Discordを用いたラボオートメーション関連情報収集の自動化

Laboratory Automation分野の情報収集を自動化する「Field Watch」の開発・運用について紹介します。
従来のAuto Journal Club運用で見えてきた課題をもとに、ニュース・論文収集の仕組みを再設計しました。CodexによるWeb検索と論文APIを組み合わせ、幅広い候補の収集・重複除去・重要度評価を行っています。さらにHuman ReviewとDiscord Botを組み込み、スマートフォンから確認・編集・公開・フィードバックまで行える仕組みを構築しました。実際の試行錯誤やモデル選定、現在のシステム構成、OSSとして公開中の実装について共有します。

Transcript

1. Discordを用いた ラボオートメーション関連 情報収集の自動化 この話です Auto Journal Clubの運用から Field Watch まで 理化学研究所 客員研究員 LASA プログラム委員 野口 大貴, Hiroki Noguchi LA勉強会 2026年8月21日 Newsbot Automation / Field Watch 本資料は発表者個人の見解であり、所属組織・関連団体の公式見解を示すものではありません。 所属・役職は2026年8月21日時点です。 1
2. もしよろしければ、Discord の ながらお聞きください LA勉強会｜2026年8月21日 field-watch, auto-journal-club を開き 2
3. 自己紹介 3 野口 大貴 Hiroki Noguchi 理化学研究所 客員研究員 一般社団法人ラボラトリーオートメーション協会 コアメンバー (所属企業：製薬) 略歴 新潟県長岡市出身 ｜ 研究・開発 （自分で作る系）と鉄道が好き 2015 博士（理学）取得 2015–2019 米国・ベルギーで博士研究員 2019– Laboratory Automationの研究開発・コミュニティ活動, 製薬企業生活開始 2021– 理研BDR 客員研究員 専門・現在の活動 LA勉強会｜2026年8月21日 • タンパク質X線結晶構造解析／de novo protein design • DIY-LA：実験機器・ロボット・ソフトウェアの開発 • LLM教育、月例勉強会・LADEC運営など
4. 背景：auto-journal-club を開発・運用 : 役に立っています？ 4 https://github.com/noguhiro2002/Automated-Paper-Summary-Bot 2024年ごろから「Auto Journal Club」を運用 • 自らの情報収集のために作ったが、寂しかったのでLASA Discordへ 運用上確認できたこと • 毎日更新、Discordへの投稿も継続 • Google CloudおよびOpenAI APIの費用は月額合計約100円 (安い) • 一方で、正常稼働していることと、投稿が継続的に読まれることではない LA勉強会｜2026年8月21日 一言：私は運用開始から3日後にはすでに見なくなっていました。作るほうが楽しかった。
5. auto-journal-club の運用から明らかになった4つの改善点 問題 見えてきた課題点 新システムに必要な要件 検索精度 関連論文の取りこぼしと、同一論文の再出 現があった 情報源と期間を明示し、重複を除いて候補を 収集する 認知負荷 毎日の投稿が背景化し、作成者自身も読ま なくなった 週次に集約し、重要な項目を原則20件程度に 絞る 対象範囲 論文以外の企業・大学・製品・標準化の動 きを扱えなかった Web上の一次情報を含めて分野全体を探索す る 記録 分野の傾向と、コミュニティの関心が後か ら集計できなかった ニュース、選別結果、利用者の反応を構造化 して保存する 表1 旧システムの運用上の問題と、新システムに求めた要件 LA勉強会｜2026年8月21日 5
6. ChatGPTのニュース検索能力は優秀！ 6 ChatGPTで、論文に限らず企業・大学の 報道発表を含む幅広いニュースを得られた → 検索精度/対象範囲 : ◎ 「一定期間ごとに実行し、外部ソフトとの 連携しつつDBに情報を集約する」ため、 ChatGPT/Workではなく、プログラムベース で、ニュース検索にCodexを利用した実装 を行う LA勉強会｜2026年8月21日 一言：Claude系を使わないのは私がChatGPT Plusユーザーであり、サブスク内で抑えたいため。それ以外に理由はありません。
7. Step 1：ChatGPTと同じようにCodexを使う → 同じ品質がでない！ 7 Codexでのニュース検索で気になった点 • ソースがarXivなど特定の論文誌に偏る • 企業/大学の探索範囲が十分ではない • 鮮度の良いニュースが検索されない 2026/6/15 スマートクラウドラボ「iLIS」(自然科学研 究機構) のニュースを取りこぼす (これはいけない) 考えられる原因 • 網羅的に調べるには総Token数が足らない • モデルのIntelligenceの問題(?) • システムプロンプトの違い （ChatGPTは情報収集を含む普段使い用に照準. 一方Codexは主に コーディング用途) LA勉強会｜2026年8月21日 一言：とはいっても、日進月歩のLLM業界. そのうちプロンプト一発でハーネス開発元でうまくやってくれそうな気がする.
