Claude APIでブログ記事の下書きを自動生成する方法
ブログ記事を書くのが億劫な理由の多くは「0から書き始める」ことのしんどさだ。Claude APIを使えば、テーマを与えるだけで構成と下書きを自動生成できる。この記事では実際に私が使っているパイプラインを紹介する。
全体の構成
テーマ・キーワード入力
↓
Claude APIで構成案生成
↓
構成案を人間がレビュー・修正
↓
Claude APIで本文生成
↓
Markdownファイルとして保存
↓
WordPressに下書き投稿
手を動かすのは「構成案のレビュー・修正」と「最終確認」だけ。それ以外はスクリプトが自動でやってくれる。
必要なもの
- Python 3.10以上
- Anthropic APIキー（
pip install anthropic） - python-dotenv
pip install anthropic python-dotenv
Step 1: 構成案を生成する
まずテーマを受け取って記事の構成案を生成するスクリプトを作る。
import anthropic
import json
from pathlib import Path
def generate_outline(theme: str, target_length: int = 2000) -> dict:
"""記事の構成案を生成する"""
client = anthropic.Anthropic()
prompt = f"""
あなたはプロの技術ブロガーです。以下のテーマで技術ブログ記事の構成案を作成してください。
テーマ: {theme}
目標文字数: {target_length}文字
以下のJSON形式で返してください：
{{
"title": "記事タイトル",
"slug": "english-slug",
"sections": [
{{
"heading": "h2見出し",
"points": ["書くべき内容1", "書くべき内容2"]
}}
],
"tags": ["タグ1", "タグ2"]
}}
"""
message = client.messages.create(
model="claude-3-7-sonnet-20250219",
max_tokens=1024,
system="必ずJSON形式のみで返してください。説明文は含めないでください。",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
return json.loads(message.content[0].text)
# 使用例
outline = generate_outline("PythonでWordPress REST APIを自動化する方法")
print(json.dumps(outline, ensure_ascii=False, indent=2))
Step 2: 本文を生成する
構成案を承認したら、各セクションの本文を生成する。
def generate_section(heading: str, points: list[str], context: str = "") -> str:
"""各セクションの本文を生成する"""
client = anthropic.Anthropic()
points_text = "\n".join(f"- {p}" for p in points)
prompt = f"""
以下のセクションの本文を書いてください。
見出し: {heading}
含めるべき内容:
{points_text}
条件:
- 一人称（私）で書く
- 実体験や具体例を含める
- コードがある場合はPythonかJavaScriptで書く
- 200〜400文字程度
{f"記事全体の文脈: {context}" if context else ""}
"""
message = client.messages.create(
model="claude-3-7-sonnet-20250219",
max_tokens=1024,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
return message.content[0].text
def generate_article(outline: dict) -> str:
"""構成案から記事全体を生成する"""
sections = []
for section in outline["sections"]:
content = generate_section(
heading=section["heading"],
points=section["points"]
)
sections.append(f"## {section['heading']}\n\n{content}")
return "\n\n".join(sections)
Step 3: Markdownファイルとして保存する
フロントマター付きのMarkdownファイルとして保存する。
def save_draft(outline: dict, content: str, output_dir: str = "articles/drafts") -> Path:
"""下書きをMarkdownファイルとして保存する"""
Path(output_dir).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
tags_str = ", ".join(f'"{t}"' for t in outline["tags"])
frontmatter = f"""---
title: {outline["title"]}
slug: {outline["slug"]}
category: AI・機械学習
tags: [{tags_str}]
status: draft
---
"""
filepath = Path(output_dir) / f"{outline['slug']}.md"
filepath.write_text(frontmatter + content, encoding="utf-8")
print(f"保存しました: {filepath}")
return filepath
Step 4: 全部つなげて実行する
def main():
theme = input("記事のテーマを入力: ")
print("構成案を生成中...")
outline = generate_outline(theme)
print("\n--- 構成案 ---")
print(f"タイトル: {outline['title']}")
for s in outline["sections"]:
print(f" ## {s['heading']}")
confirm = input("\nこの構成で本文を生成しますか？ (y/n): ")
if confirm.lower() != "y":
print("キャンセルしました")
return
print("本文を生成中...")
content = generate_article(outline)
filepath = save_draft(outline, content)
print(f"\n完成: {filepath}")
if __name__ == "__main__":
main()
コスト感
Claude 3.7 Sonnet（claude-3-7-sonnet-20250219）を使った場合、2000文字の記事1本あたりのAPIコストは大体$0.01〜0.03程度。月50本書いても$1〜1.5。
入力トークンは比較的安いので、詳細なsystem promptを書いてもコストへの影響は軽微。
実際に使ってみた感想
このパイプラインで生成した下書きを使って記事を書いていると、「ゼロから書く」負担が大幅に減った。生成される文章はそのまま使えるものではなく、あくまで「下書き」として手を加える必要があるが、構成と各セクションの骨格が揃った状態からスタートできるのが大きい。
特に効果的だったのは構成案の生成。自分で考えると1つの視点に偏りがちだが、AIが生成した構成案には「あ、この観点を忘れてた」という気づきが含まれることが多い。
まとめ
Claude APIを使った記事下書き生成パイプラインの実装手順を紹介した。要点をまとめると：
- 構成案と本文生成を分けて、人間のレビューポイントを設ける
- system promptで出力形式（JSON）を厳密に指定する
- 生成コンテンツは「下書き」として扱い、必ず人間が加筆修正する
このスクリプトはGitHubに公開予定。興味があれば参考にしてほしい。