AIで記事制作は可能？ChatGPTの登場で何が変わる？

対話型AI「ChatGPT」は、2022年ごろから話題になり、AI革命の火付け役になりました。AIブーム自体は1950年代から存在していましたが、ChatGPT の登場でAIが身近な存在になりました。

ChatGPT は、2023年4月現在、世界中に広がり、日本でも老若男女を問わず個人や企業で活用され、行政機関においても原稿の作成への活用が検討されるほどの盛り上がりを見せています。

ChatGPTは、人間が書くような自然な言葉で文章を生成するため、さまざまな場面で活用できる能力を秘めています。例えば、AIによる記事制作もその一つです。本記事では、ChatGPTのようなAIを活用して、もしくは応用することで、どこまで記事制作に利用できるのかを考えてみます。

AIで記事制作はできるのか

現在のAI技術、とくにChatGPTを使ってどこまで記事制作が可能なのかを解説します。

AIによる記事制作とは

AIによる記事制作とは、人工知能技術を活用して、自動的に文章を生成することを指します。この技術は、自然言語処理という分野で発展しており、大量のデータから文章のパターンを学習して、自動的に文章を生成することができます。

AIを使った記事制作のメリット

AIによる記事制作は、大量の文章を短時間で生成することができるため、ニュース記事や商品紹介記事、ブログ記事など、さまざまな分野で利用されています。また、人手で記事を書く場合と比べて、作業時間やコストを削減できるというメリットがあります。

AIによる記事制作のプロセス

AIによる記事制作には、主に2つの方法があります。1つは、既存の文章からパターンを学習して文章を生成する方法です。これは、GPT（Generative Pre-trained Transformer）のモデルが代表的で、大量のデータを学習して、文章の文法や構造を理解してから、自動的に文章を生成します。

もうひとつは、テンプレートに基づいて文章を生成する方法です。これは、特定のジャンルや用途に合わせた文章の雛形を作成し、その雛形に必要な情報を入力することで、自動的に文章を生成します。この方法は、商品紹介やブログ記事など、比較的定型化された文章を生成する場合に利用されます。

AIによる文章生成の仕組み

AIによる文章生成は、自然言語処理という技術を用いて実現されます。具体的には、以下のような仕組みで文章が生成されます。

1. 学習データの収集

最初に、大量の文章を用意して、それを学習データとして利用します。これは、文章のパターンを学習するために必要なデータです。

2. トークン（数値や文字列）化

学習データをトークン化し、機械が理解できる形式に変換します。トークン化とは、文章を単語や句に分割する処理のことです。

3. モデルの学習

学習データを用いて、ニューラルネットワーク（neural network）と呼ばれるモデルを学習させます。ニューラルネットワークとは、脳の神経回路を模した多層の数学的モデルで、機械学習や人工知能の分野で広く用いられるアルゴリズムです。このモデルは、文章の文法や構造を理解するために必要な情報を学習します。

4. 文章生成

学習が終了したら、新しい文章を生成することができます。学習したモデルに対して、特定のトークンを入力することで、そのトークンに続く文章を自動的に生成します。

5. ポストプロセス（postprocessing：後処理）

生成された文章を、より自然な形式に整形するための後処理が必要な場合があります。例えば、生成された文章が文法的に不適切であったり、矛盾があったりする場合は、修正する必要があります。

以上が、AIによる文章生成の基本的な仕組みです。ただし、文章生成は非常に複雑なタスクであり、高品質な文章を生成するためには、多くの工夫や技術が必要です。

AIによる記事制作の流れ

AIによる記事制作の流れは、以下のようになります。

1. 目的設定

まずは、記事を書く目的や対象となる読者、テーマ、キーワードなどを明確にします。これらの情報は、記事の質や内容に大きな影響を与えます。

2. データ収集

次に、AIに与えるための大量のデータを収集します。例えば、過去に書かれた同様のテーマの記事や、関連する分野の論文、ニュース記事、ブログなどが挙げられます。

3. データ前処理

収集した多種多様なデータをAIが扱えるようにするためには、事前にデータの前処理を行う必要があります。データ前処理とは、データをコンピュータが扱いやすい形式に変換する作業のことです。具体的には、文章を分かち書きする処理や、品詞や構文解析などの言語処理を行うことが挙げられます。これにより、AIがデータを理解し、適切な文章を生成するための基盤が整います。

