Raspberry Pi 5 × n8n：プレスリリース自動収集・AI解析システムの全貌／Raspberry Pi 5 × n8n: Building an Automated Railway Press Release AI-Analysis System
Raspberry Pi 5 × n8n ：プレスリリース自動収集・AI 解析システムの全貌 日々更新される 101 社もの鉄道会社のプレスリリース。新車導入やダイヤ改正など、鉄道ファンにとって見逃せない情報を、すべて手動で追うのは至難の業です。 そこで今回、省電力かつパワフルな Raspberry Pi 5 (8GB) をサーバーとして構築し、 n8n による自動収集・ AI 解析パイプラインを実装しました。本記事では、このシステムの全容と、それを支える「サーバー管理の 3 種の神器」について解説します。 1. システム構成：サーバー管理の「 3 種の神器」 安定した自動化運用には、 OS からコンテナまでを監視・制御する環境が不可欠です。私の環境では、以下の 3 つのツールを組み合わせています。 SSH (Secure Shell): サーバー構築の基本。 CLI による緻密な設定変更やログ確認に不可欠です。 Cockpit: ブラウザ上で動作する OS 管理 GUI 。 CPU ・メモリ負荷、ネットワーク状況などを可視化し、システム全体の健康状態を一目で把握できます。 Portainer: Docker 管理の決定版。今回メインで稼働している「 n8n 」のようなコンテナ群を、 Web GUI から直感的に操作・更新可能です。 2. 鉄道リリース自動収集・ AI 解析フロー このシステムは、以下のステップで情報を「自分専用の日報」へと昇華させます。 自動巡回（クローリング） : 定期的に鉄道各社のプレスリリースサイトを自動巡回。 情報抽出 : Web サイト構造の変化にも対応したリストを管理し、今日更新された情報のみを抽出。 PDF/Web 解析 : リンク先が Web ページか PDF ファイルかを問わず、内容をスクレイピング。 Slack 通知 : 生成された日報（ .docx 形式）を Slack へ自動アップロード。手動で AI と協業でファクトチェックを行える環境を整えました。 3. なぜ「 Raspberry Pi 5 」なのか このシステムは、家庭内の省電力な環境で完結しています。ラズパイ 5 の持つ高い処理能力と、 Ubuntu Server 24.04 L...