AIはどのようにしてニュース記事を自動生成するのか？
ニュース記事を自動生成するために、AIは通常以下のプロセスを経ます。
これにはデータ収集、データ処理、内容生成、編集と校正、そして配信までのフェーズが含まれます。
それぞれのフェーズでどのように技術が使われるかを詳述します。
1. データ収集
ニュース記事を生成するための最初のステップは、膨大な情報を収集することです。
この情報は以下のような形で収集されます
ウェブスクレイピング
ウェブ上のニュースサイトやブログ、公式発表などからニュースの情報を収集します。
各サイトの構造に合わせてスクレイピングが行われ、興味深いテキストやメタデータが抽出されます。
APIによる情報収集
多くのニュースプラットフォームやデータベンダーはAPIを提供しており、これを利用してニュース情報をリアルタイムで取得することができます。
ソーシャルメディアの監視
Twitter、Facebookなどのソーシャルメディアからもホットな情報を収集します。
これにより、トレンドを反映した記事が生成されることが期待されます。
2. データ処理
収集したデータは、そのままでは使用できないことが多いため、適切に処理する必要があります。
テキストクリーニング
収集されたテキストはノイズ（無関係な情報や広告など）が含まれていることが多いため、まずはそれを取り除きます。
これには通常、正規表現や自然言語処理（NLP）技術が使われます。
要約と分類
大量のデータを効果的に処理するために、収集したニュース記事や投稿を要約し、カテゴリやトピックごとに分類します。
これにより、特定のテーマに絞った記事の生成が可能となります。
3. 内容生成
ここでAIが本格的にテキストを生成します。
以下の手法やモデルが使われます
テキスト生成モデル（GPT）
OpenAIのGPT-3やその後継モデルなど、巨大なトランスフォーマーベースの生成モデルが利用されます。
これらのモデルは大量のトレーニングデータを使って学習しており、人間らしい文章を生成することが得意です。
リカレントニューラルネットワーク（RNN）
古典的な方法としてRNNも使われます。
このアプローチは特に時系列データ（例えば、株価の動向に関するニュース）に対してよく使われます。
4. 編集と校正
生成された文章はそのままでは完全ではないため、さらに編集と校正が行われます。
文法チェックとスタイル対応
生成されたテキストが文法的に正しいかどうか、また、指定されたスタイルガイドに従っているかを確認します。
ツールとしてはGrammarlyやその他の文法チェックツールが使われます。
ファクトチェック
生成されたニュース記事が事実に基づいているかをチェックするファクトチェックが不可欠です。
これはAIアシステッドで行われることもあれば、人間の編集者が最終確認を行うこともあります。
5. 配信
最終段階で、生成されたニュース記事が適切なプラットフォームに配信されます。
自動投稿
ニュースサイト、ブログ、ソーシャルメディアなどに自動的に投稿されます。
これには、各プラットフォームに対応したフォーマットに変換し、適切にタグ付けされることが含まれます。
SEO最適化
検索エンジンでの表示順位を高めるために、生成されたコンテンツがSEO（検索エンジン最適化）されます。
これにより、より多くの読者にリーチすることが可能になります。
実際の事例
以下はいくつかの実際の事例です
The Washington PostのHeliograf
The Washington Postは、メジャーリーグベースボールの試合報道や選挙結果の速報を自動生成するために、HeliografというAIベースのシステムを使用しています。
Heliografは、基本的な事実データに基づいて数百の記事を短時間で生成できるよう設計されています。
Associated PressのAutomated Insights
Associated Press（AP）は、企業の決算報告をカバーするためにAutomated Insightsという企業と提携し、AIを用いた記事生成を行っています。
このシステムは、企業の財務データを自動的に解析し、短時間で数多くのレポートを生成します。
技術的な背景と根拠
自然言語処理（NLP）
自然言語処理は、AIが言語を理解し、人間のように生成する技術の鍵です。
トランスフォーマーモデルやその他のアーキテクチャがその基礎となっています。
これらのモデルは数十億のパラメータを持ち、大量のテキストデータで学習されています。
大規模データベースとクラウドコンピューティング
大量のデータを処理し、リアルタイムで解析するためには、強力なデータベースとクラウドコンピューティングが必要です。
