英国と米国のニュースメディアにおける人工知能の応用と啓蒙

2014年初頭、AP通信は自動執筆サービスを提供するAutomated Insights社と提携し、ロボット「Word Smith」が財務報告書を読み、編集者が事前に提供した構造に従ってデータ分析に重点を置いた財務ニュースを自動生成できるようにした。この人工知能システムには「自律学習」機能も備わっています。 3か月以内にニュース執筆の基本基準を独力で習得し、エラー率の低下により記事の質も向上しました。 AP通信の人工知能の次の方向性は、テキストレポートを音声放送に自動的に変換することです。

ワシントンポスト紙はこれまでに100台近くの「インテリジェントロボット」を開発しており、その中で最も有名なのはリオオリンピックでデビューしたヘリオグラフだ。リアルタイムのデータソースに基づいて自動的に記事を生成し、ソフトウェアを使用して膨大な量の情報を検索し、ジャーナリストが独占ニュースポイントを発見できるようにし、読者にパーソナライズされた記事を提供することができます。リオオリンピックの報道では、Heliograf はスポーツデータ企業からイベントの最新情報を入手し、それを自動的に短いメッセージにまとめ、即座にニュースリリースできるようにしました。 2016年の選挙日には、投票結果を追跡し、電子メールとツイートを自動的に生成しました。 2012年には、ワシントンポスト紙の記者4人が選挙結果の一部を手作業で編集し、公開するのに25時間を要したが、2016年には、ヘリオグラフだけで、ほとんど人間の介入なしに500の記事を作成した。ワシントン・ポストは、Heliograf を使用して、人間または機械によって生成された情報を継続的に更新する予定です。たとえば、誰かが火曜日のストーリーを木曜日に共有した場合、Heliograf は最新の事実をそのストーリーに自動的に追加できます。 Heliograf はニュースを書く可能性も秘めており、ジャーナリストは関連する事実、分析、意見を提供するだけで、その後はロボットが記事の統合を完了します。

USA Today は、Wibbitz 人工知能制作ソフトウェアを使用して短編ビデオを生成しています。ニュースレポートをビデオスクリプトに圧縮したり、選択した画像やビデオをつなぎ合わせたり、解説を追加したりすることもできます。

ロイターとGraphiqの協力も非常に実り多いものとなっています。 Graphiq の巨大なビジュアル データベースのインテリジェント アルゴリズムを使用すると、報告するイベントを事前に仮説し、人工知能が関連データをすばやく取得してレポートと照合できるようにすることができます。つまり、プレス リリースに関連データを提供し、編集時間を節約できます。

ロイターはまた、例えばNBAの試合映像からスライドショー形式の短い動画を自動生成し、このツールによって「自動生成された3段落のレポート」から解説を抽出できるスポーツ報道ツールも開発している。

Associated Press NewsWhip が提供するソーシャル ネットワーク分類監視システムは、レポートの決定に役立ちます。 News Whip は 2014 年 1 月からニュース レポートを監視しています。現在は Facebook、Twitter、Instagram、Reddit、Linked In、Pinterest などのソーシャル ネットワーキング サイトを監視しています。データは 2 分ごとに監視され、100 か国と 30 の言語をカバーしています。同社はアルゴリズム分析を通じて、主要な注目ニュースの79％を予測することができ、どのコンテンツが世界中の視聴者に最も広く流布されているか、どのレポートが最も効果的かをユーザーに伝え、編集部がより効果的な報道の決定を下せるようにしているという。 AP の記者と編集者は、それぞれの地域と言語で最新ニュースを監視するために News Whip のトレーニングを受けています。

トムソン・ロイターのアルゴリズム予測ツールは、ジャーナリストがツイートの信憑性を判断するのに役立つ。ツイートの「信憑性」と「ニュース価値」に基づいて、ニュースになりそうなものを監視できます。その判断基準には、誰がツイートしているか、そのツイートがインターネット上でどのように拡散しているか、そしてTwitter上で突発的な出来事を検証または偽造しようとしているユーザーがいるかどうかなどが含まれます。

