ABEMA NEWSにおける映像データを活用した記事生成AI 〜記事制作者に寄り添ったソリューションにするまで〜

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1 ABEMA NEWSにおける映像データを活用した記事生成 AI 〜記事制作者に寄り添ったソリューションにするまで〜 2024 November 7th Ryo Kato

Profile 加藤諒かとうりょう  - 2022年度新卒入社  - 株式会社AbemaTV > Development Headquarters  - 機械学習エンジニア   - 生成AIの活用を推進 

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今日お話しすること ABEMA TIMES ・ABEMA が運営するニュースメディア     ・Yahoo! ニュースなど外部メディアにも公開     ・ABEMA の視聴ページへの導線としての役割も   （C）AbemaTV,Inc.

今日お話しすることこちら生成 AI由来の記事です（C）AbemaTV,Inc.

こんなことありませんか？生成AIでなんかできない？  

生成AIの導入を成功させるためにどうしたか（ 2023年当時）       1. 生成AIの得意なこと / 苦手なことを検証で確かめる     2. 自社のユースケースを洗い出す（インパクト x 実現可能性）     3. 優先度が高いユースケースで PoCを行う   

1. 生成AIの得意なこと / 苦手なことを検証で確かめる • 生成AI色々あるけど何が良さそう？   ◦ 今だったら...  ▪ とりあえずのGPT-4o  ▪ ロングコンテキスト・動画モーダルの Gemini 1.5 Pro  ▪ 日本語の文章がこなれているClaude 3.5 Sonnet    • Methodとして...  • タイトル生成できる？  ◦ できる  • カテゴライズできる？  ◦ できる  • キーワード抽出できる？  ◦ できる  • etc. 

2. 自社のユースケースを洗い出す（インパクト x 実現可能性） • 「用意できるデータ」と「生成 AIでできること」から活用先を列挙           ◦ ABEMAでの例  DataType Method DataType Capablity Video 文字起こし Transcription スタイル変換 Article 記事生成 Video キーワード抽出 Keyword メタデータ付与

2. 自社のユースケースを洗い出す（インパクト x 実現可能性） • 列挙できたら、意思決定のためのテーブルを作りたい   活用先  インパクト  実現可能性  優先度  ABEMA TIMESの記事生成  ◎  ◦  ◎  活用先A  ◦  △  ◦  活用先B  △  ◦  △ 

2. 自社のユースケースを洗い出す（インパクト x 実現可能性） • インパクト調査   ここで追ったインパクトは削減ではなくプラスアルファとなるビジネス的な成果（話が進めやすいため）

2. 自社のユースケースを洗い出す（インパクト x 実現可能性） • インパクト調査   例えば... • 現在のABEMA TIMESの記事数/動画数カバレッジと KPIを調べる ◦ アベプラってアクセス数結構多いのに記事化されてない動画たくさんあってもったいないな ... ◦ ヒアリングの結果、大体はリソース不足で記事化する動画を優先付けしているそうでカバレッジを増やす方向でインパクト見込める！

2. 自社のユースケースを洗い出す（インパクト x 実現可能性） • 意思決定のためのテーブルを作る   活用先  インパクト  実現可能性  優先度  ABEMA TIMESの記事生成  ◎  ◦  ◎  活用先A  ◦  △  ◦  活用先B  △  ◦  △ 

2. 自社のユースケースを洗い出す（インパクト x 実現可能性） • 実現可能性調査   ここでいう「実現可能性」は実際のオペレーションの現場で導入することをイメージできるかという意味 • ステークホルダー的な観点 • 時間やツールなどの制約的な観点これらの制約は少ない方が実現しやすい

BPMN図（Business Process Model and Notation） • ステークホルダー的な観点 • 時間やツールなどの制約的な観点これら2つを一気に整理できる便利図 → 実際の作業者 / マネージャーにヒアリングして作成組織・人時間軸 https://kaizen-penguin.com/about-bpmn-9771/ より引用

BPMN図（Business Process Model and Notation） • ステークホルダー的な観点 • 時間やツールなどの制約的な観点これら2つだけでなく • 生成AIを使う前にもっと根本的に業務を整理できる可能性はないか • ツールを作ったあと本当に使われ続けるイメージができるのか ◦ ツールを前提とした業務フローを建て付けられるのかなども考えやすくなります