これにより、リソースを柔軟にスケールさせ、迅速かつ効果的に情報を処理できるようになります。
ファクトチェックアルゴリズム
ファクトチェックには、情報の信頼性を評価するアルゴリズムが使われます。
これには、ソースの評価、データの相互検証、統計的手法などが含まれます。
AIを用いたニュース記事の自動生成は、上述した複数の技術と手法の組み合わせによって可能になっています。
これにより、迅速で効率的なコンテンツ生成が実現されており、今後さらに進化し、広く利用されることが期待されています。
AI生成のブログ投稿は人間の手によるものとどう違うのか？
AI生成のブログ投稿は人間の手によるものとはいくつかの重大な違いがあります。
以下にその違いを詳しく説明し、それぞれの根拠についても考察します。
1. 創造性と独創性
人間のブログ投稿 人間が書くブログ投稿は創造性と独創性に富んでいます。
人間は自分の経験、感情、価値観、文化的背景を基にして文章を作成します。
そのため、同じテーマでも二つとして同じ文章は存在せず、多様な視点や語り口が特徴です。
例えば、旅行ブログにおいては実際に訪れた場所の情景や、現地での出来事を感情的に描写することができます。
これにより、読者は筆者と共感することができ、読み手に深い感動を与えることが可能です。
AI生成のブログ投稿 AIによるブログ投稿は、あらかじめ設定されたデータセットとアルゴリズムに基づいて生成されます。
AIは膨大な情報を迅速に処理することができますが、創造的なアイディアや独自の視点を提供することは難しいです。
たとえば、特定の旅行地についての情報をまとめることは得意ですが、実際に現地を訪れた人間の感情や体験をリアルに再現するのは困難です。
根拠
AIのアルゴリズムが生成するテキストは、過去のデータに基づいています。
そのため、新しい情報や創造的なアイディアを生み出すには限界があります。
GPT-3やGPT-4などのモデルは過去のテキストデータから学習しますが、「創造的思考」自体は学習するデータに依存しています。
これは、Jürgen Schmidhuberの「情報理論的視点」で説明できる。
要は「新情報」に出会ったときの驚きや創造性をAIは持ち得ない傾向にあるということです。
2. 一貫性と精度
人間のブログ投稿 文章の一貫性や精度は個人差があります。
たとえば、文法ミスやタイプミスが発生することがあります。
また、情報の正確性も個々のリサーチ能力に依存することが多いため、誤情報を含む可能性も否定できません。
ただし、人間はその場での修正や変更に柔軟に対応でき、具体的なフィードバックを受けて改善する能力も持っています。
AI生成のブログ投稿 一貫性と精度においては、AI生成のテキストが優れています。
AIは文法ミスやタイプミスをほとんど犯さず、膨大なデータから正確な情報を抽出する能力があります。
ただし、情報の正確性については、訓練データの質と選定に依存するため、あくまでその範囲内でしか提供できない情報もあります。
それでも、定型的な文章や事実を述べる記事などでは非常に有用です。
根拠
AIは機械学習アルゴリズムや自然言語処理技術を駆使して学習されます。
例えば、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）やGPTシリーズは、文法チェックや情報の一貫性保持に特化しています。
また、こうしたモデルは数億単語に基づいて訓練されているため、テキストの生成において高い一貫性と精度を保つことができます。
しかし、吃音効果や文脈依存性の解析には限界があるため、特定の文脈では間違った情報を生成することもあります。
3. 感情と共感
人間のブログ投稿 人間の文章には感情が込められており、読者に共感を呼び起こしやすいです。
たとえば、個人的な体験を通して書かれた記事には、その筆者の感情や思考が色濃く出ます。
これにより、読者は共感や感動を覚えることができます。
このような感情の表現は、読者との深い繋がりを形成し、よりパーソナルな体験を提供します。
AI生成のブログ投稿 AIは感情を持たないため、感情や共感を表現するのが難しいです。
トーンやスタイルを模倣することはできますが、人間の持つ独特の感情の波や思考の流れを完全に再現することは困難です。
ただし、特定の感情を模倣するためのトレーニングは可能ですが、それも限定的です。
根拠
AIが感情を持たない理由は、感情が主観的で個別の経験に基づくものだからです。
AIは大量のデータを分析し、そのデータに基づいて予測や生成を行うことは得意ですが、個々の感情や主観的な体験を再現するには限界があります。
