斜陽産業と言われるマスコミ業界。収益が悪化する一方、ネット媒体の台頭で速報性が問われ、人繰りの厳しい会社も少なくない。そんな中、取材活動をAI（人工知能）が担当する「記者0人の通信社」が陰で威力を発揮しているという。先端技術はジャーナリズムを救うのか、それとも記者の仕事を奪うのか、追った。

JX通信社（東京都千代田区）は、主にマスコミ向けに災害や事故、事件などの発生に関するSNS上の投稿を収集・分析し、発生地点や内容などが「確からしい」情報を提供するサービス「FASTALERT」を2016年から運営している。NHKと民放キー局全局、新聞社で導入されているほか、消防や警察に自治体、インフラ系民間企業なども災害情報を得るため利用する。

Twitterのビッグデータがマスコミの「目」に
08年創業のベンチャーであるJX通信社の社員のうち過半数を占めるのはエンジニア。「通信社」を名乗るものの、記者は0人だ。FASTALERTでTwitterの膨大な書き込みを分析、「ニュース」を発見する役割は主にAIが担っている。

具体的には、膨大なツイートの文章や画像などから、「●県××市で土砂崩れ」「東京都△△区の□□銀行で強盗事件発生」といった災害や事故、事件の発生をいち早く覚知、マスコミなどの顧客企業に通報する。全国にいるTwitterユーザーによる「街でこんな大変な事件を見た」といった書き込みが、メディアのいわば「目」として機能するのだ。

同社の担当者は「変動はあるものの、1日で100万件程度のツイートを分析し、クライアントに5000～1万件の（ニュース発生の）“アラート”を流している」と明かす。

例えば台風15号が被害を出した9月8日～10日では、台風関連のツイートのアラートは全国で11935件に及んだ。発生地点の都道府県別でみると、被害が多かったり話題になった東京都では2018件、神奈川県1941件、千葉県も1899件となった。台風19号の時（10月11～13日）も全国で18062件のアラートが検出された。

今回の台風では主に停電や事故、防風に浸水の発生が取り上げられた。全国ニュースで流れる大規模な災害もあれば、ローカル向けの事故情報など内容は多岐にわたる。

過去の画像ビッグデータから「ウソ」検出
ただ、人力でなくAIが膨大なツイート情報の中から「本当らしい」ニュース発生を見つけるとなると、問題になるのが偽情報や紛らわしい書き込みだ。

JX通信社の米重克洋社長は「例えば『火事』と書き込まれていても、ツイートの内容は焼肉の様子だったりする」と指摘する。16年の熊本地震の際も「動物園からライオンが放たれた」といったウソの書き込みが無関係な画像と共に拡散した。実際、偽ツイートをよく確認せずに取り上げて報じてしまうネットメディアは今も後を絶たない。

そこで同社がSNSの偽情報を検知するため活用しているのが、AIによる膨大な情報を使った機械学習や、画像処理といった分析技術だ。「例えば『〇〇バイパスで事故』という内容の画像を違う人がそれぞれ同じ時間帯にアップしていたら、その事故情報は確からしいと認識する」（米重社長）。

偽の画像についても、災害時に出回るのはたいてい過去にツイートされていた物が多いため、蓄積された膨大な投稿画像の情報を参照することで、「これはパクツイ（過去の他人のツイートを勝手に自分の書き込みのように装い投稿すること）だ」などとAIに気付かせることができる。「“ラストワンマイル”の作業は人力で確認することもあるが、過去の情報を活用することで99％の偽画像は弾ける」と胸を張る。

警察の記者クラブなどでも所属マスコミが活用するようになってきたFASTALERT。記者たちはJX通信社からのアラートを受け取ると、そのニュースの現場に急行したりツイートを発信した人に接触するなどして、従来より素早く事件・災害の報道ができるようになってきたという。

