過去の膨大な自社記事・アーカイブを学習させた独自LLM(RAG)を活用。記者の初稿作成、多段階の要約(SNS用、速報用)、事実関係のクロスチェック、および差別表現・コンプラ校閲を自動化するシステムです。経営企画として、制作原価を削減しつつ「情報の正確性」をテクノロジーで保証。社内SEは、セキュアなAI制作環境とCMSをAPI連携。編集者の工数を50%削減し、速報性と深掘り記事の両立を実現。2026年のコンテンツ競争において、高品質・低コストな生産体制を盤石にします。
職種 |
経営企画 | 施策難易度 |
★★★☆☆ |
|---|---|---|---|
業界① |
マスコミ・出版 | 目的 |
コスト削減 品質向上 |
業界② |
新聞・出版 | 対象 |
制作DX/ナレッジ共有 |
費用 |
300〜2500万円 | 120 |
主なToDo
- 過去10年分の自社記事データの構造化(ベクトルDB化)
- 独自LLMプロンプトエンジニアリングとUI/UX設計
- コンプライアンス/倫理基準のAI学習と判定ロジック
期待できる効果
制作費の30%削減。速報スピード向上。ブランド信頼性の維持。
躓くところ
AIの「ハルシネーション(嘘)」のリスク。編集者の職人気質。

生成AI「編集アシスタント」・記事要約・校閲基盤【新聞・出版】






