AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「ニュース記事にAIを使って情報源を補完できる」と言われたのですが、正直ピンときていません。どこが新しい研究なんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！本論文は、記者が記事を書く前にどんな種類の「情報源（sources）」を選ぼうとしているかという設計図を予測することで、記事の計画段階をAIが手伝えるかを探っていますよ。
「設計図を予測する」というのは要するに、記者が記事を書く前に考えるチェックリストみたいなものをAIが推測するということですか？
その通りです！簡単に言えば、記者は記事で使うべき「情報源の型」をまず決めて、その後に具体的な人物や文献を当てはめるというプロセスを取ると想定しています。AIはその最初の「型」を予測できると助けになるんです。
それで、具体的にどんな「型」があるんですか。例えば会社の不祥事を記事にするとき、どういう分類が考えられるのか知りたいです。
良い質問ですね。論文では既存のスキーマを５種類ほど適用して、例えば「被害者の視点」「専門家の解説」「企業側のコメント」「反対意見」「背景説明」といった役割に分けています。記者は場面に応じてこれらを組み合わせるわけです。
なるほど。で、AIがその「型」を当てられる確度はどれくらいなんですか。投資対効果を考える上で知りたいのですが。
実務で使うには精度が重要です。論文では大量のニュース記事を用いて学習させ、分類器の評価を行っています。完璧ではありませんが、特定のスキーマについては相応の一致率が出ており、ニュース作成の支援としては実用的な段階にきていますよ。
これって要するに、AIを使えば記者の「抜け」を早期に見つけられて、記事の信頼性やバランスを高められるということですか？
まさにその通りです。要点は三つです。第一に、記事の計画段階でどのタイプの情報源が足りないかを示せる。第二に、追加すべき情報源の候補を提示できる。第三に、編集者が早期にバランスの偏りを是正できる。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。私なりに整理しますと、AIは記者の「設計図」を当てて、足りない情報源を教えてくれるということですね。よし、まずは小さく試してみる価値はありそうです。
