毎朝、業界ニュースをまとめてくれる『AI社員』を作ろうと思います。
毎朝、仕事を始める前に業界ニュースをチェックしている人は多いと思います。
Googleで検索する。
業界サイトを見る。
官公庁のお知らせを見る。
気になる企業のニュースリリースを見る。
SNSも確認する。
情報収集は大切なのですが、毎日やるとなると、意外と時間がかかります。
そこで最近、こんなものを作ったら便利なのでは？と考えています。
毎朝、自分の業界に関係するニュースを集めて、重要なものだけを整理してくれる「AI社員」です。
今回はまだ作り方の話ではありません。
まずは、どんな仕組みにするのかを書いてみます。
朝、仕事を始めたらニュースが整理されている
私が作ろうとしているのは、単純なニュース収集ツールではありません。
例えば建設業界なら、朝パソコンを開いた時点で、こんな情報が用意されています。
本日の建設業界ニュース
重要度：★★★★★
国土交通省が○○制度の変更を発表
概要：
○○制度について、来年度から一部変更されることが発表されました。
自社への影響：
申請業務や工事管理に影響する可能性があります。
確認した方がよいこと：
現在の社内運用が新制度に対応できるか確認する必要があります。
重要度：★★★★☆
大手建設会社が新しい施工技術を発表
概要：
○○工事の工期短縮につながる新しい施工技術が発表されました。
自社への影響：
現時点で直接的な影響はありませんが、今後同様の技術が普及する可能性があります。
こんな感じです。
これが毎朝、自動的に出来上がっている。
人間がやるのは、読むだけです。
これなら、かなり便利だと思います。
ニュースを「集める」だけなら、AIは必要ありません
ここは少し重要です。
ニュースを集めるだけなら、AIを使う必要はありません。
RSSが提供されているサイトならRSSを取得できます。
APIが提供されていればAPIを使えます。
Webサイトから必要な情報を取得するなら、Pythonでスクレイピングする方法もあります。
つまり、
情報収集そのものは、従来のプログラムが得意な仕事です。
では、AIに何をさせるのか。
私は、その後の仕事を任せたいと考えています。
AIには「読む・考える・整理する」を任せます
例えば、毎朝100件のニュースを収集できたとします。
100件の記事タイトルを並べられても、私は読みたくありません。
むしろ仕事が増えています。
そこでAIの出番です。
収集した情報をAIに渡して、
自分の業界と関係があるか
同じ内容のニュースではないか
重要なニュースなのか
何が書かれているのか
自社にどんな影響がありそうか
といったことを判断してもらいます。
例えば100件集めたニュースから、明らかに関係のないものを除外する。
似たニュースをまとめる。
その中から重要なものを10件選ぶ。
さらに、それぞれを短く要約する。
最終的には、
「今日、とりあえずこれだけ読んでおけばいい」
という状態にします。
ここはAIが得意な仕事です。
スクレイピングとAI。得意な仕事を分ければいい
AIが登場すると、何でもAIにやらせたくなります。
でも私は、あまりそういう考え方をしていません。
ルールが決まっている処理なら、普通のプログラムで十分です。
例えば、
「毎日午前3時に、このサイトの新着情報を取得する」
これはPythonで処理すればいい。
一方で、
「この記事は自社にとって重要なのか？」
となると、単純なプログラムだけで判断するのは難しくなります。
ここでAIを使います。
つまり今回の仕組みは、
プログラムで集めて、AIに考えてもらう。
という構成です。
ざっくり書くと、こんな流れです。
ニュースを収集
↓
不要な情報を除外
↓
AIが内容を分析
↓
似たニュースを整理
↓
重要度を判定
↓
内容を要約
↓
自社への影響を分析
↓
毎朝のニュース一覧を作成
これを自動化します。
「ニュース要約AI」ではなく「自社専用の朝刊」にしたい
今回作りたいものには、もう一つポイントがあります。
単純にニュースを要約するだけではありません。
その会社にとって重要なのかを判断させたい。
例えば、同じ建設業界でも、
住宅会社と、
足場工事会社と、
ゼネコンでは、
重要なニュースが違います。
同じ中古車業界でも、
中古車販売店と、
整備会社と、
中古車輸出会社では、
見るべき情報が違うはずです。
そこで、あらかじめAIに会社の業種や事業内容、注目している分野などを伝えておきます。
