自動化された多経路型Webストーリー生成

（Automatic Multi-Path Web Story Creation from a Structural Article）

田中専務

拓海先生、最近部下から「Webストーリーを増やして若年層を取れ」と言われましてね。しかし作るのに時間がかかると聞きます。論文で何かヒントはありますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！今日は論文を一つ取り上げますよ。要するに、長い記事を自動で分割・要約して、画像を選んで読みやすいモバイル向けの“Webストーリー”に自動変換する仕組みです。一緒に進めれば必ずできますよ。

田中専務

それは便利に聞こえますが、現場の素材はバラバラでして。画像と本文の紐付けがうまくいくのか、品質は担保できるのか心配です。

AIメンター拓海

大丈夫、順を追って説明しますよ。重要なのは三点です。まず長い記事を構造的に解析して章や節を抽出すること、次に各節を短い要約に落とし込むこと、最後に要約と画像を特徴量でマッチングしてページを作ることです。これだけで工数が大幅に減るんですよ。

田中専務

要約や画像選定はAIに任せて良いのでしょうか。編集者として最終チェックは必要になりませんか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！完全自動で完璧というよりは、一次生成で下ごしらえをして担当者が最終調整をするワークフローが現実的です。こうすると編集時間が劇的に短縮できますよ。

田中専務

これって要するに、人手で一から作る代わりにAIが素案を大量に作ってくれて、それを現場で取捨選択するということですか。

AIメンター拓海

そうです。素晴らしい着眼点ですね！要はAIは“下ごしらえの高速化”を担い、人の役割は品質管理と最終的な表現決定に集中できるのです。投資対効果の観点でも合理性が高いです。

田中専務

現場導入での障壁はどこにありますか。社内の文章や画像のフォーマットがバラバラなのですが。

AIメンター拓海

懸念は正しいです。まずは記事の構造化とメタデータ付与の工程を整備することが重要です。つまり、章立てやキャプションなど最低限のメタ情報を人が付けるプロセスを作ると、AIの精度が一気に上がります。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。

田中専務

分かりました。要点を三つでまとめてもらえますか。会議で短く説明したいので。

AIメンター拓海

いいですね、三点です。第一、記事構造を解析して自動で章節を抽出すること。第二、要約と画像選定を自動化して下ごしらえを行うこと。第三、人は最終チェックに集中して全体の品質とブランドを守ること。これだけで時間が短縮でき、制作コストが下がりますよ。

田中専務

承知しました。自分の言葉で言うと、AIで記事を小分けにして画像を合わせた“仮のストーリー”を大量に作り、それを編集して配信することで効率化を図る、という理解で間違いありませんか。

AIメンター拓海

その通りです。素晴らしい着眼点ですね！では次は実際にどのような技術を使うか、現場での導入フローを含めて整理していきましょう。