＜簡単な原稿くらいかな…＞
私（記者）が「それ」を目の当たりにしたのは、世界的通信社のＡＰ通信とロイター通信の編集現場でした。

メディア業界の団体「ＧＥＮ」が、９月にアメリカで行った研修で訪れたのです。両社とも、すでに「記事の自動化システム」を導入していて、企業の株価や決算、スポーツの試合結果など、データが中心の、いわば「定型スタイル」の原稿については、多くをシステムが書いているということです。

ロイター通信の担当者が示した例では、まず、ある企業の株価が大きく値下がりしたことについて、システムが自動で「○○社の株価が○○％下落した」という文章を作成します。

「この程度かな」という私の期待（？）は、原稿がそのあと、「この下落幅は○年○月以来の水準だ」という過去データとの比較や、同業他社との業績比較、さらにこの企業に詳しい専門家の紹介などに展開していくにつれて、驚きと不安に変わっていきます。

複数のデータを照合するため、記事の作成に要する時間は「１０秒～３０秒」ということでしたが、それでも「私なら過去のデータの確認も含めて１０～３０分はかかる…」と思いました。


＜単純作業から解放される？＞
ロイター通信では現在、１日に制作するコンテンツの約４分の１に、自動化の技術を取り入れているということでした。

「記者の役割は？」という疑問に、テクノロジー担当エディターのパドライク・キャシディーさんは「決まったデータを原稿にするのはシステムの方が早い。記者はそのニュースを掘り下げた解説などを担当する」と話していました。

ＡＰ通信も「自動化の目的はジャーナリストが、質の高いジャーナリズムを生み出すことに集中する時間を作り、単純なルーティーンから解放することだ」と説明していました。

システムはデータの扱いは正確ですが、そこから文脈や意味を読み解くことはまだ難しいということです。

ＡＰでは記事の作り方を重要度に応じて３種類に分けていて、大手企業の決算など重要な原稿は最初から人が書き、あとは「システムが書いた原稿を人がチェックし加筆する」ものと、「完全にシステムが書く」ものに分けているそうです。

ちなみに完全にシステムが書いた原稿には「この原稿はシステムが作成した」という注釈がありました。



＜デスクもＡＩに？＞
そのあと話を聞いた「ストーリーフィット」というスタートアップ企業は、文章の内容を評価するシステムを開発しました。

システムは、まず出版された本や過去の記事の、文章構成やストーリー展開などをＡＩが解析し、スコア（評価）をつけます。記者が書いたニュース記事も同様に解析して、その結果を人気記事などと比較することで、その記事が多くの人に読まれそうかどうか、掲載前に判断することもできるというわけです。

ふだん、私の原稿を厳しくチェックする「デスク」もいずれＡＩに…という場面を想像してしまいました。



＜情報入手も？＞
取材方法も大きく変わろうとしていました。

ロイター通信が開発した「トレーサー」というツールは、ツイッターに投稿された事件や事故、災害の発生を知らせるツイートを自動でキャッチし、その「信ぴょう性」なども判断して、ニュース現場に伝えます。

実際にロイターではこのツールを使うことで、去年６月にロンドンで発生した、７２人が死亡した高層住宅火災の一報をいち早くキャッチし、他社に先駆けて速報できた、と胸を張っていました。

これまで事件や事故の発生情報は、警察や消防の発表に頼っていましたが、「こうしたツールがあれば、より早く情報をキャッチできるかも…」


＜画像や動画の編集も？＞
記事を書くだけでなく、その内容に沿った画像や映像を用意するのも、記者の仕事です。

その自動化システムを開発している「ウィブビッツ」という企業を見学しました。

開発したツールは、記事の内容をシステムが解析して、そこに含まれる地名や人名などをもとに動画や画像をデータベースから用意し、１分ほどのショート動画を自動で作成するというものです。


＜あなたのためだけの記事を作ることも＞
便利になる一方で、技術の進化に戸惑いを感じた場面もありました。

今回の研修で頻繁に話題に上ったのが、読者一人一人に合わせた記事を発信する「パーソナライズ」という考え方です。

ウォール・ストリート・ジャーナルでは、サイトで表示される記事の内容を、読者によって変えるという取り組みが紹介されました。
例えばイギリスの首相の発言を伝えるニュースでも、通常は「イギリスの首都・ロンドンで首相が○○を発表した」と書きますが、イギリス国内に住む人には、「ダウニング街（イギリスの首相官邸の場所）で首相が…」と書いたほうが、親しみやすく伝わります。

居住地や性別、年齢など読者の属性に応じて記事の内容を変えていく。この「パーソナライズ」の考え方を、原稿の自動化と組み合わせて、別のスタートアップ企業の担当者はこう説明しました。

「学生スポーツの試合結果の記事で、例えば読者の息子がその試合に出場していたら、その息子があたかも主人公のように書いた記事を、自動で作ることができる」

読者一人一人の好みにあった記事をシステムが自動で大量に作って、配信することもできるというわけです。


＜どこまで要望に応えるか＞
その考えを進めると、例えばリベラルな政治志向を持つ人にはリベラルな表現を使った記事を、逆に保守的な志向の人には保守的な表現の記事を自動で作成、配信することも可能になります。

パーソナライズは、読者の満足度を高める効果がある一方で、メディアの担当者からは「行きすぎると『エコーチェンバー現象』（読者が自分の意見に近い情報だけを摂取した結果、特定の思想が増幅されること）が起きる」、「社会の分極化を招くおそれがある」という懸念が出されました。

テクノロジーは利便性を高める一方、どこで線引きをするかの判断が求められるのは、メディア業界も同じだと感じました。


＜記者に求められる変化は？＞
アメリカのメディア業界では、想像以上にニュース現場へのＡＩの導入が進んでいました。そこで感じたのは、記者の仕事が単純に奪われるのではなく、量から質への変化、つまり記事の本数よりも、一本一本の中身がより求められるということです。

あるコンピューター科学の研究者は、それを絶妙に例えてくれました。

「未来の仕事はクラフトビールになるのさ。普通のビールと違ってクラフトビールは、ストーリー性がある。普通のビールは誰でもつくれる。これからの記者は、ストーリーを生み出すクラフトマン（職人）になっていくんだ」

果たして私たち「オールドメディア」の記者たちは、クラフトマンになれるのか、それとも…？