記事ネタの発掘から露出モニタリングまで、編集業務をAIで加速
メディアや報道の現場では、記事テーマを見つけるために日々膨大な情報を追いかける必要があります。その対象は、国の省庁や審議会の公式発表から、海外の業界媒体、さらにSNSで生まれるニッチなトピックにまで広がっています。こうした多様な情報源を網羅的にチェックし、記事化に値するテーマを素早く見極めることは、編集者にとって大きな負荷となっていました。Station は、AIによる情報収集とフィルタリングによってノイズを排除し、編集現場に「使える情報」だけを届けます。これにより、取材・編集業務を効率化し、より質の高いコンテンツ制作を支援します。
業界特有の課題
よくある課題
- 市場や社会の動きを素早く記事化する必要がある一方で、情報量が膨大で、人手による選別ではスピードが追いつかない
- 重要ニュースの見落としや、チーム内での重複共有が発生しやすい
- 編集者や記者が本来注力すべき企画・取材の時間が削られる
Stationの解決アプローチ
情報収集の自動化
省庁発表や公的機関のリリース、イベント、カルチャー、エンタメ、SNSまでを横断的に収集。
AIによるフィルタリング
膨大な情報をスコアリングし、メディアの特色に合わせてノイズを排除。
国外情報のカバー
海外媒体やSNSからのニッチなトピックも発掘し、要約・整理して提示。
活用シーン
課題
不動産業界誌では、記事テーマの基盤となる政策・規制情報を正確かつ迅速に把握する必要があった。しかし、国土交通省の発表には交通関連など不動産と直接関係のない情報も多く、ノイズが発生していた。さらに、掲載される情報はPDFやエクセル形式の非構造化データで提供されることが多く、検索性や整理のしづらさが大きな負担となっていた。
背景
政策や規制の動向は不動産業界全体に与える影響が大きく、記事化の価値が高い。一方で、ノイズの多さや非構造化データの扱いにくさにより、重要情報の見落としや更新確認の遅れが生じるリスクがあった。
アプローチ
Stationを活用し、国土交通省の発表から不動産に関連する情報のみを抽出。PDFやエクセルといった非構造化データを自動処理してテキスト化・要約し、編集部で活用しやすい形に整備。
成果
- 不動産関連情報のみを効率的に取得し、ノイズを大幅に削減
- 非構造化データを自動処理し、記事化に直結する形式で提供
- 情報収集にかかる時間を削減し、編集者が企画・取材に注力可能に
課題
ファッションメディアでは、業界トレンドや人気モデル・インフルエンサーの動向をいち早く把握し、記事制作や広告営業に活かす必要がある。しかし、20社以上の競合媒体やSNSを日々チェックするには膨大な時間と労力がかかり、担当者の負担となっていた。
背景
ファッション業界はトレンドの移り変わりが激しく、旬を逃すと記事の価値や営業提案の競争力が低下する。競合の動きやSNS上での話題を効率的にモニタリングし、即座に活用できる仕組みが求められていた。
アプローチ
Stationを活用し、20社以上の競合媒体や主要SNSからの情報を自動収集。ブランドPR事例、トレンドキーワード、インフルエンサーの動向を整理・要約し、編集部や営業チームに共有できる形で提示。
KPI
- 競合媒体・SNSチェックにかかる時間を大幅に削減
- トレンドやPR事例を即座に営業資料に転用し、提案スピードを向上
導入・運用フロー
（8〜10営業日程度）
（2週間〜1ヶ月程度）
導入時の現状分析から運用開始まで、専任のコンサルタントがサポートいたします。また、運用開始後も定期的な効果測定や最適化提案を行い、継続的な業務改善をお手伝いします。