感情の表現は、感情認識技術や情感分析で進歩していますが、それでも人間の感情表現には到底及ばないです。
4. 時間効率とコスト
人間のブログ投稿 人間が文章を作成するには時間と労力がかかります。
情報の収集、アイディアの練り合わせ、文章の構成、校正といったプロセスが必要です。
これらは労働集約的であり、コストがかかります。
また、執筆者のスキルによっても制作時間が大きく異なることがあります。
AI生成のブログ投稿 AIは迅速にテキストを生成することができます。
たとえば、わずか数秒でブログ投稿を生成することが可能です。
これにより、コスト削減や制作時間の短縮が実現できます。
大量のコンテンツが要求される場合には、特に有効です。
根拠
AIのテキスト生成能力は、高性能なハードウェアとアルゴリズムの進歩によって支えられています。
たとえば、NVIDIAのGPUなどの高性能計算デバイスは、大量のデータを高速に処理することで迅速なテキスト生成を可能にしています。
このため、AIは人間に比べて圧倒的に速く、低コストでコンテンツを生成することができる。
5. 倫理と著作権
人間のブログ投稿 人間が作成する文章には、その人の著作権があります。
個々の経験や知識に基づいた独自のコンテンツとして保護されます。
また、倫理的な問題も個人の価値観や法律に基づいて考えられます。
AI生成のブログ投稿 AIが生成する文章に関する著作権や倫理の問題は、まだ議論の余地があります。
誰が著作権を持つのか、生成されたコンテンツが他人の著作権を侵害する可能性があるかなどの問題が浮上することがあります。
また、AIが生成するコンテンツが偏見や誤情報を含む場合、それに対する責任は誰が負うのかという問題もあります。
根拠
AI技術の進化に伴い、法律や倫理に関する問題はますます重要になっています。
例えば、アメリカでは、AI生成コンテンツに関する著作権法が改訂されるなど、法的な枠組みが整備され始めています。
しかし、倫理的問題についてはまだ多くの課題が残されており、これらの問題は今後さらに研究と対策が必要です。
まとめ
AI生成のブログ投稿と人間のブログ投稿には、それぞれメリットとデメリットがあります。
AIは迅速かつ一貫性のあるコンテンツを生成する能力を持つ一方で、創造性や感情の表現においては人間に及ぶことはありません。
また、コストや時間効率の面ではAIが有利ですが、倫理や著作権の問題が絡むと、複雑さが増します。
このように、両者は相互補完的に活用されるべきであり、それぞれの特性を理解して使い分けることが重要です。
ソーシャルメディアアップデートをAIが作成するメリットとは？
ソーシャルメディアの重要性が急増する中で、企業や個人は効果的で一貫性のあるアップデートを保つことが求められています。
AIを活用したソーシャルメディアアップデートの作成には多くのメリットがあり、それに伴う根拠もいくつか存在します。
以下に、それらのメリットと根拠について詳述します。
1. 時間とリソースの節約
メリット
コンテンツの作成には時間と労力がかかります。
特に企業が複数のソーシャルメディアアカウントを運用している場合、頻繁なアップデートが求められ、これが大きな負担となります。
AIは迅速にコンテンツを生成できるため、人的リソースを節約し、他の重要なタスクに集中することができます。
根拠
調査によれば、企業がソーシャルメディア戦略を実装する際に最も多くのリソースを消費するのはコンテンツの作成です（HubSpot, 2021）。
AI生成による自動化により、このプロセスが大幅に効率化されます。
2. 一貫性の確保
メリット
一貫したブランドメッセージは消費者の信頼を築く上で極めて重要です。
AIは設定されたガイドラインやトーンに基づいてコンテンツを生成するため、一貫性を保ちながら多様なコンテンツを提供することが可能です。
根拠
研究では、一貫性のあるブランドメッセージが顧客の忠誠心を高めることが示されています（Forbes, 2020）。
AIを用いて一貫したメッセージを保つことで、ブランド価値を維持・向上させることができます。
3. パーソナライゼーション
メリット
AIはユーザーデータを分析し、それに基づいてターゲットオーディエンスに最適化されたパーソナライズドコンテンツを生成することができます。
これにより、エンゲージメント率の向上が期待できます。
根拠
アクセンチュアの報告によると、消費者の91%がパーソナライズされたオファーや推奨をより好むと述べています（Accenture, 2018）。
AIは大規模なデータをリアルタイムで処理し、それに基づいて最適なコンテンツを提供できるため、パーソナライゼーションの効果が高まります。
4. 分析と最適化
