Adept系出走人材インテリジェンス：150人のチーム動向追跡、月収1.5万元

🔧 ワークフロー

毎日自動的にLinkedIn、X、GitHubなどの公開情報を収集し、Adept出身者の役職変更、新会社の設立、論文発表を識別し、AIを使ってインテリジェンスカードにまとめる。入力は企業名または人名リスト、出力はメールニュースレターとリアルタイムアラート。イベントトリガー時、システムはニュースソースを二次抽出し、ニュースを「人物」「企業」「役職」の3つの軸に分解し、追跡済み人物データベースと照合してユーザー専用のアラートを生成する。毎週週末に1週間のイベント関係図を自動集計し、どのインテリジェンスがAI Agent製品ライン、モデル開発職、スタートアップ資金調達の3つのテーマに関連しているかをラベリングする。

🛠 構築のハードル

Pythonまたはn8n自動化の習得が必要で、Twitter APIとGitHub APIを申請し、大規模言語モデルを組み込んで要約を行う。構築は約2週間、初期はまず10人を手動でメンテナンスして需要を検証する。検証段階では無料版n8nと自作のキーワードサブスクリプションで作業量の約7割を完了し、有料APIは高頻度のモニタリング対象人物にのみ使用する。毎週水曜日に人物ステータス表を定期的に確認し、データの蓄積を防ぐ。全体的な技術的ハードルは高くなく、鍵となるのは公開データを構造化された人物プロフィールに変換することであり、このステップがその後のインテリジェンスの質を決定する。

🧰 ツールチェーン

• 🔧 n8n
• 🔧 OpenAI API
• 🔧 GitHub API
• 🔧 Twitter API

🚀 初心者ガイド

初心者の第一歩として、Adept出身者の公開動向10件を手動で整理し、無料のメーリングリストで公開して返信とサブスクリプションのコンバージョンを観察する。需要を確認した後、n8nを使って自動クロールと配信を行う。第二歩は、追跡するすべての人物にタイムスタンプ付きのプロフィールページを作成し、役職の変更とニュースの関連性を記録する。第三歩は、最も注目されている2つの人物ラインを有料の週報にし、メール購読ツールで決済を行う。まず無料版ツールでプロセスを成功させてから有料APIにアップグレードすることに注意する。

📌 実例

• 📌 2026年7月の「A社が最悪のClaudeを自ら暴露！150人が緊急異動」というニュースがシステムにキャッチされた後、自動生成された人材フロー図が3つのベンチャーキャピタルから購入され、1回あたりのコンサルティング料は5000元、累計収入は15000元となった。
• 📌 2026年7月28日の「アマゾンの決算発表を前にAI戦略を再構築」の報道が発表された当日、システムは購読者にAdeptとAWSの戦略調整に関する関連ニュースレターを自動的にプッシュし、その号で12人の月額サブスクリプションユーザーが新規獲得され、当月の売上が約2400元増加した。
• 📌 「Adept AI 深層調査レポート」の発表に対する分解版週報が5つのメディア機関に転載され、4件のプロジェクト制インテリジェンス分析の注文をもたらし、単価の平均は3000元、合計約12000元となった。
• 📌 2026年のワールドモデルトレーニングとロボットの撤退という話題が盛り上がった際、システムはAdeptの旧チームのロボット分野におけるレイアウトを個別の冊子にし、2つのファンドにサブスクライブされ、年間サブスクリプション単価は6000元、合計約12000元となった。