Threads自動投稿をAIで作って分かった。文章生成より「事実を変えない」ことの方が難しかった

こんにちは、Kiraです。

2026年9月、Kira AI LabではThreadsへの投稿を自動化していました。

やりたかったことはシンプルでした。

管理している記事や実験ログをもとにAIが投稿文を作り、決めた時間になったらThreadsへ自動投稿する。

最初は、

「文章生成はAIに任せれば、あとは投稿するだけ」

くらいに考えていました。

ところが、実際に仕組みを作って運用してみると、難しかったのは文章を書くことではありませんでした。

AIに、元データの事実を変えずに文章を書かせること。

ここが想像以上に難しかったです。

今回の記事では、Threads自動投稿を作る中で実際に起きた失敗と、そこからどんな安全策を追加したのかをまとめます。

追記（2026年10月）：この記事は2026年9月の自動投稿運用を振り返る実録です。その後に公開した記事では、自動投稿そのものを止め、人が公開可否を確認する運用へ変更したことを記録しています。本文の運用説明や実測は当時の記録として残しています。

先に今回の結論

AIでSNS投稿を自動化するとき、

「文章を生成できる」＝「そのまま自動投稿していい」ではありませんでした。

今回作った仕組みでは最終的に、

元データ取得 → AI生成 → 事実チェック → 必要なら再生成 → 安全フォールバック → 投稿

という流れにしています。

そして、安全に投稿できないと判断した場合は、投稿しないという選択も入れました。

もともとは「AIニュースの自動投稿」から始めた

最初に作っていたのは、AIニュースを集めてThreadsへ投稿する仕組みでした。

ただ、運用してみると問題がありました。

ニュースがない日は投稿するネタがなくなる。

そして、Kira AI Labのnoteへつなげたいのに、一般的なAIニュースばかり投稿しても、自分が実際にやっていることとの距離が少し遠い。

そこで方針を変えました。

Threadsに投稿する内容を、

「AIニュース」ではなく、

Kira AI Labで実際にやったことや、そこから得た気づき

を中心にすることにしました。

投稿の種類も、

実験ログ、気づき、問いかけ、note運営の裏側。

この4種類に分けています。

投稿時間は、

9:30、12:30、17:00、20:30。

管理台帳のデータを取得して、ローカルAIで投稿文を作り、Threadsへ投稿する仕組みです。

ここまでは、わりと順調でした。

問題が出たのは、生成された文章を細かく確認し始めてからです。

AIは「自然な文章」にしようとして事実を変える

今回、一番印象に残ったのがこれです。

元データには、

「No.60の記事が共同マガジンに掲載された」

と書かれていました。

ところがAIが投稿文にすると、

「共同マガジンに掲載した」

という文章になることがありました。

似ています。

日本語としても自然です。

でも、意味は違います。

「掲載された」は、マガジン側に掲載してもらった。

「掲載した」は、自分が掲載した。

主体が変わっています。

もうひとつありました。

元データでは、

「効果は未確認」

だったものが、

生成された文章では、

「効果を確認中」

になりました。

これも、ぱっと読んだだけなら大きな違和感はありません。

でも、

未確認と確認中では状態が違います。

このとき、

「生成AIで文章を作るときに怖いのは、完全な嘘だけじゃないんだな」

と思いました。

むしろ厄介なのは、

元の文章とほとんど同じなのに、少しだけ事実が変わっている文章

です。

文章として自然なので、人間も見落としやすい。

SNSの自動投稿では、これがそのまま公開されてしまいます。

プロンプトだけでは止めきれなかった

もちろん、最初はプロンプト側で対策しました。

「入力データにない事実を追加しない」

「主体を変えない」

「未確認のものを確認済みにしない」

といったルールを追加します。

これでかなり改善します。

ただ、それでも完全には止まりませんでした。

生成AIは文章を自然に整えようとします。

その「自然にする」という処理の中で、少しずつ意味が変わることがあります。

そこで、

生成するAIだけに安全性を任せるのをやめました。

投稿文を作ったあと、もう一度事実チェックする

当時の仕組みでは、文章を生成したあとに別のチェックを入れていました。

元データと生成文を比較して、

主体が変わっていないか。

時点が変わっていないか。

状態が進んでいないか。

入力にない比較や結果を追加していないか。

といった点を確認します。

問題があれば、その文章は投稿しません。

再生成します。

それでも条件を満たせない場合は、安全側に倒します。

ここで入れたのが、

安全フォールバック

です。

AIに自由に文章を書かせるのではなく、元データから変えてはいけない部分を固定した文章へ切り替えます。

さらに、それでも安全に投稿できない場合は、

投稿そのものをSKIPする。

ここまで入れました。

実際に17時の投稿はSKIPされた

この安全策が実際に動いたのが、9月16日の17時枠です。

17:00に自動投稿処理自体は正常に起動しました。

