VOMO 品質ゲート + 禁止語インジェクション運用開始 — 投稿前に機械チェック層を新設

VOMOのSNS自動投稿パイプラインに、投稿前の品質チェック層「Quality Gate」と、クライアントごとの禁止語自動排除を導入しました。
同じクライアント内で特定語が高頻度に反復する事象を再発防止するための、生成と投稿の間に挟む機械チェック層です。

主な強化点

1. Quality Gate ワークフロー

動画生成が終わったレコードを5分おきに検査し、文字数・禁止語・重複の3軸でチェック。passしたものだけがSNS投稿キューに進む構造に切り替えました。

2. クライアント別 禁止語インジェクション

各クライアントごとに登録した禁止語が、動画生成AIのプロンプト側にあらかじめinjectされる仕組みを追加しました。これにより、生成された時点で該当語が含まれにくくなります。検査と生成の両方向から二重に弾く設計です。

3. ネタの多様性を担保するフックローテーション

同系統のフック（驚き型／共感型／問題解決型／before-after型／トレンド乗り型）が3本連続で並ばないよう、機械的に振り分けるローテーション設計を組み込み中です。週次のプランニング層と組み合わせて、月単位でフックバランスを最適化します。

背景

一部クライアントで、生成された動画のキャプションに特定の固有名や決まり文句が反復する事象が見られたため、生成段階と投稿段階の両方でフィルタを通す構造に組み替えました。

今後の予定

次フェーズでは、Threadsを「先行市場テスト場」として使う Threads Testbed パイプラインを展開予定です。Threadsに先に小さく投げて反応を計測し、上位のネタだけをInstagram/Reels/TikTokの本投稿に昇格させる二段構成で、外したネタが本番動画になるリスクを下げます。

あわせて、動画生成側のAIエージェントを「企画 / 台本 / キャプション / ハッシュタグ」の4工程に分割し、責務単一の専門エージェントに分業させるリファクタも並行で進めます。