ドキュメント

配信API と記事JSON

投入する形式は1つだけです。あとは配信先の設定に従って自動で出し分けます。対話的に試す場合は Swagger UI / ReDoc をご利用ください。

認証

環境変数 AUTOPOST_API_KEY を設定すると、配信系のエンドポイントが X-API-Key ヘッダで保護されます。未設定の場合は認証なしで動くため、ローカル開発以外では必ず設定してください。

curl -X POST https://aisnsiodev-seobuilder.hf.space/v1/articles \
     -H "X-API-Key: $AUTOPOST_API_KEY" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d @article.json

エンドポイント

メソッド / パス	説明	認証
`GET /v1/health`	稼働確認とバージョン、登録クライアント数	不要
`GET /v1/platforms`	対応媒体と能力（canonical可否・予約可否・本文形式）	不要
`GET /v1/features`	機能カタログ 500項目と実装状況	不要
`GET /v1/library`	記事ライブラリの一覧	不要
`GET /v1/library/{slug}`	記事1件の生JSON	不要
`GET /v1/clients`	クライアント一覧（認証情報はマスクして返す）	必要
`POST /v1/clients`	クライアントの登録・更新	必要
`POST /v1/articles`	記事を配信する。`?dry_run=true` で送信せず内容だけ返す	必要
`GET /v1/jobs/{id}`	配信ジョブの結果	必要
`PUT /v1/jobs/{id}/results`	手動投稿（note / Ameba）の公開URLを記録	必要
`POST /v1/clients/{id}/line/broadcast`	任意のURLをLINE友だちへ配信	必要

SEO運用API

配信APIのほかに、記事診断・キーワード・順位・計測・ワークフロー・レポートのエンドポイントがあります。参照系は認証不要、変更系は write / publish スコープを要求します。

メソッド / パス	説明
`GET /v1/analyze/{slug}`	記事を診断する（タイトル長・キーワード配置・読みやすさ・出典・表記ゆれ・薬機法表現）
`GET /v1/schema/{slug}`	Article / BreadcrumbList / FAQPage / HowTo のJSON-LDを生成する
`GET /v1/llmo/{slug}`	AI検索に引用されやすいかを診断する
`GET /v1/write/suggest/{slug}`	タイトル案・メタ説明・FAQ・alt・要約をまとめて出す
`POST /v1/write/draft`	本文を生成する（要 `ANTHROPIC_API_KEY`）
`GET / POST /v1/keywords`	キーワード台帳。クラスタリング・カバレッジ・カニバリ検出つき
`GET / POST /v1/ranks`	順位の記録と分析（変動・競合比較・シェアオブボイス）
`POST /v1/events`	計測イベントを記録する（同意が無ければ保存しない）
`GET /v1/analytics`	流入チャネル・記事別・CTA位置別・KPI進捗
`GET / POST /v1/workflow/{slug}`	下書き→レビュー→承認→公開の状態管理
`GET / POST /v1/schedule`	予約公開・繰り返し・編集カレンダー
`POST /v1/delivery/retry/{job_id}`	失敗した配信先だけ再実行する
`POST /v1/delivery/withdraw`	配信を撤回する（下書き化できない媒体は手作業として返す）
`GET /v1/reports/{client}`	月次レポート（`?fmt=html` でそのまま共有できる形）
`GET /v1/integrations`	外部連携の設定状況（未設定は未設定と返す）
`GET / POST /v1/keys`	スコープ付きAPIキーの発行・失効
`GET /v1/features`	機能カタログ500件と実装状況

認可のしくみ

APIキーを1本も発行していない間は、AUTOPOST_API_KEY による共有鍵（それも未設定ならローカル開発として無認証）で動きます。 POST /v1/keys でキーを発行すると、以後はスコープによる判定に切り替わります。いまどのモードで動いているかは GET /v1/security/status で必ず確認できます。

# 閲覧専用キーをクライアントに渡す
curl -X POST .../v1/keys -H "X-API-Key: $ADMIN" \
     -d '{"name":"クライアント閲覧用","role":"viewer"}'

# 生のキーは発行時にしか返らない（保存しているのはハッシュのみ）

記事JSON

1本の記事を表す共通フォーマットです。必須は client_id / slug / title / body_markdown の4つだけです。

項目	説明
`client_id`	配信設定を引くクライアントID
`slug`	URL用の文字列。空白や `/ ? # &` は使えません
`title` / `body_markdown`	タイトルと本文（Markdown）
`excerpt`	要約。teaser・SNS短文・meta description に使われます
`tags` / `category`	媒体側の分類欄へ引き渡されます
`cta`	LINE誘導CTA。省略するとクライアント設定から補完されます
`variants`	媒体別の別原稿。`{"qiita": {"title": ..., "body_markdown": ...}}`
`social`	SNS別の投稿文。省略時は本文から自動生成
`targets`	この記事だけの配信先。省略時はクライアントの既定配信先
`fallback`	別原稿が無い媒体の扱い。`teaser`（既定）/ `skip` / `full`
`publish_at` / `draft`	予約公開の日時 / 下書きとして置くか

