20251220 - AI Builders Day - 地方局１人で内製する、 FAX・取材素材 → 記事原稿生成までのアプリケーション開発と運用

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1. 地方局１人で内製する、 FAX・取材素材 → 記事原稿生成までのアプリケーション開発と運用 北海道文化放送　杉本歩基
2. 主な開発事例 2021年　編成局　編成部 メイン業務　データ放送運用担当、視聴者プレゼント対応 11月~ AWSでの開発を始める 「Amazon QuickSightを活用した、 　視聴率や番組内容の可視化ツールの開発・運用」 2022年　FNS テクニカルフェア　銅賞 2023年　民放連盟賞　技術部門　優秀賞受賞 2023年　FNS テクニカルフェア　金賞 2024年　AWS Tier1事例化（英語版含む） 2024年　民放連盟賞　技術部門　優秀賞受賞 「業務改善を目的とした 　報道用WEBアプリケーションの自社開発」 DX推進センター 杉本 歩基
3. 業務改善を目的とした 報道用WEBアプリケーションの自社開発
5. 報道現場における、WEB記事作成過程においての アナログな作業フローを生成AIに変更した件 と 現在使用している構成 と どのように生成AIを浸透させていったか 本日の内容
6. もともとの業務フロー　（一部） 会見など リリース情報など 報道記者 報道記者 報道デスク 取材先 WEB記事として FAX 何度か繰り返す 1500 月 件
7. 会見など リリース情報など FAX もともとの業務フロー　（一部） PDFファイル解析 ファイルを解析 原稿を生成 WEB記事 原稿を修正・チェック UP 取材先 1500 月 件
8. 実際に出稿している記事例 作成者はアルバイト 素材は夕方帯番組の1企画VTR 作成時間は数十分
9. インプット側での処理で2種: FAXリリース情報が来た段階で、生成AIを通して解析してデータ化する。 タイトル・要約・ジャンル・原稿を自動で出力する。 ユーザーが任意のファイルをアップロードし、アップロードしたファイルに応じた解析 を行う。画像系であればCalude、動画であればTranscribeとPegasus、音声であれば Transcribeなど。 アウトプット側での処理: 上記で解析した情報を元に、初稿となる原稿を２種類作成する。 エージェントを通したものと生成AIを素で叩いたものと２種出力し選択させる。 1 1 2 2 3 3
10. 1: FAXリリースを文字認識して、タイトル・要約・原稿を作成
11. 2: 任意のフォーマットのファイルを解析する
12. 2: 任意のフォーマットのファイルを解析する タイムライン別の要約 ハイライトシーン 文字起こし
13. 解析した内容 追加取材した内容や 特記事項を記入 使用するプロンプト選択 例：ヒグマ用、JR速報用...etc *基本的に編集することはないが、 明らかな誤りなどあったら直しておいた方がいい。 生成開始 ① ② ③ ④ 3: アウトプット側（原稿生成画面）
15. Opus 4.5 選択したプロンプトで 出力した原稿
16. AgentCoreで作成された エージェントからの出力 エージェントは、 1: 類似記事検索 2: 文体解析 3: 記事生成 4: 記事校正 のツールを持っている。
17. アウトプット側をまとめると… ユーザーが原稿を生成するまでに、入力する内容はほぼ無い。 追加で必要な情報のみ入力する形になっている。 チャット形式のUIは、メインに構えていない。 UXの構成としてユーザーは基本的には選択をしていくだけをイメージしている。 生成される原稿は、マルチエージェント構成の生成AIの出力と シンプルに生成AIをたたくだけの２パターンの出力を一気に出している。 生成中は、ストリーム出力をすることなく基本的には「生成中…」と表示するだけ。 生成された後には、テキストの編集や追加のチャットなど出来るようになっている。 3 3 4 4 2 2 1 1
18. WEB班の体制は減ってる中、 出稿本数が、16.8％増 PV総数も応じて13.3％増 となっている。 2022 2023 2024 2025 使用開始 出稿本数
19. 弊社では、チャット形式のUIをメインには採用していなんですが…
20. チャットUIは、思っているよりユーザー負荷が高く、 今回のように業務フローに組み込む場合においては、 過剰な機能になってしまう。 ＊あくまで弊社の場合においては…
21. 俺たちは忙しいんだよ。 AIにチャットしてる暇なんてないんだ。 昔、BedrockがGAされたタイミングから、 いろいろと自社内のシステムに取り込んでいこうと 検討しているときに ＊当時の偉い人
22. こういう発言をするということは、 チャットはめんどくさいモノと思っている。 なので、システムの裏側に組み込んで、 勝手に使われるようにして、利便性を浸透させる。
23. 【欲しいモノを紐解くと】 1. 素早く1次リソースから第1稿まで作成する 2. 必要であれば、複数の記事を同時作成できること 【大いなる要求】 とにかく早く、質の高い記事を大量に作りたい。
24. リリース情報などの１次情報から、ほぼ操作無しで 第一稿までは迅速に出力する。 原稿の精度を高める手段の一つとして、 チャットUIを提供しておく。
25. ストリーミングレスポンスを意図的にやめました。 出力を待っている間に、ほかの記事作成の作業に移行してほしいので。 複数の記事を同時作成を考えるにあたって…
26. 【いいこと】 最終的に、人事考課につなげてもらっている。 【気を付けていること】 開発リソースが少ないので、 基幹システムになってしまいそうな機能はぎりぎりのことろで 盛り込まないようにしている。 保守・継続性が乏しいので。
27. 原稿をめちゃくちゃ簡単に作成できるので、 夜勤務している年配の記者でも 記事作成数が1000％向上した。 原稿の例だけでいうと 今後の課題感…
28. 会見など リリース情報など FAX PDFファイル解析 ファイルを解析 原稿を生成 WEB記事 原稿をチェック UP 取材先 ここは、報道機関として 絶対になくならない箇所 今後の課題感…
29. チェックするデスクの作業量も 1000％増加 今後の課題感…
30. チェックするデスクの作業量も1000％増加 今後の課題感… ファクトチェックや校正などの確認がで きるモノを現在作成中…