プロジェクト概要
国内外から膨大に流れてくるニュースを人手だけで監視し、重要トピックを抽出し続けることは大きな負荷となります。SCIENは、報道現場のスピードと品質を両立するために、情報収集から原稿作成・校閲までをつないだ業務DXの全体像を整理しました。
Client
放送・メディア事業者様
地方放送局を中心とした放送・メディア事業者です。報道業務の効率化と品質向上に向けて、AI・DX活用の取り組みを推進しています。 重大トピック監視と原稿生成の一体設計
ニュースモニタリング、情報要約、重大トピック抽出、原稿生成、原稿校閲を分断せず、一つのフローとして設計しました。これにより、単機能ツールの寄せ集めではなく、報道制作の流れに沿った実務支援基盤としています。
関与範囲とシステム構成
過去原稿DBの活用、生成AIの役割分担、速報時と平時で異なる運用負荷なども踏まえながら、どこまでを自動化し、どこを人が編集判断するかを整理しました。創造的な業務へ人手を戻すことが狙いです。
- 報道情報モニタリング業務の課題整理
- 重大トピック抽出フローの構想整理
- 原稿生成LLM／校閲LLMの役割分担設計
- 過去原稿DBを含む知識基盤の設計
過去原稿DBを活用した校閲フロー
速報性だけを追うと誤情報や表現ゆれのリスクが高まるため、過去原稿DBを参照しながら校閲AIが文体や事実関係を確認する構成を想定しました。既存資産を活かしつつ、生成AIをより実務に載せやすくしています。
速報性と品質を両立する運用設計
人の作業を全面的に置き換えるのではなく、AIが単純作業を肩代わりし、人は企画・編集・最終判断に集中する役割分担を重視しました。これにより、対応速度の向上とコンテンツ品質の維持を両立する方針を明確にしています。
本プロジェクトにおける価値
報道現場の高速性と正確性を両立するために、生成AIを単発導入するのではなく、原稿制作フロー全体へ接続した点が本プロジェクトの価値です。業務負荷を下げながら、より価値の高い編集業務に人が集中できる構造を描きました。