すると、
世の中で重要なニュース
ではなく、
自社にとって重要なニュース
を選べるようになります。
これが今回、一番やってみたい部分です。
最終的には「で、どうすればいい？」まで出したい
さらに進めるなら、ニュースの要約だけで終わらせる必要もありません。
例えば制度改正のニュースなら、
ニュース：
○○制度が来年度から変更されます。
自社への影響：
現在行っている○○業務に影響する可能性があります。
推奨する確認事項：
社内で使用している○○の運用方法を確認してください。
ここまで出してもいいと思います。
つまり、
「何が起きたのか」
だけではなく、
「自社にどんな関係があるのか」
さらに、
「何を確認した方がいいのか」
までAIに整理してもらう。
ここまで来ると、単なるニュース収集ツールとは少し違います。
毎朝、業界情報を調べて、
「今日はこのニュースを見ておいた方がいいですよ」
と教えてくれる社員に近くなります。
だから私は今回、これを**「AI社員」**と呼んでいます。
ただし、最初から全部自動化する必要はありません
ここまで読むと、
「Pythonが必要なのでは？」
「データベースを作るの？」
「AIのAPIも契約するの？」
と思うかもしれません。
もちろん、全部自動化しようと思えば必要になります。
でも、最初からそこまで作る必要はありません。
今回の仕組みは、大きく3段階に分けて作れると考えています。
① まずは簡単な仕組みで試す
Pythonやデータベースに詳しくない人向けです。
まずは、
ニュースを集める → AIに渡す → 整理してもらう
という流れを簡単な方法で体験します。
完全自動ではありません。
でも、この仕組みが自分にとって便利なのかを確認するには十分です。
② Pythonで収集して、AIには手動で渡す
次は少しプログラミングを使います。
Pythonで毎日のニュースを自動収集して、ファイルとして保存します。
そして、そのファイルをChatGPTなどに渡して、
「いつもの形式でまとめてください」
と処理してもらう。
AIのAPIを使わないので、API料金を気にせず試せます。
完全自動ではありませんが、かなり実用的だと思います。
③ Python＋DB＋AI APIで完全自動化する
最後がフルスペック版です。
ニュース収集。
データベースへの保存。
重複判定。
AIによる分析。
重要度判定。
要約。
自社への影響分析。
ニュース一覧の生成。
ここまで自動化します。
夜中にプログラムが動き、
朝、仕事を始めたときには完成している。
これが最終形です。
いきなり③を作らなくてもいい
私は業務効率化の仕組みを作るとき、最初から大きなシステムを作る必要はないと思っています。
今回も同じです。
まず①を試す。
便利だったら②にする。
毎日使うようになったら③にする。
これで十分です。
使うかどうかわからないものを、最初から完全自動化する必要はありません。
小さく作って、実際に使ってみる。
必要になったら自動化する。
この方が失敗しにくいと思います。
AI単体ではなく、普通のプログラムと組み合わせる
最近はAIだけで何でもやろうとする話をよく見かけます。
でも実際の業務では、
普通のプログラムの方が得意な仕事
と、
AIの方が得意な仕事
があります。
ニュースを決められた場所から取得する。
決められた時間に処理する。
データベースに保存する。
これは従来のプログラムが得意です。
文章を読んで意味を理解する。
重要度を判断する。
複数の記事を整理する。
人間向けにわかりやすく説明する。
これはAIが得意です。
だったら、両方使えばいい。
私はこういう使い方が、実際の仕事では一番使いやすいと思っています。
次回から、実際に作ってみます
ということで、毎朝業界ニュースをまとめてくれる「AI社員」を作ってみようと思います。
ただし、いきなりフルスペック版は作りません。
この連載では、
① 簡易版
② Python＋AI手動処理版
③ Python＋DB＋AI APIの完全自動版
という3段階に分けて紹介する予定です。
プログラミングに詳しくない人でも試せるところから始めて、最後は人間が何もしなくても毎朝ニュースが完成するところまで持っていきます。
AIに全部やらせるのではなく、
機械的な仕事はプログラムに。
考える仕事はAIに。
この組み合わせで、どこまで便利な「AI社員」を作れるのか。
実際に作りながら試してみます。