アメリカのニュース集約ウェブサイト「BuzzFeed」もチャットボット「BuzzBot」を立ち上げた。これはもともと、アメリカでの共和党と民主党の全国大会を報道するために設計されたものだ。事件現場で情報を収集することができ、現在ではロボットの支援を活用したオープンソースの報告ツールへと発展しています。他の報道機関のロボットとは異なり、Buzz Bot はニュースの推奨やオンラインでの食品注文などのサービスを提供しません。代わりに、ユーザーと交流し、代表者、抗議者、現場のあらゆる人々からニュース資料を収集することで、BuzzFeed ニュース Web サイトがレポート コンテンツを制作するのに役立ちます。ユーザーは写真やその他の情報を Buzz Bot に直接送信することができ、Buzz Bot は時々ユーザーに質問したり、体験の詳細を要求したりします。

ニューヨーク・タイムズの Blossomblot は、ソーシャル プラットフォーム上の記事に基づいてビッグ データ分析を実行し、どのタイプのコンテンツがより人気があるかを推測し、編集者が適切な資料を選択できるように支援します。同紙の内部統計によると、Blossomblot でスクリーニングされた記事のクリック数は、通常の記事の 38 倍にも上るそうです。さらに、Blossmblot の機械学習機能により、イラストや要約を提供したり、タイトルを作成したりすることもできます。

CNN は、Facebook Messenger チャットボットを最初に試した企業の 1 つです。 CNN は、パーソナライズされた配信に重点を置き、ユーザーに毎日ヘッドラインをプッシュするチャットボットを導入しました。毎日のプッシュの下には、「ストーリーを読む」、「要約を取得する」、「CNN に質問する」の 3 つのオプションがあります。ユーザーは、3 つのオプションを順番にクリックすることで、記事の内容を読んだり、記事の概要を確認したり、CNN チャットボットに質問したりすることができます。

ニューヨーク・タイムズは、同社の政治記者の個性と魅力を基にしたインテリジェントロボット「NYT Politics Bot」を開発しました。ロボットは声を使って毎日の大統領選挙の状況を読者に報告し、読者とのコミュニケーションの親密性を高め、読者との一対一のインタラクティブな体験を生み出します。

アメリカやイギリスのメディアの実践から判断すると、データサイエンスと人工知能の応用はニュースメディアの制作と組織に大きな利便性をもたらしていますが、同時に多くの適応上の課題も生じています。

1. 自社の技術力とイノベーション能力を高め、十分かつ正確なコンテンツを持つデータベースを構築・維持し、アルゴリズムによって生成されるニュースが正確であることを保証する方法。包括的かつ正確なデータベースを構築し、維持することが、アルゴリズムで生成されるニュースの基礎となります。アルゴリズムに手動で入力された元のデータが正確であることを保証することによってのみ、アルゴリズムによって生成されるニュースにエラーがなくなります。アルゴリズム自体も継続的に改善・強化する必要があり、そのためにはニュースメディアのより高い技術的蓄積と革新能力が求められます。アメリカやイギリスのメディアは、一般的に自社開発とアウトソーシング協力を組み合わせた方式を採用しています。

2. ニュースの収集、編集、公開のビジネスプロセスを変革し、人工知能システムとシームレスに統合する方法。人工知能システムの導入により、まず株式や外国為替市場の財務レポートなどの主要なニュース商品の制作方法が変わります。編集・発行のプロセスや仕事の配置の調整は必然的に必要となり、事業セグメントの設定さえも変更する必要が出てきます。編集部の機能や人員要件も当然変化する必要があるでしょう。インテリジェント レポート システム自体にはメンテナンスと監視が必要であり、特にレポート テンプレートをマシンに入力し、テンプレートを更新し、マシン エラーを監視し、ワークフローがより良く効率的になるようにするには、経験豊富な編集者が必要です。

3. 従来の編集スタッフの技術研修を強化し、人工知能報道システムに適応しやすい新世代の編集チームを編成する方法。新世代のジャーナリストは、一般的な意味での「オムニメディア」であるだけでなく、「国境を越えた」ジャーナリストでもあります。彼らは、報道、執筆、編集、出版に優れているだけでなく、データ分析やコンピューター技術にも優れています。彼らは、人工知能システムがどのように機能するか、またレポート作成において人工知能システムを合理的に使用する方法を理解しています。 （出典：中国メディアテクノロジー）