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博報堂DYMPと東京理科大、スマートスピーカー向けのニュース記事最適化システムを開発

 博報堂DYメディアパートナーズ内のスマートメディアラボと東京理科大学 理工学部 大和田研究室は、昨年8月より開始したAI技術を活用した次世代型メディア・コンテンツの共同開発の第一弾として、ニュース記事原稿をスマートスピーカー向けに要約し、読み原稿化するシステムを開発した。

 同システムは、媒体社が保有するニュース記事を、AI技術を活用し解析・学習させることにより、複数の尺度で指定の長さに要約する機能と、記事の書き言葉を読み言葉に変換する機能を実装している。

 要約に関しては、ニュース記事原稿を、文字数、文章数、元記事からの圧縮率のどれか1つの尺度を指定することで、最適な長さに要約することが可能になっている。

 読み言葉への変換は、常体(である)から敬体(です、ます)への変換、体言止めの補完、キャプションなどのニュース記事固有要素の削除などを自動で行う。

 スマートスピーカーの普及により、オーディオビジネス市場は今後さらに活性化していくことが予想され、中でもニュースの読み上げサービスは、すでにスマートスピーカーが普及している米国においては日常的に利用されており、媒体各社がサービス開発を競っている。

 しかしスマートスピーカー用に最適な長さで、かつ読み言葉化した原稿を用意することは大変手間がかかるため、専任のスタッフがいないと長期的にサービスを提供していくことが難しいのが現状だ。

 その中で今回両者が開発したシステムでは、既存のニュース記事原稿を同システムにデータ入力するだけで、スマートスピーカー向けに要約・読み原稿化された第一稿が数秒で出力されるため、大幅に作業時間を軽減させることが期待できる。

 また、同システムはニュース記事の要約と読み原稿化を連動して利用することはもちろん、要約と読み言葉への変換を個別に利用することもできるため、用途に合わせた使い分けが可能となっている。

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