4. モデルの学習

前処理が完了したら、AIモデルを構築し学習させます。モデルとは、データを入力として受け取り、文章を出力する仕組みです。学習データに基づいて文章のパターンや構造を理解するように訓練します。

5. 記事生成

モデルの学習が終わったら、AIによって記事を生成します。生成された記事は、適切な文法や構造を持つ文章となります。ただし、生成された記事が正確であることを保証するために、人間が校閲を行う必要があります。

6. 記事の修正

生成された記事が、必要な情報を十分に伝えられているか、読み手が理解しやすい形式で書かれているかを確認し、必要に応じて修正します。

7. 公開

最後に、修正を終えた記事を公開します。公開後は、読者からのフィードバックを受け取り、記事を改善することがあるかもしれません。

以上が、AIによる記事制作の一般的な流れです。ただし、実際には、記事の目的や内容、AIモデルの設定、データの収集など、多くの要素が影響を与えます。

AIを使った記事制作の活用例

AIを使った記事制作は、様々な分野で活用されています。ニュース記事の自動生成は、AIによる記事制作の一般的な活用例のひとつです。例えば、ワシントン・ポスト（The Washington Post）は、2019年にAIによってスポーツの試合結果を自動的に記事化するプラットフォームを導入しました。AIは、試合のデータを解析して、試合の概要や注目のプレー、勝敗などを含む記事を生成します。

AIを使った記事制作の限界

AIによる記事制作には、いくつかの課題があります。例えば、自然な文章を生成するためには、人間が書いた文章を大量に学習する必要があります。また、文章の意図や論理的なつながりを理解することは難しいため、文章の質や読みやすさに課題が残ります。

つまり、AIによる記事制作は、高速でコスト効率が良く、短期的な目的には適していますが、長期的な目的に向けた高品質な記事を生成するためには、人間の編集者やライターと協力する必要があります。

AIによる記事制作には、いくつかの限界があります。以下に代表的なものを4つ挙げてみます。

自然な文章の生成が難しい

AIは、機械的なルールに基づいて文章を生成するため、人間が書くような自然な表現や感情の表現が難しい場合があります。特に、複雑な文脈や抽象的な概念を扱う場合には、自然な文章を生成することが難しくなることがあります。

記事の品質や正確性の確保が難しい

AIによる記事制作では、人間が書いた記事と比較して、品質や正確性が低い場合があります。AIが生成する文章は、データの品質や内容に依存するため、不正確な情報を含んでいる可能性があります。

著作権の問題がある

AIが生成した文章が著作権を侵害する可能性があるため、法的な問題が発生することがあります。特に、AIが既存の記事や文書を基に新しい文章を生成する場合には、著作権に関する問題が発生することがあります。

意思決定や判断を要する文章の生成が難しい

AIは、あくまでもルールやパターンに基づいて文章を生成するため、意思決定や判断を要する文章の生成が難しい場合があります。例えば、政治的な問題や倫理的な問題に関する記事を生成する場合には、AIだけでは正確な情報や見解を表現することが難しい場合があります。

以上が、AIによる記事制作の限界の一部です。AIは、効率的な文章生成を可能にしますが、まだまだ人間には及ばない部分が多くあります。

AIの特徴を理解すれば活用する価値が高い

ChatGPTは、実際に利用することで、その価値の高さを実感できます。AIを使った記事制作は、今後ますます進化する可能性がありそうです。

AIの活用は時間短縮の面で、特に利用価値が高いといえるでしょう。膨大な情報を収集して選別するという作業を人間に代わって、しかも短時間で行い文章として提示してくれます。情報量という点を重視するならば、品質についても期待できるのではないでしょうか。

ただし、生成される内容についての課題を抱え、子どもや学生の思考力の低下を危惧する声もあるようです。信憑性や著作権については、人間が内容を確認し別のツールを使用してチェックするなど、解決できる方法があるでしょう。そして、AIの文章をもとに、内容を深めていくことで、人間の思考力や創造力が保たれていくのではないでしょうか。