投稿候補も選ばれています。

ただし、生成された文章が安全条件を満たせませんでした。

そのため、最終的には投稿せず終了しています。

一見すると、

「17時の投稿に失敗した」

ように見えます。

実際、管理表を確認したときも17時の投稿記録がなかったので、最初は不具合を疑いました。

ログを確認すると、

処理そのものは正常に動いていました。

危ない文章を投稿しなかった。

という結果でした。

これは、自動投稿システムとしてはむしろ正常です。

その日の夜は正常に投稿できた

20:30の枠では、同じ自動投稿システムが正常に動きました。

投稿文を生成。

Threadsへ投稿。

投稿履歴を保存。

Google SheetsのSNS投稿記録にも送信。

一連の処理が正常終了しています。

つまり、

17時だけシステムが壊れていたわけではありません。

安全条件を満たした投稿は公開する。

条件を満たせない投稿は止める。

意図していた動きになっていました。

途中では普通にプログラムも壊れた

もちろん、安全チェック以前の問題もありました。

同日の12:30枠では、投稿文生成の処理自体がエラーになっています。

AIから返ってきたデータをプログラムが想定どおり処理できず、生成処理が終了しました。

ここは普通に不具合です。

その後、生成エラーを処理して再試行できるよう修正しました。

今回の1日だけでも、

プログラムのエラー

と、

AIが事実をズラす問題

と、

安全策によって意図的に投稿しないケース

が全部ありました。

自動化というと、

「動いたか、動かなかったか」

だけを見がちです。

でもAIを組み込むと、もうひとつ、

動いたけれど、内容が正しいか

という確認が必要になります。

作ってみて一番変わった考え方

今回かなり考え方が変わりました。

最初は、

「AIに良い文章を書かせるにはどうするか」

を考えていました。

今は、

「AIが間違えることを前提に、どう止めるか」

の方を重視しています。

AIに100%正しい文章を書かせる仕組みを作るより、

間違ったときに検出する。

再生成する。

それでもダメなら定型文へ切り替える。

最後は投稿しない。

この方が、実運用では安心できます。

特にSNSは、生成した瞬間に外へ公開されます。

記事なら公開前に読み直せますが、自動投稿では、そのチェックまで仕組みに組み込まないといけません。

自分の投稿文でも事実チェックを試すなら

今回の失敗はThreadsだけの話ではありません。AIに告知文や要約を書かせるときにも、元の情報と意味がずれていないかを確認したいところです。

後から見返せる確認ポイントは、次の5つです。

• 主体：誰が何をしたか。「掲載された」と「掲載した」を混同していないか。

• 時点：いつの出来事か。予定・過去・現在が入れ替わっていないか。

• 状態：「未確認」「確認中」「確認済み」を勝手に進めていないか。

• 数字：件数・日付・金額を元データから変えていないか。

• 追加情報：元データにない成果や約束を書き足していないか。

GPTに相談するときの例

以下は読者が自分で試すための相談例です。当時Kiraが実際に使ったプロンプトの再掲ではありません。

これから「元データ」と「AIが作った投稿候補」を渡します。
投稿候補が元データの事実を変えていないか、次の観点で照合してください。

1. 主体：誰が実施したか
2. 時点：いつの出来事か、予定か実績か
3. 状態：未確認・確認中・確認済みなどの区別
4. 数字：件数・日付・金額
5. 追加情報：元データにない断定・成果・約束

「問題なし／要修正／判断できない」を判定し、
差がある箇所は「元データ→投稿候補」の順で示してください。
元データにない事実を補完しないでください。
判断できない箇所は「要確認」として残してください。
修正が必要なら、事実を変えない代替文を提案してください。

【元データ】
（ここに貼る）

【投稿候補】
（ここに貼る）

GPTの判定も間違う可能性があります。公開前には人が元データと最終照合し、確認できなければ投稿を止めることが前提です。

まとめ

Threadsの自動投稿を作ってみて、一番難しかったのはAPIでも文章生成でもありませんでした。

元データの事実を、AIに変えさせないこと。

今回の運用では、

AIが自然な文章に直そうとした結果、

「掲載された」が「掲載した」になったり、

「未確認」が「確認中」になったりしました。

そこで、

生成 → 事実チェック → 再生成 → 安全フォールバック → 必要ならSKIP

という流れに変更しました。

AIを仕事で使っていると、

「どこまで任せられるか」

に目が行きます。

でも実際に自動化まで進めると、

「どこで止めるか」を決めることも同じくらい重要

なのだと思います。

Kira AI Labでは、AIを仕事や副業にどう活用できるのかを、成功だけでなく、こうした失敗や改善も含めて実際に試しながら記録しています。

続けて読むなら：その後、Threads自動投稿を停止して人間の確認を戻した理由も、note運用全体を見直した記事で触れています。「自動化できる」と「自動化した方がいい」をどう分けるか、という次の疑問につながります。