浸透の背景には、ネットニュースの発達で速報性が強く求められている点が大きい。ただ、米重社長がさらに強調するのがマスコミ業界の深刻な「人手不足」だ。

「労働集約」で行き詰まるマスコミ
日本新聞協会によると、12年には約2万人いた新聞社・通信社の記者数は19年には1万8千人を割り込んだ。購読数や広告売り上げの不振で新卒採用数を減らしたり、早期退職を促した会社も少なくない。

米重社長は「記者の数が減ってもマスコミの仕事量自体は減らず、1人当たりの業務は増えている。一方、マスコミ業界ではこれまで、テクノロジーによる目覚ましい仕事の効率化が行われてこなかった。『労働集約的』でない報道メディアのモデルを作る必要がある」と指摘する。

そこで、JX通信社がAIで人手を代替できると考えた業務が、マスコミの報道でもウェイトの高い事件や災害などの「ストレートニュース」の把握だ。従来は社会部などの記者が警察や消防などの人間と関係を築いて情報を入手したり、人力で災害現場を探し回ったりするといったアナログな手法が一般的だった。

SNS上で情報収集を試すマスコミの記者も以前から存在したが、人力での確認作業にはやはり限界がある上、誤情報に気付くのも容易では無かった。SNS情報の収集における「量」と「質」を、AIが代わりに担保することができるという仕組みだ。

近年台頭しているネットメディアの中には、必ずしもマスコミのように一次情報を取材せず、彼らの報道やSNS情報を転載・引用するだけの「まとめサイト」的な立ち位置の媒体も少なくない。記事が原則無料で、PV（クリック数）に応じて広告を集めるマネタイズの方式がWeb業界で一般的なのが原因だ。

米重社長もJX通信社の起業について「中学生の時にニュースサイト的なブログを自分で運営していた時、（自分で情報発信する）ネットメディアがいかにもうからないかを痛感したのがきっかけ。新聞の部数が減り、テレビも広告が取れなくなってきた時に『報道』をいかに維持できるか考えた」と打ち明ける。

ただ、他の多くの職業で「AIが人間の仕事を奪う」という議論がなされているように、ジャーナリズムの重要な仕事の1つである取材業務をAIがより素早く、正確に行えるとしたら、生身の記者の仕事も変わるのだろうか。

AIでも覆しきれない「メディアの収益問題」
米重社長は「報道機関はストレートニュースを伝える情報の『ライフライン』と、言論機関という両方の役割を持っている」とみる。ストレートニュースをそのまま伝えるような日々のルーティンワークや、膨大な情報から使える物を抽出する作業はある程度AIに代わられる一方、そもそも「何が社会的に問題なのか」といった記事の課題を設定し、取材相手から聞き出す作業は機械などには30～50年後も代替できないのでは、と指摘する。「『何が起きたか』までは機械ができるが、『なぜ起きたか』は人間の仕事」というわけだ。

一方で、特にネット記事では、行政や企業のリリース内容をろく分析せずそのまま流す記事がよく散見される。記者業界では「横（に書かれたリリース文）を縦（の記事）にする」と呼ばれるが、その程度の執筆業務はいずれAIなど機械がこなすようになる、と米重社長は推測する。「オピニオン（主張）執筆や、記事内容が客観的かどうか、裏付けが取れるかどうかといった仕事は人間がしなくてはいけない。そこにメディアがリソースを割けるよう、機械と人間は分業すべき」と説く。

記者に成り代わるというより、むしろメディアの人的コストを肩代わりし、支援する目的で始まった同社の「取材AI」。ただ、特に現在のメディア業界では、良くも悪くも「ネット上でどれだけ読まれたか」がマネタイズの指標になりがちで、専門記者を現場に張り付けるコストがかかる旧来型の媒体は、「直接取材を重視しない」傾向にあるネットメディアに比べどうしても収益で不利な状況が続く。

米重社長も「災害などの情報の間違いは人命にも関わる。ただ、ゲームに例えると『どんなことをしてもバズってPVが稼げれば良い』というルールに（今のネットメディアは）なりがちだ」と指摘。「正しい情報を発信しないともうからない」ようなメディアの収益モデルを作らない限り、「悪貨による良貨の駆逐」は是正されないのでは、とみる。