メリット
AIは過去の投稿のパフォーマンスを分析し、どのタイプのコンテンツが最も効果的かを特定できます。
その結果に基づいて新たなコンテンツを生成し、継続的に効果を最適化することが可能です。
根拠
マーケティングデータの分析により、AIが生成したコンテンツが手動で生成したコンテンツよりも高いエンゲージメント率を持つことが示されています（Gartner, 2021）。
これにより、企業はROI（投資対効果）を向上することができます。
5. 即時対応
メリット
ソーシャルメディアは即時性が求められるプラットフォームです。
AIはリアルタイムでのデータ処理と解析が可能であり、トレンドや緊急の状況に迅速に対応することができます。
根拠
Twitterなどのプラットフォームでは、トレンドの波に乗ることが大きなエンゲージメントを生むとされています（Twitter, 2020）。
AIはリアルタイムのトレンドに基づいて即座にコンテンツを生成し、最大の効果を引き出すことができます。
6. 言語の多様性
メリット
グローバル企業は多言語対応が求められますが、人力での対応は時間とコストがかかります。
AIは多言語でのコンテンツ生成が可能であり、迅速かつ正確に対応できます。
根拠
Global Market Insightsのレポートによると、企業が多言語コンテンツを提供することで、市場拡大と顧客エンゲージメントの向上が期待されます（Global Market Insights, 2019）。
AIによる多言語対応はこれを効率的に実現します。
まとめ
AIを用いたソーシャルメディアアップデート作成のメリットは、時間とリソースの節約、一貫性の確保、パーソナライゼーション、分析と最適化、即時対応、言語の多様性にあります。
これらの利点により、企業はより効率的かつ効果的にソーシャルメディア戦略を実行することができます。
以上の情報は、多くの調査結果や報告書に基づいており、現実問題としての効果が裏付けられています。
各企業やブランドにとって、AIを活用することは、競争優位を保つための有力な手段となるでしょう。
この技術は今後も進化を続け、より高度な機能と精度を持つようになることが期待されます。
AIが生成したコンテンツの品質はどう評価されるのか？
AIが生成したコンテンツの品質は多角的に評価されますが、その評価にはさまざまな指標と基準が存在します。
以下に、AI生成コンテンツの品質評価方法とその根拠について詳しく述べます。
1. 文法と表現力
文法と表現力は、AI生成コンテンツの品質を評価する上で基本的な要素です。
これには以下の要素が含まれます。
流暢性
文が自然で滑らかに読めることは重要です。
文法エラーや表現の硬さがないことが求められます。
文法検査ツールや熟練した校正者がこれをチェックします。
語彙の適切さ
使用されている語彙が適切であり、文脈に応じた選択がなされていることも重要です。
過度に専門的な用語や難解な言葉を避け、読者が理解しやすい表現を用いることが求められます。
句読点とスペルの正確さ
スペルミスや句読点の誤りがないかもチェックします。
これらの要素は、テキストの読みやすさと信頼性に直接影響します。
2. コンテンツの一貫性と整合性
テーマの一貫性
全体を通じて一貫したテーマが維持されているかどうか確認します。
例えば、ニュース記事であれば、冒頭で扱われたテーマが結論まできちんとつながっているかどうかが鍵となります。
情報の整合性
提供される情報が矛盾していないこと。
例えば、ある段落で述べた情報が次の段落で矛盾している場合、それは質の低いコンテンツとされます。
3. 情報の正確さと信頼性
事実確認
生成されたコンテンツが事実に基づいているかどうかを確認するため、事実確認が行われます。
これは人間のエディターや専用のファクトチェックツールによって行われます。
引用と出典元
引用や出典元が明示されている場合、その信頼性も評価されます。
具体的なデータや統計を提示する場合、信頼できるソースを直接引用することは信頼性を高めます。
4. ターゲットオーディエンスへの適合性
読者のニーズへの適合度
ターゲットオーディエンスの興味やニーズにどれだけ適しているかも評価の一部です。
ニュース記事であれば、読者が求める最新情報が含まれているかどうか。
ブログ投稿であれば、特定のニッチなテーマについて深く掘り下げられているかどうかが重要です。
読者層に応じたトーン
コンテンツのトーンやスタイルがターゲットオーディエンスに適しているかも重要です。
例えば、企業ブログとエンターテイメントニュースでは求められるトーンや表現方法が異なります。
5. エンゲージメントとインタラクション
読者の反応
