広報・マーケティング担当者にとって、日々のニュース収集・分析は欠かせない業務です。

自社の露出状況を把握し、競合動向や市場トレンドをつかむことで、先手を打った広報施策・マーケティング戦略を打ち立てることができます。

しかし膨大な情報が日々発信される中で、必要な記事を効率的かつ的確に収集し分析するのは容易ではありません。

そこで注目されているのが、生成AIを活用したニュースの取得・分析です。生成AIは大量の情報源から自動で関連情報を集約・要約し、要点を整理することが可能なため、従来手間のかかっていたリサーチ作業が劇的に短縮されます。

本記事では、生成AI時代のニュース収集術を軸に、広報担当者が意識すべきポイントや具体的なプロセスを解説します。

ニュースデータの扱い方

まずニュースデータはどのように扱えばよいのでしょうか。

データの扱い方の基本は、名著『イシューから始めよ』にも記載されている、以下の3つの軸を基本と考えるのが分かりやすいかと思います。

• 比較（データAとデータBを比較する）
  自社と競合の記事数を比較する／リリースごとの露出数を比べる etc
  
  
• 構成（データの内訳比を見る）
  どのメディアに取り上げられたか構成比を出す／ポジティブ・ネガティブなど感情割合を算出する etc
  
  
• 変化（時系列変化を見る）
  昨年と今年の露出数変化を見る／増減タイミングを把握する etc

そしてこうした3軸をより分かりやすくするために、ダッシュボードなどの可視化が取り入れられます。

さらに既存データから未来予測をしたり、打ち手を考えたりすることも重要です。

この一連のタスクも生成AIが得意な分野と言えるでしょう。

ニュース取得をタスク分解

ニュースを分析するには、まずニュースを取得するプロセスが必要となります。

ニュース分析は、まずニュースを探し、中身を確認し、分析するという3つのプロセスに分けることができます。

ニュース処理の前提

そしてこの3つのプロセスを全て自動化することが最初の重要ポイントとなります。

自動化には、前提として以下の2つのポイントが重要となります。

1．プログラミングは必須（だがAIに任せられる）

自動化するにあたり、プログラミング処理はマストとなります。しかしこのプログラミング処理自体もAIがやってくれる時代が到来しています。

ReplitやDevinといったAIツールを使えば、環境構築や必要ファイル自体を自分で実装し、テストしてくれることもできるようになっています。

これらはバイブ・コーディングと呼ばれ、これからのプログラミング手法の主流となるとも言われています。

2．日付処理はとても重要

ニュース分析において、日付処理は単なる付加情報ではなく、分析の根幹を支える要素です。なぜなら「いつ」という情報がないニュースは、その価値や文脈を大きく損なうからです。

日付データがもたらす分析価値

• 情報の信頼性評価: 最新の記事か古い記事かによって、その情報の信頼性や参照価値が大きく変わります。日付なしでは「今でも有効な情報なのか」判断できません。
• 因果関係の特定: 「Aという出来事の後にBという現象が起きた」という時間的前後関係を正確に把握することで、PRアクションの効果測定が可能になります。

生成AIを活用したニュース分析では、AIが日付情報を正確に理解することで、時間軸に沿った文脈理解が可能になります。

例えば「○○企業の△△製品に関する報道が先週から急増している」といった時間的変化を捉えた分析が可能になります。

そのため、記事取得時には必ず公開日・更新日の両方を取得し、国際標準のタイムスタンプ形式（ISO 8601形式：YYYY-MM-DDThh:mm:ss+09:00）で保存することをお勧めします。このフォーマットはデータ分析ツールや生成AIとの親和性も高く、後の分析作業を格段に効率化します。

