blog_generation Lambda 概要

SQS（blog-generation キュー）のメッセージをトリガーに、元記事なしでレースの情報からブログ本文を書き下ろす Lambda 関数です。生成結果は SQS（blog-builder キュー）経由で blog_builder Lambda に渡され、HTML 化されて blog コレクションに保存されます。

過去ブログのリライト（blog_rewriter）と違い、元記事を持ちません。

生成の種類（kind）

kind	内容	入力	レース動画の解析
`recap`（既定）	レース回顧（レース後）	レース結果・レース動画・コース画像（競馬のみ）	あり
`prediction`	レース予想（レース前）	出走表と AI予想印（`race.prediction`）	なし（レースがまだ行われていないため）

予想では、照合先が公式レース結果ではなく出走表になるため、結果由来の値（着順・払戻・タイム）は確定事実ブロックへ渡しません。ただし距離・レース名・発走時刻はレース前に分かる情報なので、結果データから補います。

トリガー

送信元	タイミング
App Lambda（`odds_poc_app`）	ブログ生成のリクエスト時（`POST /v1/blogs/generate`）

SQS イベントペイロード（受信）

{
  "blog_id": "string",
  "race_id": "string",
  "racing_type": "horse_racing",
  "kind": "recap"
}

フィールド	データ型	必須	備考
blog_id	string	◯	`blog` テーブルの `_id`（`generating` 状態）
race_id	string	◯	レースの `_id`
racing_type	enum	◯	`auto_racing` / `bicycle_racing` / `horse_racing`
kind	enum		`recap` / `prediction`。省略時は `recap`（既存キューとの互換のため）

処理フロー（recap）

SQS イベントを受信し、ペイロードをパースする
DocumentDB へ接続する
対象の blog が status=generating か確認する。違えば Bedrock を呼ばずに終了する
レース結果を取得する（存在しなければエラー）
着順テーブル（全着順）と関連情報レースカードを組み立てる（blog_parts.race_card）
S3 からレース動画・コース画像（競馬のみ）を取得する
1段目: race_analysis_agent でレースを総合解析する
2段目: blog_generation_agent が確定事実ブロックを一次典拠に、本文（ブロック JSON）と10秒サマリーを執筆する
生成本文から埋め込みベクトルを作成して blog.embedding に保存する
カテゴリ「レース結果・回顧」を添えて SQS（blog-builder キュー）へ送信する

flowchart TD
    AppLambda([App Lambda]) -->|SQS| Start
    Start[SQS トリガー受信] --> DB[DocumentDB へ接続]
    DB --> Guard[blog が generating か確認]
    Guard -->|generating でない| Skip[何もせず終了]
    Guard -->|OK| Race[レース結果を取得]
    Race -->|prediction| PredBranch[出走表と AI予想印から予想を執筆]
    Race -->|recap| Table[着順テーブル・レースカードを組み立て]
    Table --> Media[S3 からレース動画・コース画像を取得]
    Media --> Analyze[1段目: race_analysis_agent で総合解析]
    Analyze --> Write[2段目: blog_generation_agent で本文とサマリーを執筆]
    PredBranch --> Embed
    Write --> Embed[生成本文をベクトル化して blog へ保存]
    Embed --> SendSQS[blog-builder キューへ送信]
    SendSQS -.->|SQS| Builder([blog_builder Lambda])

処理フロー（prediction）

回顧との違いは次のとおりです。

レース動画の解析（1段目）を行わない
確定事実の照合先が出走表（race.prediction）になる
着順テーブル（race_result_table）はレース前には出せないため null で送る
カテゴリは「レース予想・検証」を添える

予想データ（race.prediction）が未登録の場合はエラーになります（PUT /v1/races/prediction で登録してください）。

blog-builder キューへの送信内容（出力）

{
  "blog_id": "string",
  "race_id": "string",
  "racing_type": "horse_racing",
  "category": "レース結果・回顧",
  "race_result_table": {},
  "race_info": {},
  "content": {
    "title": "string",
    "body_html": "",
    "body_blocks": [],
    "summary": ["string"]
  }
}

フィールド	データ型	必須	備考
blog_id	string	◯	更新対象の `blog` の `_id`
race_id	string	◯	レースの `_id`
racing_type	enum	◯	競技種別
category	string	◯	記事テンプレートの選択に使う（`レース結果・回顧` / `レース予想・検証`）
race_result_table	object \| null		着順テーブル（全着順）。予想では `null`
race_info	object		関連情報に表示するレースカードの内容
content	object	◯	本文（ブロック JSON）と10秒サマリー

書き下ろしでは content.body_html は常に空文字で、content.body_blocks を使います。

生成のガード

blog_generation_agent は生成後に次のガードを通し、引っかかると検出内容を差し戻して作り直します（最大2回）。それでも解消しない場合はエラーにして公開させません。

ガード	内容
ブロック JSON	出力がブロック JSON として解釈できるか（`blog_parts.blocks`）
プレースホルダー	すべて解決できたか・概算払戻（「10万円超」等）が無いか
事実照合	公式レース結果との食い違いがないか（`race_result_facts.find_fact_errors`）
NG ワード	出走者名・騎手名に部分一致するものは除外したうえで検査

出走者の「番号＋名前」・払戻の金額・組番・人気は LLM に書かせず、プレースホルダーで公式データの値を差し込みます。

使用モデル

用途	モデル
レース動画・コース画像の解析（1段目）	Amazon Nova Pro（動画入力対応）
本文執筆・サマリー生成（2段目）	Claude Sonnet（`BEDROCK_CLAUDE_SONNET_PROFILE_ARN` 未設定時は Nova Pro）
埋め込みベクトル	Titan Text Embeddings v2（`amazon.titan-embed-text-v2:0`）

出力トークン上限は、ブロック JSON が途中で切れると解釈エラーになるため、 Claude では 16384、Nova では 8192 にしています。

エラーハンドリング

状況	挙動
最終試行以外での失敗	例外を再送出し、SQS の再配信による自己復旧に委ねる
最終試行での失敗	`status=generating` の `blog` を物理削除し、例外を飲んで終了する

article_generation（status=failed として残す）とは方針が異なり、ブログは失敗したレコードを物理削除します。例外を飲むため、原因調査用にスタックトレースをログへ残します。