【2024年最新】X自動ポスト(画像を含む)Botの作成方法

こんにちは。先日、X自動ポストの仕組みをご紹介しましたが、今回はその進化版として、さらに実用性を高めたシステムをご紹介します。

最初のシステムを構築して半年以上運用してわかったのは、画像を含む投稿がユーザーとのエンゲージメントを劇的に向上させるという点です。また、ポスト内容の管理をデータベース化することで、更新や追加作業が驚くほど効率的になりました。

今回は例としてデータベースの中からランダムで選ばれたオススメの映画を画像付きでポストするシステムを構築します。先に完成図を見せるとこんな感じです。

このシステムは他の用途にも応用可能で、自動化されたX運用によってマーケティング活動や情報発信をさらに強化する強力なツールとなるでしょう。

また、今回も基本的な構築は無料で行うことが可能です。自動化による効率化に真剣に取り組みたい方は、この機会にぜひ進化したBotの作成方法をご覧ください。

かなりのボリュームになっていますが、皆様にとって価値のある記事となっていると信じていますので最後まで読み切っていただけると幸いです。

システム構築の流れ

今回のシステム構築の流れは以下となっています。STEP1〜STEP3は事前準備のため、解説はSTEP4の「システム設計」から始めます。

Makeのアカウント準備

自動化ツール『Make』のアカウントを取得します。

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📢Makeのアカウントを作成する

Makeについては以下の記事で使い方の紹介をしています。

『Make対Zapier』2024年版：究極の自動化ツール比較ガイド

ノーコード！LINEとChatGPTを繋げた自動返信bot構築術

XのAPIアカウント準備

下記の記事の「事前準備」の章にてXのAPIキー情報を取得してください。

【2024年版｜基本無料】 Ｘ(旧Twitter)Bot作成の完全ガイド

Google APIアカウントの取得

ポストする画像はGoogle Driveに保存して、APIを通じて読み込む仕組み構築します。下記の記事を参考にGoogle APIを有効にしてください。

Googleのパワーを手に入れる！初心者向けのAPI取得完全ガイド

システム設計

今回構築するデータベースや画像取得処理、及びMakeの処理フローを設計をします。

実装

Make上のモジュールを組み合わせてシステムを構築していきます。APIキーの設定方法や、画像を含むポストの具体的な設定方法も説明します。

動作確認

Make上に構築したモジュールが正常に動作することを確認し、画像を含むポストが正しく行われることをテストします。

データベースへのデータ収録機能の実装

スプレッドシートに記載されたデータをデータベースへ自動収録できる機能を実装します。この機能により大量のデータを簡単に登録することができます。

システム設計

まず最終的にフォーマットでポストしたいかを考えます。

以下が「Make」上のXポスト用のモジュールです。例としてこんなレイアウトでポストできるようにシステムを構築してみましょう。

まず、「Text Content」内の「映画タイトル」「オススメ度」「あらすじ」「映画へのリンク」については自由に決められる部分(変数)とします。

つまり、{}を変数とするとレイアウトは以下となります。

また、「Media IDs」の部分が画像の情報を埋め込む項目となります。この画像については事前にGoogle Driveに保存されているものを呼び出すようにします。映画のタイトルと画像を紐づけていく必要があるのでその辺りは次章で説明します。

データベースの設計

今回はMakeにあるData storesの機能を使ってポストする内容を管理します。My SQLやPostgreSQLと違ってインストール等の作業が必要なく、簡単にデータベースを作成することができます。ただし、主キーや外部キーの設定などの機能はないのでご注意ください。

まずはデータベースの設計をします。今回は1テーブルしか作成しないのでシンプルです。

#1の「映画ID」は後に大量データを投入する際のスプレッドシート上の管理番号です。#2-#5まではポスト内容に含まれる項目を管理します。

実際にテーブル構築する際には物理名を使用します。

画像取得処理の設計

ポストする画像はオススメする映画と対応させる必要があります。そのため、映画IDと画像を紐づけて取得します。今回、以下の命名規則を使用します。

「#{映画ID}_{画像配番}」

具体例として挙げると「#1_3」、「#100_4」などです。画像はXの仕様上、4つまでなのですが、今回は1〜２までとします。

Xの場合、画像付きポストをする場合はAPIを通じて画像をXにアップロードしてMedia IDを取得する必要があります。

以上より画像取得処理をまとめると以下となります。

Makeの処理フロー設計

上記を基にMakeの処理を以下にまとめます。

以上で設計が完了しました。それでは実装を進めていきましょう。

実装

前章の設計を基に実装を進めていきます。

データベースの実装

まずはデータベースの実装から始めます。

Make画面の左にある「Data stores」をクリックして「Add data stores」にてデータベースを追加します。各カラムについては前章で設計した設定してください。

