ChatGPTとGitHubでnote記事を管理｜本文・画像・修正履歴をAIと扱う実践記録
「このnote記事、もう少し改善できないかな？」
アクセス解析を見ながらChatGPTに相談したい。でも、チャットから記事のURLを渡しても、本文を十分に確認できないことがあります。
タイトルや導入文、見出しを知らないままでは、AIも具体的な改善案を考えにくい。そこでKira AI Labでは、公開したnote記事の本文・画像をGitHubに保存し、ChatGPTから参照できる管理基盤を作りました。
もともと欲しかったのは、コンテンツの一元管理と修正履歴の管理でもあります。結果的に「原稿を整理する」「変更前後を確認する」「AIに記事を把握してもらう」という3つの目的を、GitHubでつなげる形になりました。
今回は、実際に運用している記事制作・改訂フローと、便利だった点、まだ人の確認が必要なところを紹介します。
なぜnoteの記事管理にGitHubを使うのか？
1．記事本文・画像・記事情報をまとめて保管したい
新規記事は、ChatGPTとの壁打ちから始まります。構成を考え、ドラフトを作り、やり取りしながら完成稿に仕上げる。そこへアイキャッチや本文画像も加わります。
記事が増えると、原稿だけでなく「どの画像がどの記事のものか」「記事の公開URLは何か」といった情報も一緒に管理したくなります。
GitHubでは記事ごとにフォルダを作り、本文・画像・記事情報をまとめて保存しています。noteの代わりにGitHubで公開するのではなく、noteは公開先、GitHubはAIと自分が使う原稿の保管場所という役割分担です。
2．改訂した箇所と理由を追えるようにしたい
Kira AI Labでは、記事の公開後にも、タイトルや導入文、関連記事へのリンクを見直します。
そんなとき便利なのが、GitHubのPull Request（プルリクエスト、以下PR）です。PRは、修正案をいきなり確定せず、変更内容を確認してから反映するために使えます。
変更前と変更後を比較する表示がDIFF（差分）。追加・削除した行が分かるので、AIがどこを変えたのか確認しやすくなりました。
3．ChatGPTに「実際の記事」を読んで改善を考えてほしい
ここが、AI秘書の運用を考えたときの大きな目的です。
自作のnote分析ダッシュボードでは、インプレッション（IMP）やPV、流入元などを確認し、改善候補を考えるための材料を集めています。
でも、たとえば「表示されているのに読まれにくい記事」が見つかっても、AIが記事のタイトルや本文を確認できなければ、提案は一般論に寄りがちです。
GitHubに記事の完成稿があれば、対応する接続を使ってChatGPTのチャットから本文を確認し、数値と内容の両方を踏まえて修正案を考えられます。
実際にChatGPTへ「昨日のGitHubの記事をまず確認して」とnoteのURLを渡したところ、公開ページを直接取得できなくても、GitHubに保存した記事本文・メタ情報・記事索引を確認し、内容の要点や次の記事につながるポイントまで整理してくれました。
もちろん、本文を読めることと、改善提案が必ず正しいことは別。AIの提案をそのまま採用せず、最後は自分で判断します。
今の管理構成｜note・GitHub・Google Sheets・Notionを使い分ける
現在の役割はこう整理しています。
ツール担当していることnote読者が見る記事の公開先GitHub記事本文・画像・メタ情報・修正履歴の保管Googleスプレッドシート記事台帳、公開情報、IMP・PV、実施した施策の記録Notion記事制作・改訂・効果確認など、次に実行するタスクChatGPT壁打ち、執筆、原稿の参照、改善提案、改訂案の作成
大切なのは、全部の情報をGitHubに詰め込まないこと。変化し続けるアクセス数はGoogleスプレッドシート側で管理し、GitHubには記事本文や比較的変わりにくい記事情報を置いています。
新規記事の流れ｜note公開後にGitHubへ完成稿を登録
自分の場合、新しい記事を書くときにGitHubから作業を始めるわけではありません。
新規記事は、こんな順番です。
ChatGPTのチャットでテーマを壁打ちする
ドラフトから完成稿までチャットで作る
自分で確認して、noteに公開する
公開記事のURLをGPTのアプリに渡す
アプリで公開版の内容を確認し、GitHubへ完成稿を登録する
この運用で、GPTのアプリのクレジットを使うのは、新規公開記事を取り込むときだけにしています。
チャットからWeb記事を直接確認できないときでも、毎回アプリで読み直す必要がないようにするためです。自分のPlusプランでの利用枠を意識して、初回の取り込みと日常の参照を分けています。
これはあくまでKira AI Labでの使い分けです。利用枠や機能は、プラン・時期・環境によって異なります。また、節約できたクレジット量を計測したわけではありません。
GitHubには何が入っている？
実際に移行した「マーケ分析AI秘書」の記事フォルダは、次のような構成です。
articles/
088-marketing-ai-assistant/
article.md
meta.yaml
images/
00-eyecatch.png
...article.md は本文、images/ はアイキャッチや本文画像、meta.yaml は記事タイトル・公開URL・関連記事などを記録するファイルです。
さらに記事全体の索引を用意して、正式なタイトルを覚えていなくても、ChatGPTが「マーケ分析AI秘書の記事」といった呼び方から対象を探しやすくしています。
記事制作をGPTに任せる取り組み自体は、以前の記事でも紹介しています。
