも使いすぎます。RSSならXML形式で構造化されているので、パースが安定します。

アーキテクチャ

Vercel Cron (毎日 10時頃)
    │
    ▼
/api/cron
    │
    ├─ 1. RSS取得 (rss-parser)
    │
    ├─ 2. AI処理 (Vercel AI SDK)
    │     - 記事ごとに要約・タグ生成
    │     - 全体の総括文を生成
    │
    ├─ 3. DB保存 (Turso)
    │
    └─ 4. Slack通知 (Webhook)

実装

1. RSSフィードの取得

rss-parserでフィードを取得します。直近7日分、各フィード最新10件に絞っています。同じニュースを何度も発信しないよう、既存のDBと照合して重複チェックも行います。

import Parser from "rss-parser";

type FeedItem = {
  date: Date;
  title: string;
  url: string;
  content: string;
};

const parser = new Parser();
const MAX_ITEMS = 10;
const DAYS_TO_FETCH = 7;

export async function fetchFeedItems(feedUrl: string): Promise<FeedItem[]> {
  const feed = await parser.parseURL(feedUrl);
  const cutoffDate = new Date();
  cutoffDate.setDate(cutoffDate.getDate() - DAYS_TO_FETCH);

  return feed.items
    .map((item) => ({
      date: new Date(item.isoDate ?? item.pubDate ?? ""),
      title: item.title ?? "",
      url: item.link ?? "",
      content: item.contentSnippet ?? "",
    }))
    .filter((item) => item.date >= cutoffDate)
    .slice(0, MAX_ITEMS);
}

2. AIによる要約生成

Vercel AI SDKのgenerateObjectを使います。Zodスキーマを渡すと、AIがその形式で出力してくれます。

import { generateObject } from "ai";
import { z } from "zod";

const summarySchema = z.object({
  summaries: z.array(
    z.object({
      id: z.string(),
      title: z.string(),
      summary: z.string(),
      tags: z.array(z.string()),
      keyPoint: z.string(),
    })
  ),
});

type SummaryInput = Record<'id' | 'title' | 'content', string>;

export async function generateSummaries(items: SummaryInput[]) {
  const prompt = items
    .map((item) => `[${item.id}] ${item.title}\n${item.content}`)
    .join("\n\n");

  const { object } = await generateObject({
    model: "google/gemini-2.5-flash-lite",
    prompt: `以下の技術記事を要約してください。\n\n${prompt}`,
    schema: summarySchema,
  });

  return object.summaries;
}

generateObjectの良いところ:

出力がスキーマに沿っていることが保証される
プロンプトで「JSON形式で出力して」と頑張らなくていい
TypeScriptの型が効く

3. プロンプト

実際に使っているプロンプトはこんな感じです。

const ARTICLE_SUMMARY_PROMPT = `
以下の技術記事群を分析し、それぞれについて以下を生成してください。

1. より分かりやすい日本語のタイトル
2. 5文程度の詳細な要約
3. 適切なタグを1〜3個
4. 記事の核心ポイントを1文で

利用可能なタグ:
- release: リリース情報
- security: セキュリティ関連
- breaking-change: 破壊的変更
- feature: 新機能
- bugfix: バグ修正
...
`;

タグは自由入力じゃなくて選択式にしています。後でフィルタリングしやすく、AIの出力がブレにくいためです。

4. 全体サマリー

記事ごとの要約とは別に、1日の総括も生成しています。

const OVERALL_SUMMARY_PROMPT = `
今日のテックニュースをまとめてください。

**最優先で報告すべき内容:**
- セキュリティ: 脆弱性、セキュリティアップデート
- 重大なバグ、breaking change
- メジャーバージョンリリース

上記がある場合は100-200文字で簡潔に。
ない場合は400-500文字で詳しく。
`;

セキュリティ関連は優先的に報告させています。重要な脆弱性情報が他のニュースに埋もれないようにするためです。

5. Slack通知

Slack Webhookで送信します。Block Kit形式でリッチに表示できます。

import type { KnownBlock } from "@slack/types";

export async function sendSlackMessage(blocks: KnownBlock[]) {
  const webhookUrl = process.env.SLACK_WEBHOOK_URL;

  if (!webhookUrl) {
    throw new Error("SLACK_WEBHOOK_URL is not set");
  }

  await fetch(webhookUrl, {
    method: "POST",
    headers: { "Content-Type": "application/json" },
    body: JSON.stringify({ blocks }),
  });
}

Block Kitのメッセージ構造:

type ArticleBlockParams = {
  url: string;
  title: string;
  summary: string;
  keyPoint: string;
  imageUrl?: string;
};

function createArticleBlock(params: ArticleBlockParams): KnownBlock {
  const { url, title, summary, keyPoint, imageUrl } = params;

  return {
    type: "section",
    text: {
      type: "mrkdwn",
      text: `*<${url}|${title}>*\n${summary}\n📍 *ポイント:* ${keyPoint}`,
    },
    ...(imageUrl && {
      accessory: {
        type: "image",
        image_url: imageUrl,
        alt_text: title,
      },
    }),
  };
}

6. 定期実行

vercel.jsonに書くだけです。UTC 01:00 = 日本時間 10:00 です。

{
  "crons": [
    {
      "path": "/api/cron",
      "schedule": "0 1 * * *"
    }
  ]
}

7. AIによるRSSリンク検索

RSSのリンクを人間が探してくるのは面倒なので、AIに探させる機能も作りました。

const rssFeedSchema = z.object({
  feeds: z.array(
    z.object({
      url: z.string().url(),
      title: z.string(),
      description: z.string(),
    })
  ),
});

export async function searchRssFeeds(feedName: string) {
  const { object } = await generateObject({
    model: "google/gemini-2.5-pro",
    prompt: `${feedName}の公式RSSフィードURLを探してください`,
    schema: rssFeedSchema,
  });

  return object.feeds;
}

探したリンクが本当に有効なRSSかどうか、裏側で検証してから結果を返すようにしています。Gemini flash だと検証が甘かったので、ここだけGemini pro版を使用しています。

実際に取得されたURL:
https://github.com/vercel/next.js/releases.atom

運用してみて

2025年11月初旬に作り、約1ヶ月ほど運用しています。社内の反応は良かったです。

ただ、受け取る情報を設定しすぎると情報過多になってしまいます。Slackに発信する量を調整したり、アプリ側にページを設けてSlackにはリンクだけ載せるようにした方が良さそうです。

また、記事内のコードでは gemini-2.5-flash-lite や gemini-2.5-pro を使っていますが、AIモデルは日々進化しているので、その時点で最適なモデルを選ぶのが良いと思います。

まとめ

Vercel AI SDKでAIの呼び出しが簡単
無料枠で十分動く
Vercel Cronで定期実行も楽

AIで自分の代わりに情報収集させるのは、思ったより実用的でした。社内ツールなので気軽に試せますし、フィードバックももらいやすいです。

今後も改良を加えて、ニュースの質を高めていきたいです。

参考