2. 自社のユースケースを洗い出す（インパクト x 実現可能性） • 意思決定  活用先  インパクト  実現可能性  優先度  ABEMA TIMESの記事生成  ◎  ◦  ◎  活用先A  ◦  △  ◦  活用先B  △  ◦  △ 

生成AIの導入を成功させるためにどうしたか       1. 生成AIの得意なこと / 苦手なことを学ぶ     2. 自社のユースケースを洗い出す（インパクト x 実現可能性）     3. 優先度が高いユースケースで PoCを行う   

3. 優先度が高いユースケースで PoCを行う • 実際にツールを使う人とのすり合わせ / 期待値コントロール   TIMESチーム（ユーザー）開発チーム LLM 求める出力品質のすり合わせどこまでAIに任せるかのすり合わせ Refining

3. 優先度が高いユースケースで PoCを行う • 最初の一歩はスピード感を持って、手作業を厭わない   ◦ ローカルでの作業があったとしても手を動かせば擬似的にシステム化できる   TIMESチーム生成AIチーム記事生成してほしい動画IDを送信音声書き起こし AI を用いて音声書き起こし LLMを用いて記事タイトル・本文生成、送信記事確認・修正記事投稿 slackのチャンネルでやりとり @ ノートブック @ ノートブック

導入の意思決定 • 擬似的なシステム化で 1ヶ月間運用し、成果がでた   ◦ 記事数が従来の約 1.6倍  ◦ 記事から動画への送客数が従来の約 1.7倍    • 導入しよう！  

生成AIの導入を成功させるためにどうすればいいか（今だったら） 1. 生成AIの得意なこと / 苦手なことを学ぶ   • 世の中に参考にできる資料が出てきている    2. たくさんの他社事例を学ぶ   • 世の中に参考にできる事例の紹介が出てきている    3. 自社のユースケースを洗い出す（インパクト x 実現可能性）     4. 優先度が高いユースケースで PoCを行う    5. 継続的な仕組みの構築    

生成AIの導入を成功させるためにどうすればいいか（今だったら） https://services.google.com/fh/files/events/generative_ai_summit_tokyo24_fall_t2-lunch.pdf Google Cloud 主催 Gen AI Summit Tokyo '24 Fall の資料より引用

生成AIの導入を成功させるためにどうすればいいか（今だったら） 1. 生成AIの得意なこと / 苦手なことを学ぶ   • 世の中に参考にできる資料が出てきている    2. たくさんの他社事例を学ぶ   • 世の中に参考にできる事例の紹介が出てきている    3. 自社のユースケースを洗い出す（インパクト x 実現可能性）     4. 優先度が高いユースケースで PoCを行う    5. 継続的な仕組みの構築      

継続的に運用できるように • システム化   ◦ 第一弾：よりスケールするように   ◦ 第二弾：より使いやすいように  

よりスケールするように • 手作業のままだと処理できる本数に限界が ......  → 手作業の部分を Slack Botとしてシステム化  

より使いやすいように • Slack Botだと、時間指定するのが大変 ...  ◦ 長い動画の中で一部分のコーナーだけ記事化したいユースケースもある  → 別文脈（切り出し動画の作成など）で開発していたクラウド映像編集システムと連携  

より使いやすいように • Slack Botだと、時間指定するのが大変 ...  ◦ 長い動画の中で一部分のコーナーだけ記事化したいユースケースもある  → 別文脈で開発していたクラウド編集システムに搭載  

まとめ • 生成AIでできること / できないことを知ろう     • インパクトと実現可能性の両面で意思決定をしよう   ◦ 手を入れたい業務フローをまとめる際に、 BPMN図が便利    • PoCは手作業を厭わずスピード感を持ってやろう     • 継続的に使ってもらうために、使いやすいツールを目指そう  

「ABEMA」開発局 × 報道局が模索する、生成 AIとニュース記事の可能性   https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=29819 

ABEMA のコンテンツ制作を最適化！生成 AI × クラウド映像編集システム https://cadc.cyberagent.co.jp/2024/sessions/abema-ai-editor/ 

ABEMA NEWSにおける映像データを活用した記事生成AI 〜記事制作者に寄り添ったソリュー...

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