▶ noteを書く専用AIエージェントを作ってみた。企画からX告知まで、どこまで任せられる？
公開後の改訂｜ChatGPTが提案、KiraがDIFFでレビュー
後日、「この記事を改善したい」と思ったときは、GitHubに登録した原稿を使います。
改訂の流れはこちら。
ChatGPTのチャットで、GitHub上の対象記事を確認する
アクセスデータや改善したい点を踏まえて改訂案を作る
GitHubの作業ブランチに変更を入れ、PRを作る
自分がDIFFで変更箇所をレビューする
必要なら修正し、採用した内容をnoteの記事へ反映する
GitHubのPRをマージし、改訂履歴を残す
この改訂フローでは、GPTのアプリを使って新たにクレジットを消費する運用にはしていません。 登録済みの原稿を、チャットから確認して進めます。
実例｜固定案内記事のマガジン導線を修正した
最近、Kira AI Labの固定案内記事を更新しました。
「note運営×AI」のマガジン紹介を追加し、「AI副業」の案内も単独記事へのリンクからマガジンへのリンクに変更したものです。
GitHubでは、改訂案のPRを作成。DIFFを見ながら、必要な紹介文とリンクが追加されていることを確認しました。自己紹介や企業PRなど、関係のない部分まで書き直さないようにしています。
その後、noteへ変更を反映し、GitHubのPRをマージ。追加した2つのマガジンカードについても、表示と遷移先を確認しました。
完成後の固定記事はこちらです。
▶ はじめてのKira AI Lab｜AI活用の実践記事・開発実績・企業PR
PRのDIFFがあると、改訂した場所をあとから振り返るときにも助かります。記事を丸ごと作り直さず、必要な部分を少しずつ育てる運用に向いていると感じました。
GitHubとnoteがずれないように、チャットで3つを照合する
ここは、実際に運用していて注意しているところです。
GitHubに原稿を登録しても、noteの公開記事と自動同期されるわけではありません。
過去には、GitHubの索引とコンテンツ台帳で、記事の公開状態が食い違っていたこともありました。GitHubにファイルがあるからといって、それだけで「今の公開版と完全一致している」とは判断できません。
そこで自分は、必要なときにChatGPTのチャットで、次のように依頼しています。
GitHubの登録内容と、Googleスプレッドシートのコンテンツ台帳、noteの公開記事を照合して。タイトル・公開URL・公開状態・本文の違いがあれば教えて。
※上は、実際に行っている照合依頼の内容を分かりやすく書いた例文です。
AIに3つの情報源を確認してもらい、不一致があれば修正を検討する。自動同期ではなく、チャットから照合を依頼する運用です。
ただし、Web側の記事を取得できない場合や、画像の一致まで確認できない場合もあります。そのときは「照合できた範囲」と「未確認の範囲」を分けて扱います。
AIが読んでいる記事が古ければ、改善の出発点もずれてしまう。だから、記事を参照できることに加えて、どの情報を最新として扱うかを確認することも大切にしています。
GitHubの記事管理で便利になったこと、まだできていないこと
今のところ、便利だと感じているのは次の3点です。
原稿を探しやすい：記事本文・画像・記事情報を一つの場所からたどれる
ChatGPTから相談しやすい：記事本文を毎回貼り付けずに、登録済みの原稿を確認できる
改訂を確認しやすい：PRのDIFFで、どこを変更したかレビューできる
一方、アクセス解析で改善候補を見つけたら、自動で本文を改訂してnoteへ反映するところまでは作っていません。
現状は、Googleスプレッドシートの数字とGitHubの原稿をChatGPTが確認し、提案を作り、自分がレビューしてnoteへ反映する運用です。改善効果やクレジットの削減量についても、定量的な検証はこれからです。
ダッシュボードの実際の画面と、AIに改善候補を考えてもらう仕組みはこちらの記事で紹介しています。
▶ noteのアクセス解析をAIで分析｜ダッシュボードから記事改善・次の施策まで提言【全画面公開】
まとめ｜記事の管理と、AIによる改善をつなぐために
GitHubを使い始めたのは、単に保存場所が欲しかったからではありません。
記事本文と画像を管理したい。修正履歴を残したい。そして、ChatGPTに記事の中身を把握してもらったうえで改善を相談したい。
その3つを同時に進めるための選択でした。
新規記事は、ChatGPTで完成させてnoteへ公開し、GPTのアプリを使ってGitHubへ登録する。後日の改訂は、チャットからGitHubの原稿を確認し、PRのDIFFを見てnoteに反映する。公開版との違いが心配なときは、GitHub・コンテンツ台帳・noteの照合をチャットで依頼する。
今のところ、この流れで運用しています。
AIにすべてを任せるのではなく、AIが内容を把握できる状態を作り、最後の変更は人が確認する。記事を継続して改善するための、今の自分なりの仕組みです。
このnoteでは「AI副業で月1万円」を目標に、AIを仕事や副業で実際に使ってみた過程を記録しています。記事制作や分析の仕組みづくりも、その実践の一つです。
次回予告（構想段階）： note分析ダッシュボードで見つけた改善候補から、GitHub上の改訂案まで、さらにスムーズにつなげられるか試してみたいと思います。
2026年10月18日追記｜予告していた続編を公開しました。 ダッシュボードの「記事ポジション」から対象を選び、ChatGPTへ改善依頼を引き継ぎ、GitHubで改訂内容を確認する流れを紹介しています。記事改善の効果そのものは、引き続き検証します。
📚 note分析ダッシュボードの制作から記事改善まで、10本まとめて読む