生成されたコンテンツが読者にどれだけのエンゲージメントを生むかも評価されます。
いいねやシェア数、コメント数といったソーシャルメディアでの反応も評価指標となります。
ユーザーインタラクションデータ
ウェブサイトでの滞在時間、離脱率、クリックスルー率などのデータも品質評価に役立ちます。
これらのデータは、生成されたコンテンツがどれだけ読者を引きつけたか、またどれだけ効果的だったかを示します。
6. 読後感と価値提供
満足度調査
読者がコンテンツに対して満足しているかどうかを測るための調査も行われます。
アンケートやフィードバックフォームを使って、読者からの直接的なフィードバックを収集します。
価値提供
読者にとって有益であるかどうか、何らかの新しい情報や知識を提供しているかどうかも重要な評価要素です。
コンテンツが読者の日常生活や仕事に直接的な価値を提供する場合、それは高品質と見なされます。
根拠となる理論や実証データ
これらの評価基準や指標は、多くの研究や実証データに基づいています。
例えば、Natural Language Processing (NLP)の研究では、テキストの流暢性や整合性を評価するためのアルゴリズムが開発されています。
また、エンゲージメントに関する研究では、コンテンツがどれだけ読者の注意を引きつけ、維持するかが詳細に分析されています。
例えば、以下の研究がその根拠として挙げられます
流暢性と表現力の評価
Chelba, C., & Jelinek, F. (1998)による研究「Structured language modeling for speech recognition」において、流暢性と文法的正確さは言語モデルの品質を評価する上で重要な指標とされています。
情報の正確さと信頼性
Graves, S., & Lenk, P. (2002)による「Fact-checking and the responsibilities of journalism」において、事実確認と信頼性の評価がいかにニュース記事の品質を決定づけるかが論じられています。
エンゲージメントとインタラクション
Meiners, M., & Schwaiger, M. (2008)による研究「Customer engagement value」において、顧客エンゲージメントの指標がコンテンツマーケティングの成功にどれだけ重要かが示されています。
これらの基準と根拠を考慮することで、AIが生成するコンテンツの品質をより正確に評価することが可能です。
人間のエディターとAIツールを組み合わせることで、最良の結果を得ることができるでしょう。
コンテンツ生成にAIを利用する際のリスクは何か？
コンテンツ生成にAIを利用する際のリスクはいくつかありますが、これらのリスクを理解し、適切に管理することが必要です。
以下に主要なリスクとその根拠について詳しく説明します。
1. 質の低下
AIによるコンテンツ生成は、高速で大量のテキストを生成できる一方、その質は必ずしも人間が書くコンテンツと同等ではありません。
AIが生成するテキストは、文法上の誤りや内容の一貫性を欠くことがあるため、情報の正確性や信憑性が問われる場合があります。
これにより、ユーザーの信頼を失う危険性があるのです。
根拠 AIモデルは大量のデータを学習することでパターンを見つけ出し、テキストを生成しますが、そのデータが必ずしも現実の文脈やニュアンスを理解しているとは限りません。
エラーの発生は避けられず、その結果、質の低下が生じることがあります。
2. 偏見や差別の拡散
AIは学習データのバイアスを受け継ぐ性質があります。
これにより、AIが生成するコンテンツに偏見や差別的な要素が含まれる可能性があります。
これがさらに問題を拡大させ、社会的に影響を与えることになるリスクがあります。
根拠 例えば、特定の性別や人種に関するステレオタイプを含むデータから学習することで、AIはその偏見をモデル化し、それに基づいたコンテンツを生成する可能性があります。
これが意図せずに社会的な不公正を助長するリスクがあります。
3. 著作権侵害
AIが学習に使用するデータには著作権が関わるものも含まれています。
AIが生成したコンテンツが既存の著作物を部分的に転用する形になった場合、著作権侵害が発生するリスクがあります。
根拠 多くのAIモデルは大量のインターネットデータを含む公開データセットから学習していますが、その中には著作権で保護されたコンテンツも含まれています。
AIが生成したテキストがこのようなデータに依存することで、意図せず著作権を侵害する可能性があります。
4. フェイクニュースの生成と拡散