8. Step 2：検索範囲を広げるため、分野別にトークンを贅沢に使う 8 • Masterでは、分野分け/重複除去/重要度の 変更後 スコアリングを行う Phase 1：一般ニュース • 各Phaseでは、品質を一定にするために詳細 なプロンプトを用意する Phase 2：企業・製品 Phase 3：大学・研究機関 Phase 4：学術論文 Phase 5：全体検索 → Master 統合・重複除去 重要度評価 ## Mission 指定期間 `{{PERIOD}}` 内の日本国内の公式発表、研究機関発表、官公庁・公的事業、大学共同利用機関、国 立研究開発法人、大学、研究コンソーシアム、共同利用施設、 … ## Target Scope 重点探索対象: * スマートクラウドラボ * 研究設備の自動化・遠隔化・自律化 * AI for Science基盤 … ### 1. 科学技術ニュース・公式発表集約サイト 入口として使うソース: * JST Science Portal … ### 2. 官公庁・公的研究資金・政策事業 * 文部科学省 / MEXT * 科学技術振興機構 / JST … ここまでやっても、Phase 4でarXivに集中する偏りがまだ見られた Token資源の大部分が特定の論文誌で消費され、探索途中で力尽きている？ LA勉強会｜2026年8月21日 例: Phase 1 (約1,000行)
9. Step 3：論文候補空間の確保は、APIとLLMの抱き合わせ戦略で解決 ? 1 論文API PubMed / arXiv / bioRxiv / ChemRxiv 2 → 9 LLM タイトル・アブストラクト・ メタデータ 候補母集団を取得 関連性と重要性を判定 "title": "An Automated Magnetron Sputtering ...", "abstract": "Optimization of ...", "authors": [ "Stanislav A. Udovenko", ...], "source": "arXiv", "url": "http://arxiv.org/abs/2608.08647v1", "doi": "", "published_date": "2026-08-09", ... ... "lab_automation_relevance": "既存の手動マグネ トロンスパッタ装置を自動・半自律実験系へ改造 し、... 実装している。", "evidence": "自動計測、システム制御、成膜制御 、自動データ収集を統合し、... 実機ベースの構成 を示している。", "confidence": 0.97, ... → Master 統合・重複除去 重要度評価 … "reason_code": "out_of_scope", "reason": "教師の自己調整学習と専門職能を扱う 教育研究で、研究実験自動化との接続がない。 … APIで幅広い論文候補空間を確保し、初期スクリーニングをLLMに任せることで、 取りこぼしを減らせるようになった LA勉強会｜2026年8月21日 一言：論文APIの部分はauto-journal-clubのものをベースに進化。作っておくとどこかで役立ちますね。
10. Step 4：Human reviewを組み込み、公開前に品質を確認する 10 + 公開前の確認項目 Phase 1：一般ニュース 選定数: 2 1 原典を開き、日付と内容を確認 2 関連性の低い候補を除外 3 見出し・要約を必要に応じて修正 4 重要度を判断して掲載順を変更 5 承認後にDiscordへ公開 Phase 2：企業・製品 選定数: 3 Phase 3：大学・研究機関 選定数: 4 候補数: 27 Phase 4：学術論文 API収集数: 2441 → Master 統合・重複除去 重要度評価 選定数: 14 → 選定数: 17 Phase 5：全体検索 選定数: 1 最終的な配信数: 13 ヒトによる判断を一定期間ごとにLLMの判断部分にフィードバックし、自動部分の精度を高める予定 LA勉強会｜2026年8月21日 一言：飽きやすい私にとって、Human Review工程は丁度よいプレッシャーで習慣化にGood。選別前のニュースを把握できるのも良い。
