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・分析は非常に重要です。

しかし膨大な情報の中から、必要な情報を迅速かつ効率的に収集するのは簡単ではありません。

そこで注目されているのが生成AIを活用したニュース取得手法です。

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、要点を整理してくれるため、リサーチ作業を劇的に短縮できます。

本記事では、担当者が押さえておくべき生成AI時代のニュース収集術を解説します。

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。

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。

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。

こうした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。

特に「記事を自動的に探してくる」といったエージェント機能が続々とローンチされています。

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

スクレイピング

③判断／要約／分析する

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