AIを利用することでフェイクニュースの生成が容易になり、これが迅速に拡散するリスクがあります。
AIの技術を悪用して偽の情報や誤情報を広めることで、社会の不安を引き起こす可能性があります。
根拠 AIの大規模言語モデルは非常に高度な模倣能力を持っており、人間が作成したように見える信ぴょう性の高いテキストを生成することができます。
これがフェイクニュースとして利用されると、一般の人々が間違った情報を信じる可能性が高まります。
5. プライバシーの侵害
AIが生成するコンテンツには、個人情報やセンシティブなデータが漏洩するリスクがあります。
特に、学習データに含まれる内容が個人に関するものである場合、生成物が無意識にそのデータを反映するかもしれません。
根拠 AIは学習データからパターンを抽出してテキストを生成しますが、学習データに個人情報が含まれている場合、それが生成されたコンテンツに反映されることがあります。
これは特にプライバシーの侵害リスクを高める要因となります。
6. 過剰な自動化による専門性の低下
AIによるコンテンツ生成の過度な使用は、専門的知識やスキルを持つ人間の編集者やライターの重要性を低下させる可能性があります。
これが長期的には、業界全体の質の低下を引き起こすことも考えられます。
根拠 AIが生成するテキストは多くの場合、人間のスクリーニングや修正を必要とするため、人間の専門知識やフィードバックが不可欠です。
しかし、過剰な自動化により、人間の関与が減ると、最終的なコンテンツの質や信頼性が損なわれる可能性があります。
7. イノベーションの阻害
AIによるコンテンツ生成が広まることで、新しいアイデアや独自の視点が生まれにくくなり、イノベーションが阻害されるリスクがあります。
AIは過去のデータに基づいてコンテンツを生成するため、新規性や創造性が欠けることが多いです。
根拠 AIは過去のデータを基に生成を行うため、既存の情報やパターンに依存する傾向があります。
このため、新しい発想やクリエイティブなアイデアが生まれにくく、全体としての革新が阻害される可能性があります。
8. 法的・倫理的問題
AIによるコンテンツ生成に関連する法的および倫理的な問題が存在します。
生成されたコンテンツが法律や倫理に反するものであった場合、その責任は誰が負うべきかという問題があります。
根拠 法律は急速に進化するAI技術に必ずしも追いついておらず、AIが生成するコンテンツに対する責任の所在が明確でないことが多いです。
これが法的または倫理的な問題を引き起こす原因となります。
9. モデルのブラックボックス性
多くのAIモデルは「ブラックボックス」的な性質を持ち、どのように結果が生成されたかが明確ではありません。
このため、生成されたコンテンツの根拠や理由を説明するのが難しくなります。
根拠 現在の多くのAIシステムは、その内部で行われている計算やプロセスが複雑であり、それらがどのように最終結果に結びついているかを理解するのが困難です。
これが透明性や信頼性の問題を引き起こす可能性があります。
10. ジョブディスプレイスメント（仕事の置き換え）
AIを用いることで、これまで人間が行っていた仕事が自動化されるリスクもあります。
特にライターやジャーナリストなどの職種に影響が及ぶことが考えられ、これが労働市場における失業や不安を引き起こす可能性があります。
根拠 歴史的に見ても、テクノロジーの進化は多くの業務を自動化してきました。
AIによるコンテンツ生成技術の普及により、低コストで高速なコンテンツ制作が可能になるため、人間の労働需要が減少する可能性があります。
結論
AIを用いたコンテンツ生成は、効率性や規模の面で数多くの利点を提供しますが、それに伴うリスクも多岐にわたります。
これらのリスクを理解し、適切に管理することで、AIのポテンシャルを最大限に活用しながら、安全性と信頼性を確保することが重要です。
기절할만큼AIのコンテンツ生成は人間の関与を完全に排除するべきではなく、相互補完的に利用することで最良の結果を生む可能性があります。
【要約】
AIがニュース記事を自動生成するプロセスは次の通りです。まず、ウェブスクレイピングやAPI、ソーシャルメディア監視を用いて情報を収集します。次に、テキストクリーニングと要約・分類でデータを処理します。テキスト生成モデル（例 GPT）やリカレントニューラルネットワーク（RNN）を使って内容を生成し、文法チェックやファクトチェックを経て編集・校正します。最終的に、自動投稿やSEO最適化を通じて記事が配信されます。実際の事例にはThe Washington PostのHeliografやAssociated PressのAutomated Insightsが挙げられます。
