Work / Research & Publication

SIGNA ET STRUCTURA

日英バイリンガルの市場調査・データ出版。記事を書くことだけでなく、調査、根拠、レビュー、公開、更新を分離し、AIと継続運用できる出版基盤として設計しています。

Researchを、そのままWebへ流さない

内部で集めた調査やEvidenceと、外部へ出すPublicationは同じものではありません。 SIGNA ET STRUCTURAでは、Research / Evidenceから公開draftを作り、レビューを通し、公開版と図版を登録してからproductionへ反映します。

公開までを一つのWorkflowにする

  1. Research / Evidenceを作る
  2. 公開用draftへ派生する
  3. Research / compliance reviewを行う
  4. 日英の公開版とFigure packageを作る
  5. 公開Registryへ登録する
  6. BuilderでIndex、Feed、Sitemap等へ反映する
  7. Previewと対象commitを確認する
  8. 明示的な公開判断を経てproductionへdeployする

AIは調査補助、編集、構造化、生成、検証を広く担当できますが、内部判断を自動的に公開情報へ変換しない境界を持たせています。

Registryから公開面を生成する

公開記事、Figure、SeriesをRegistryで管理し、Homepage、Research index、Series landing、RSS、SitemapなどをBuilderから生成します。 公開面を手作業で個別更新する箇所を減らし、同じ情報から複数の表示面を再生成できるようにしています。

このCaseで示していること

  • AIとのResearchを、一回の回答ではなくPublicationへ接続する
  • Evidenceと公開物を分離する
  • 日英の複数editionを同じ公開基盤で管理する
  • 公開対象をRegistryで管理し、派生ページを生成する
  • 自動化しても、人間の公開境界を消さない
Signal → Structure → Evidence

公開面は売買シグナルのDashboardではなく、観測した現象から構造と根拠へ進むResearch publicationとして運用しています。