①ニュースを探す

このプロセスは各種クリッピングサービスなど、外部サービスを利用すると容易に記事データを取得することができます。

ニュース処理にあたり、日付の処理は最も重要な処理の一つです。いつ更新されたニュースなのか、

データ取得手法：

A.検索クエリで探す

オーソドックなのは検索クエリで探す方法です。

SerpAPIやSerachAPI、Brave APIなどで特定の検索クエリを対象として、データを取得する方法となります。

ある程度

B.特定ページから探す

例えばYahooニュースだけを対象としたい場合は、サイト内検索でクエリを入力させて検索する方法なども取れます。

Yahooニュースから「大阪万博」でデータを取得するURL
https://news.yahoo.co.jp/search?p=大阪万博

また、

C.検索クエリそのものを生成AIに作らせる

従来のクリッピングサービスは、指定したキーワードに合致する記事を収集する点では効率的でした。しかし、「どのキーワードで探せば、本当に重要な情報を見つけられるのか？」というキーワード設定自体の難しさや、キーワードに含まれないが文脈的に重要な記事の見逃しという課題がありました。
このあたりも生成AI時代は、全く異なるアプローチが可能です。生成AIでは探したいキーワードそのものを生成させる、ということも可能になりました。

それぞれの

②中身を読む

記事を探し出した後は、実際の記事の中身を読み、判断（場合によっては分類）していくプロセスになります。

ここは従来人間が一つ一つ手作業で行ってきたプロセスですが、生成AI時代は「記事を読む」というプロセス自体をAIに担ってもらうことが可能になりました。

特に、近年従来苦手であった日本語特有でもある縦書きの記事も認識できるようになりました。以下は

URLがわかっている場合
URLがわかっていない場合

スクレイピングとは

生成AI時代のスクレイピング

③判断／要約／分析する

ネガポジ分析や文章の要約、そこに書いてある記事論調の評価などは、生成AIが最も得意なタスク範囲の一つでもあります。

要約

ネガポジ分析

Thinkingモデルの活用

データベース活用でより堅牢に

意外に重要なのが、データベースの活用です。

業務で活用する際は、毎日・毎週などの定期的調査が必要となるケースがほとんどです。

重複処理や

生成AI時代における広報PRの変化

データドリブンな広報戦略

①記事データやメディアリレーションズデータをRAGに使う

②MCP（Model Context Protocol ）を活用する

海外事例

注意点

各社の著作権に関して

オールドメディアの対応は非常に遅く、未だ生成AIに入力することすらNGとしているメディアが多いです。

しかし時代はすでに人間が記事を読む時代から、AI（エージェント）が記事を読む時代への進化しています。

これらのルールはすぐに変更されることでしょうから、今から準備しておくのが良いかと思います。

参考までに各新聞社などの生成AIへの対応です。

日経新聞

日経コンテンツを許可なくデータマイニング、テキストマイニングおよびAI開発を目的としたディープラーニングなどの情報処理、情報解析またはAI学習その他の処理のために、蓄積、複製、加工その他の利用を行うことはできません。
https://www.nikkei.com/info/copyright.html

読売新聞（ヨミダス）

6．利用者は、本サービスで出力した本記事等を、クローリング、スクレイピング等の自動化された手段を用いたデータ収集・抽出・加工・蓄積その他コンピューターによる情報解析またはデータマイニング、テキストマイニング等のコンピューターによる言語解析のために利用することはできません。本データ等を手動で収集・抽出・加工・蓄積して情報解析または言語解析のために利用することもできません。
7．利用者は、本記事等を短時間で大量に表示し、または当社が必要と認める限度を超えて本記事等を大量にダウンロードすることはできません。
8．利用者は、生成ＡＩ等（人工知能、検索拡張生成、ＲＰＡ、ロボットを含みますが、これらに限られません。以下同じ）に学習させる目的、または生成ＡＩ等を開発する目的で、本サービスを利用（結果的に第三者の生成ＡＩ等に学習させることとなる利用を含みます）することはできません。
https://ma.yomiuri.co.jp/hubfs/yomidas-pdf/%E3%83%A8%E3%83%9F%E3%83%80%E3%82%B9%E3%83%91%E3%83%BC%E3%82%BD%E3%83%8A%E3%83%AB%E5%88%A9%E7%94%A8%E8%A6%8F%E7%B4%84.pdf

朝日新聞

(8)デジタル版について、当社の事前の書面による許可なく、データマイニング、ロボット等によるデータの収集、抽出、解析または蓄積等をする行為 、及びAIの開発・学習・利用またはその他の目的のために、情報・データの収集、抽出、解析または蓄積等をする行為
https://digital.asahi.com/info/guide/index09_02.html

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