概念

AI・OSSによる業務自動化パイプライン

AIとOSSを組み合わせて業務を自動化するパイプライン設計手法。動画生成、SNS投稿、SEOなどをエージェントが実行する。

AIエージェントやローカルLLMなどのAI技術と、オープンソースソフトウェア（OSS）を組み合わせて、これまで人手で行っていた業務を自動化するパイプラインの設計・運用アプローチ。株式会社エクスブリッジ（Kurage）は、このアプローチを多数の実プロジェクトに適用し、kurage-platform上で検証・公開している。

概要

AI・OSSによる業務自動化パイプラインは、以下の要素を組み合わせて構築される。

AIエージェント: ai-agent（Codex、Claude Code、Hermes、OpenClawなど）がタスクを自律実行する
ローカルLLM: local-llm（Gemma 4、Qwen、DeepSeekなどをOllama/llama.cppで実行）によりコストを抑えつつ推論を行う
OSSツール: ossとして公開された自作ツールや既存OSS（ffmpeg、browser-use、Playwrightなど）を組み合わせる
自動化基盤: キュー（RQDB4AI）、Webポーリング、MCP、x402（x402）などでタスクを連携させる

この考え方は、vibe-coding（バイブコーディング）とも密接に関連する。AIにコード生成や作業を任せ、人間は設計と判断に集中するというスタイルが、自動化パイプラインの開発・運用にも適用されている。

主な構成要素

1. AIエージェントの実行環境

hermes / openclaw: オーケストレーションとケイパビリティを分離するエージェント構成
kurage-agent-deck: スマホからCodex CLIを操作する軽量Webコンソール。マルチサーバ対応
Codex / Claude Code / browser-use: コード生成・ブラウザ操作・タスク実行のためのエージェントフレームワーク

2. ローカルLLMと推論基盤

ollamaでGemma 4などのモデルをローカル実行
DeepSeek V4 Flashなど高性能モデルの自前運用
動画生成（Wan2.1 + ffmpeg）、音声合成（kurage-voice-pro）、字幕生成など、メディア処理と組み合わせる

3. 自動化対象の業務

kurage-articles-indexに記録された実例から、以下の業務が自動化されている。

動画制作: AIショート動画の自動生成、デモ動画の自動録画、VTuberライブ配信（kurage-vtuber / kvtuber）
SNS運用: kurage-sns-posterによるThreadsやYouTubeへの自動投稿
SEO/グロース: GSCとアクセスログを統合したkgrowth、Kurage GEO（kgeo）、固有名詞SEO
EC・商品登録: AIエージェントによる商品情報の自動登録
金融取引: FreqAI、NOFX、TradingAgents-JP（tradingagents-jp）などによる自動売買と判断基盤の分離
メール処理: Roundcubeを導入し、Codexからメールを処理する入口を構築
ナレッジ管理: OpenKBにより自社ナレッジのAI相談窓口とWikiを構築

設計パターン

「OSSボディ＋有料頭脳」

コードはOSSとして公開し、「判断」だけをx402の従量課金API（Kurage Brain、ai-judgment-backend）として提供する設計。

判断と実行の分離

ボットの売買判断をLLMに行わせる場合、判断API（kcbrain、ksbrain、kfxbrainなど）と実行を分離する
「画面」と「頭脳」を分けることで、テスト容易性と拡張性を高める

キューによる非同期化

LLMの重い処理をキューに逃がし、Webポーリングで結果を受け取る実運用向けAIジョブ基盤（RQDB4AI）。

出典

kurage-articles-index: Kurage AI OSS技術解説ブログの記事索引（全295本）