【チャットフロー】Popular science article author (nested parallel)：比喩と画像で魅せる科学記事作成AI

難解な科学技術や専門用語を、一般読者に向けて分かりやすく解説する「ポピュラーサイエンス記事」の執筆は、正確なリサーチと魅力的な表現力の両方が求められる難易度の高い作業です。

Difyの「Popular science article author (nested parallel)」テンプレートは、「ネストされた並列処理（Nested Parallel）」というDifyの高度な機能を駆使し、「直感的な比喩・画像の生成」と「論理的なリサーチ・カリキュラム作成」を同時進行で行う画期的なワークフローです。

この記事では、読者の理解を深めるために計算し尽くされたこのモデルの内部構成を詳細に解説します。

テンプレートの概要：右脳と左脳を同時刺激する記事作成

このテンプレートの最大の特徴は、一つのトピックに対して「情緒的アプローチ（比喩・画像）」と「論理的アプローチ（定義・学習計画）」を並列処理で同時に生成し、最後に統合する点です。

例えば「量子コンピュータ」というテーマに対し、一方で「迷路を同時に通り抜ける魔法の粒子」といった比喩と画像を生成し、もう一方でGoogle検索に基づいた正確な定義や学習ステップを生成します。

これにより、初心者でも「イメージ」と「理屈」の両面から理解できる高品質な解説記事が完成します。

Difyで構築する機能概要

本テンプレートでは、以下のロジックで記事生成を実行します。

• 質問分類：入力が「解説が必要な概念」か「日常会話」かを判別します。
• 【並列処理A】ビジュアル化：概念をメタファー（比喩）に変換し、DALL-E 3で挿絵を生成します。
• 【並列処理B】ロジカル化：Serper（Google検索）で情報を収集し、用語集やブルームの分類法に基づく学習計画を作成します。
• 統合：すべての要素をまとめ、1つのリッチな記事として出力します。

【重要】最適化モデルのワークフロー詳細（ノード表）

このテンプレートは、複数のAIモデルと外部ツールを「ネスト（入れ子）」構造で配置しています。

以下は、実際に動作する完成版モデルの全ノード構成と設定内容です。

アイテム名（ノード名）	処理内容・設定詳細
開始 (Start)	ワークフローの開始 ユーザーからのトピックや質問を受け付けます。
質問分類器 (Question Classifier)	意図の振り分け（使用AI：gpt-4o-mini） ユーザーの入力を分析し、ルートを分岐させます。 ・クラス1（概念・用語）：解説記事の作成フローへ進みます。 ・クラス2（その他）：日常会話として処理します。
【クラス1：記事作成フロー（並列処理）】	以下の「ビジュアル生成」と「リサーチ生成」が同時に走ります。
[ルートA：直感的理解]
∟ 比喩や直喩を提供 　(LLM)	メタファーの作成（使用AI：gpt-4o-mini） 難しい概念を身近なものに例えます。 例：Docker → 「レシピ（Dockerfile）と下準備済みの食材（Image）を積んだフードトラック」
∟ 画像プロンプトを生成 　(LLM)	画像生成指示の作成（使用AI：gpt-4o-mini） 生成された比喩を、画像生成AI用の英語プロンプトに変換します。 具体的な物体、スタイル、雰囲気を含めて詳細に記述させます。
∟ DALL-E 3 ペインティング 　(Tool)	挿絵の生成（使用ツール：DALL-E 3） プロンプトに基づき、概念を視覚化した高品質な画像を生成します。
[ルートB：論理的理解]
∟ テーマを抽出 　(LLM)	検索クエリの作成（使用AI：gpt-4o-mini） 質問からノイズを除去し、検索エンジンに投げるための最適なキーワード（英語）を抽出します。
∟ Serper 　(Tool)	Web検索（使用ツール：Serper※高速Google検索有料API） Google検索APIを使用し、トピックに関する最新かつ一般的な情報を取得します。
∟ インターネットからトピックを提供 　　(LLM)	解説本文の執筆（使用AI：Gemini 1.5 Pro） 検索結果を基に、初心者にも分かりやすい平易な言葉で解説文を作成します。 ペルソナ：「世界最高の調査・解説エージェント、白小生」
∟ 用語リテラシー 　(LLM)	用語集の作成（使用AI：Gemini 1.5 Flash） 解説文に含まれる専門用語をピックアップし、注釈となる用語リストを作成します。
∟ 学習計画 　(LLM)	カリキュラム作成（使用AI：gpt-4o-mini） 「ブルームの分類法（記憶・理解・応用・分析・統合・評価）」に基づき、読者がその概念を習得するための学習ステップを提案します。
∟ パラメータ抽出器 　 　　(Parameter Extractor)	検索準備（使用AI：Gemini 1.5 Flash） さらに深い学習資料を探すためのキーワードを抽出します。
∟ TavilySearch 　(Tool)	追加リソース検索（使用ツール：Tavily） AI検索エンジンTavilyで、学習に役立つ具体的な教材（URL）を検索します。
∟ 学習教材を提供 　(LLM)	教材リストの整形（使用AI：Gemini 1.5 Pro） 検索されたURLと説明を整理し、ユーザーに提示するリスト形式にします。
【クラス2：その他ルート】
∟ 直接返信 / 雑談を除外 　(LLM)	通常の応答 学習に関係ない会話に対して、適切に応答または終了します。
回答 (Answer)	最終出力（記事の完成） ・比喩による導入 ・生成されたアイキャッチ画像 ・詳細な解説本文と用語集 ・学習ロードマップと参考教材 これらを統合し、1本のポピュラーサイエンス記事として出力します。

Difyで構築・有効化する手順

以下の手順で、この高度な執筆ワークフローを自身のワークスペースに導入できます。

1. Difyダッシュボードの「探索」からテンプレートを選択し、ワークスペースに追加します。
2. APIキーの設定：以下のツール設定が必須です。
   　　　　　　　　・OpenAI (GPT-4o / DALL-E 3)
   　　　　　　　　・Google Gemini
   　　　　　　　　・Serper (Google検索)
   　　　　　　　　・Tavily (AI検索)
3. モデルの確認：上記のノード表に従い、Gemini ProやGPT-4o-miniが正しく割り当てられているか確認します。
4. 動作確認：プレビューで「ブロックチェーンとは？」などの科学的トピックを入力し、画像と文章が同時に生成されるかテストします。

このテンプレートを活用するメリット

「分かりやすさ」と「正確さ」を両立させるための工夫が詰まっています。

• 直感的理解の促進：比喩とDALL-E 3による画像生成がセットになっているため、読者は概念をイメージとして掴むことができます。
• 情報の信頼性担保：AIの知識だけでなく、SerperやTavilyでリアルタイムな検索を行うため、最新情報に基づいた記事が書けます。
• 教育的価値：単なる解説にとどまらず、「ブルームの分類法」を用いた学習計画まで提示するため、読者の次のアクションを促すことができます。

まとめ

Popular science article author (nested parallel)は、Difyの並列処理機能を活用し、プロのサイエンスライターのような「構成力」と「表現力」を再現したテンプレートです。

オウンドメディアの解説記事作成や、社内教育資料の作成など、難しいことを分かりやすく伝える必要があるあらゆるシーンで強力な武器となります。

ミラーマスター合同会社では、このような高度な並列処理を含むDifyワークフローの構築支援や、企業のトーン＆マナーに合わせたプロンプト調整などのカスタマイズも承っております。コンテンツ制作の自動化・高品質化をご検討の際は、ぜひお気軽にご相談ください。