AIが対立意見のある記事を抽出:論説ニュース分析システム「LOGOS」

課題

会社や組織での業務報告・業績報告などで使用する報告書を作成するレポーティングは、従来は人力でインターネット上から情報を収集する必要があったため、多くの時間や労力を費やしてきました。そのため、レポーティングのための情報収集の効率化が求められています。

解決方法

ストックマーク株式会社はAIテクノロジーを活用した論説ニュース分析システム「LOGOS(ロゴス)」を株式会社三井物産戦略研究所向けに運用開始しました。「LOGOS」は世界中の論説ニュース記事を収集して、話題ごとにまとめるサービスです。

論説ニュースは様々なジャーナリストや専門家が自分の意見を述べているニュースです。「LOGOS」では、対立する意見や話題になっている論説ニュースをAIが自動的にピックアップします。

「LOGOS」はまず、クローラーと呼ばれるインターネット上を巡回してデータを収集するシステムが、世界中のニュースをクローリングします。収集したニュースを解析して、ポジティブまたはネガティブ記事を抽出します。抽出した記事は、ストックマークの持つテキストマイニングやディープラーニング技術を用いてキーワードや話題毎に分類されます。

ストックマークは自然言語解析技術を用いたWebニュースプラットフォーム「Anews」を開発しています(企業や部署のニーズに合ったニュースをAIが自動配信する「Anews」:1,000以上の企業が導入)。「Anews」は世界中のwebニュースをAI活用により自動収集し、記事の文脈を自然言語処理によって解析します。自動で要約を作成する機能もあるため、記事のチェックや類似記事の発見も容易に行えます。LOGOSでは、Anewsでも使用されている技術をベースにニュースの収集と分類を行なっており、意見の違いごとに記事を分類するシステムが今回開発されました。

どうなったか

従来は人が目視によって収集を行ってきたレポーティング業務が自動化されることで、情報収集が効率化され省力化できるようになりました。そのおかげで今まで収集業務に割いていた時間を報告書作成業務に割り当てられるため、より深い洞察を加えた報告書作成が行えるようになりました。

また、話題毎の意見の対立やジャーナリスト・研究者のそれぞれの見解を可視化できるので、業務に影響する話題を報告書にまとめやすくなりました。

まとめ

インターネット上には世界中のジャーナリストや専門家が発信する膨大な情報で溢れており、その数は1日30万記事以上にもなります。その中から目的の情報や記事を見つけ出し、対立する意見のある記事を抽出し可視化する作業は労力も時間もかかってしまいます。

「LOGOS」の活用は、記事の抽出と可視化によるレポーティング業務の効率化だけでなく、企業や組織を取り巻くビジネス環境の変化も敏感にキャッチできるようになるでしょう。

参考資料