{
  "client_id": "demo",
  "slug": "ai-inquiry-automation-small-business-2026",
  "title": "中小企業がAIで問い合わせ対応を自動化する手順【2026年版】",
  "excerpt": "問い合わせ対応の7割はAIで一次対応できます。導入の順番・費用感・失敗しない設計を、実際の運用フローに沿って解説します。",
  "body_markdown": "問い合わせ対応に追われて本業の時間が削られていませんか。この記事では、月商500万円規模の会社が **追加の人員なし** で一次対応を自動化した手順をそのまま公開します。\n\n## なぜ今、問い合わせ対応をAI化すべきか\n\n2026年時点で、LINEやWebフォーム経由の問い合わせのうち約7割は「営業時間」「料金」「対応エリア」など定型の質問です。ここをAIが即答するだけで、返信までの平均時間は数時間から数十秒に縮まります。\n\n## ステップ1：よくある質問を20個書き出す\n\n過去3か月の問い合わせを見返し、頻度順に20個だけ抜き出します。最初から網羅しようとしないことが成功のコツです。\n\n## ステップ2：LINE公式アカウントに一次対応を置く\n\n問い合わせ窓口をLINEに寄せると、AI応答・ステップ配信・予約導線をひとつにまとめられます。\n\n## ステップ3：人が対応すべき問い合わせだけ通知する\n\nAIが答えられない質問はスタッフのLINEグループへ転送。転送率は初月で15%前後、2か月目には10%を切るのが目安です。\n\n## 費用感と導入期間\n\n初期設定は2〜3週間、月額はツール費込みで数千円〜数万円のレンジに収まります。\n\n## まとめ\n\n完璧を目指さず、20問の一次対応から始めるのが最短ルートです。",
  "tags": [
    "AI活用",
    "問い合わせ対応",
    "LINE公式アカウント",
    "業務効率化"
  ],
  "category": "AI活用",
  "cover_image_url": "https://example.com/images/ai-inquiry.jpg",
  "cta": {
    "line_url": "https://lin.ee/XXXXXXX",
    "offer": "御社の問い合わせをAI化した場合の削減時間を無料で試算します",
    "label": "LINEで無料試算を受け取る",
    "positions": [
      "middle",
      "bottom"
    ]
  },
  "variants": {
    "qiita": {
      "title": "LINE Messaging API × LLMで問い合わせ一次対応Botを最小構成で作る",
      "body_markdown": "## 構成\n\nWebhook → 関数 → LLM → 返信、の4段です。\n\n## 実装のポイント\n\n1. FAQ 20問をシステムプロンプトに入れる\n2. 確信度が低い場合は人へ転送するフラグを返させる\n3. 会話ログは個人情報を除いて保存する\n\n## まとめ\n\n最初は20問で十分です。",
      "tags": [
        "LINE",
        "LLM",
        "Python"
      ]
    }
  },
  "social": {
    "linkedin": "問い合わせ対応の7割は定型質問。AIで一次対応を自動化した中小企業の手順を公開しました。",
    "x": "問い合わせ対応をAIで自動化する手順（2026年版）をまとめました。最初は「よくある質問20個」からで十分です。",
    "line_broadcast": "【新着】問い合わせ対応をAIで自動化する手順を公開しました。まずは20問から。"
  },
  "publish_at": null,
  "draft": false,
  "fallback": "teaser"
}

クライアント設定

clients.yaml に配信先・認証情報・CTAの既定値をまとめます。認証情報は ${ENV_VAR} 記法で環境変数から読み込むため、ファイルにトークンを直接書く必要はありません。${VAR:-default} で既定値も指定できます。

clients:
  - id: demo
    name: デモ：AI活用支援サービス
    site_url: https://example.com
    line_url: https://lin.ee/XXXXXXX
    line_offer: 「AI集客の無料診断」をLINEで受け付け中
    utm_campaign: demo_blog
    default_targets: [wordpress:main, hatena:main, devto:main, note:main, line:main]
    targets:
      wordpress:main:
        role: primary
        credentials:
          site_url: https://example.com
          username: ${WP_USER}
          app_password: ${WP_APP_PASSWORD}
        options:
          canonical_meta: rank_math_canonical_url
      line:main:
        credentials:
          channel_access_token: ${LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN}
        options:
          mode: broadcast
          template: flex

CLI

python -m autopost platforms
python -m autopost validate article.json --clients clients.yaml
python -m autopost publish  article.json --clients clients.yaml --dry-run
python -m autopost publish  today/*.json --clients clients.yaml \
       --targets wordpress:main,line:main

自分で動かす

pip install -e ".[test]"
python -m pytest

AUTOPOST_API_KEY=xxx AUTOPOST_CLIENTS=data/clients.yaml \
  uvicorn seobuilder.app:app --port 7860

Dockerで動かす場合は docker build -t seobuilder . && docker run -p 7860:7860 --env-file .env seobuilder です。

配信API と 記事JSON

認証