11. Step 5：いいね！を記録：Discord Bot Appの開発 11 記録するデータ • 候補ニュースと取得元 • LLMによる評価・要約 • 人による承認・編集・除外 Database • 公開日時と掲載順 • Interested数 Interestedボタンを押していただくと、Discord からAPIを通じてBot Appのサーバーに情報が送 信される → 次回のニュース配信から、 候補選別と順位付けに反映 LA勉強会｜2026年8月21日 どうせBot Appをつくるなら、ということ で、全ての管理側の作業もDiscordから行え るように実装。 スマホからレビュー含めて全ての操作が完 結。非常に便利。 一言：Discord Bot Appのために常時起動のサーバーが必要となり、昨年勢いで買ったミニPCについに活躍の機会が訪れる。 DiscordのUIは優秀ですよね。無料でBot Appも作れるのも開発者としてはありがたいです。
12. Step 6：運用上、コスパが優れるモデルはなにか？ 12 最善のモデルはなにか？ いくつかのモデルで評価を行い、運用時の負荷をチューニング 評価条件 • 正解集合：固定30 URL • 指標：URL網羅率 • コスト：1実行あたりcredits 採用した構成 Phase：Luna / xhigh ×4 Master：Terra / high 注：結論は本評価条件に限定される。 モデル構成ごとの網羅率と消費creditsの比較 LA勉強会｜2026年8月21日 一言：私はOpenAIのPlusユーザー。他のコーディング案件でもCreditsを使うため可能な限り使用量を抑えたい。 GPT-5.6 Lunaの値下げはありがたい。なおPlusでざっくり 2,500 credits/week くらいらしい?? (2026/08/15現在)。
13. 現在の全体構成：Home Server上で運用中 13 8 CPU, 8GB Mem ChatGPT: gpt-image-2で作成 LA勉強会｜2026年8月21日 一言：実装もCodexで実施。すごい時代です。あと、Home Serverなので止まったらすいません。
14. Field-watchはOSSで開発をしております 14 現在もアジャイルに開発を継続中。もしよろしければご利用 & ご一緒に開発を！ 現在の課題 • • • • https://github.com/noguhiro2 002/newsbot-automation LA勉強会｜2026年8月21日 • 日本/欧米圏にニュースが偏ってし まう Docker版も用意したが運用テスト を行っていない API版 (OpenAI API, Azure OpenAI Service, AWS Bedrock) への対応 他の系統のLLMおよびHarnessへ の対応 • Claude, Grok, Gemini, Qwen • OpenClaw系統 など
15. コメント・ご意見をお待ちしています 15 ニュースの内容、探索方法、レビュー方法、実装について、気づいた点をお寄せください。 Discord Laboratory Automation Developers and Users # GitHub Issues field-watch ニュース内容・運用・機能提案・実装・不具合報告へのコメント 不具合報告・機能提案・実装等々へのご意見 github.com/noguhiro2002/newsbot-automation/issues field-watch をご活用いただき ぜひとも気になる記事にInterestedを！ LA勉強会｜2026年8月21日
16. Acknowledgements • LASAプログラム委員の皆様 • LASAコミュニティの皆様 • 家族 Special thanks to Tibo (@thsottiaux) for publicly sharing Codex team updates, including several service-wide usage-limit resets. Based on public X posts. No endorsement implied. LA勉強会｜2026年8月21日 16