設定したらデータベースを開いてみましょう。こんな感じで表示されればOKです。

Makeの実装

ここからはMakeの実装を進めていきます。モジュールの使い方については以下の記事で詳しく解説しています。一読してから進めるのがオススメです。

【ノーコード開発/業務効率化】『Make』を使った未来のシステム開発を解説！

さて、今回の完成図について先に紹介します。こちらの図を使って詳しい設定値の確認をしていきます。

データベースからのデータ取得

まずはData store(Count records)モジュールを確認しましょう。このモジュールはデータベースに収録されてるレコード総数をカウントします。

次にMathモジュールを確認します。こちらは先ほど取得レコード総数を最大値として1〜レコード数(=映画IDの最大値）から任意の1つの数をランダムで取得します。

次にData store(Count records)モジュールを確認します。先ほどのMathモジュールで取得したランダムの1つの数をキーとしてデータベースから1レコードを取得します。

Google Driveからの画像データ取得

次にGoogle Drive(Search for Files/Folders)モジュールの設定をします。以下に設定値をまとめました。

次にGoogle Drive(Download a File)モジュールの設定をします。前のモジュールで取得したFile IDを基に画像のダウンロードをします。

次にArray aggregatorモジュールを使用することでダウンロードしたファイルをリストで保持します。後続で使用するのが「Name」と「Data」なので、そちらの情報のみ取得するよう設定をします。

Media ID 取得

次にX(Upload a Media)モジュールを使って画像データをXにアップロードしてMedia IDを取得します。

File Name、Dataの各項目にはリスト(Array)から取得した「name」「data」をセットします。

ポスト処理

最後にX(Create a Post)モジュールに各値をセットします。冒頭の方で見せた通り、以下のようのようなレイアウトにしました。

これでMakeの実装は完了です。

動作確認と自動投稿の設定

動作確認

まずはデータベースに値を入れてみましょう。

Keyが#1なので、GoogleDrive上に#1_1と#1_2のファイル名で画像を保存しておきます。

シナリオの左下にある「Run Once」ボタンを教えてみましょう。こんな感じでポストされてると思います。

これで疎通確認は終了です。

自動投稿の設定

シナリオを定期的に実行する必要があるので、自動投稿の設定をします。

シナリオの左下の方にあるSHEDULINGをONにして時間を設定しておきます。今の設定だと1時間40分ごとにシナリオが稼働し、自動ポストが実行されます。

データベースへの自動収録機能の構築

こちらは自動ポスト機能と別のものとなります。そこまで難しいロジックなどもないので、簡単に説明してしまおうと思います。

構築するシステムはGoogle Spreadシートに記載されたポスト内容をデータベースに登録するシステムを構築します。これにより大量のデータをデータベースへ登録することが可能となります。

処理フローの整理

処理フローは以下のようにします。

ファイルのレイアウト仕様

ファイルレイアウトはデータベースのレイアウトに合わせます。

実際のスプレッドシートは以下のようになっています。こちらインプットのファイルとして

Makeの実装

まずはMakeの全体図をお見せします。各自モジュールの設定値について説明をしていきます。

まずはData store(Delete all records)モジュールにデータベースを登録します。このモジュールによってレコードを全削除します。

次にGoogle Sheetsのモジュールを使用して、表内の値を取得します。RangeはA2:E1000としていますが、データ量に応じて調整してください。

次にArray aggregatorモジュールを使ってA〜E列の値をリスト化します。

最後にData store(Add/replace a record)モジュールを使ってリスト化されたデータをデータベースに収録します。

動作確認

シナリオの左下にある「Run Once」ボタンを押してみましょう。シナリオが正常狩猟した後にデータベースを見て以下のようになっていれば成功です。

最後に

ここまで読んでいただきありがとうございます。かなり長い解説記事となってしまいましたが、なるべく丁寧に書いたつもりです。冒頭にも申し上げた通り、今回のシステムは様々な用途に応用できると思いますのでぜひ有効活用していただけると幸いです。

さな夫

JTC エクストリーム中間管理職

XContact

東京生まれ。30代。大学院修了後に今のSIer会社へ就職。普段はアプリ開発の設計を担当。奥さんと子供2人とほのぼのとした日常を過ごしながら技術系のブログを執筆中。