日本テレビ放送網株式会社（以下、日本テレビ）と、株式会社ＮＴＴドコモ（以下、ドコモ）は、ＡＩを活用したニュース記事の自動要約システム（以下、本システム）の実用化をめざす実証実験（以下、本実証実験）を行い、ＷＥＢ用ニュース記事の要約作業を自動化するシステムのプロトタイプを開発しました。今後実用化をめざし、日本テレビ内にて現場担当者による事前の性能テストを行います。

　ドコモは２０１６年より、ＡＩを活用した本システムの研究開発に着手しており、文章の中から重要度の高い文章をＡＩが判定して抜粋したり、ＡＩが言葉を補いながら新たに文を生成して要約したりする本システムを作成していました。

　両者は２０１８年９月から、日本テレビが大量に保有する２０万件近い過去記事データと人が要約したデータセットを本システムに学習させ、要約の精度向上に取り組むとともに、２０１９年５月から開始した本実証実験では、本システムの機能拡充やインターフェースの実装を行い、現場で使用するためのＷＥＢアプリケーション型のプロトタイプを開発しました。

　今回の機能拡充においては、日本テレビの原稿制作ノウハウをルールベースで実装するとともに、タイトルに含まれる単語やユーザーが指定した任意の単語の重要度を向上させ要約結果に反映する機能や、要約後の単語が要約前文章のどの部分で出現しているかをトレースできる機能など、現場の声を反映したアイデアを追加実装しています。

　本システムの基盤となる技術には、ＮＴＴドコモ北京研究所（以下、北京研）の自動要約技術を用いています。本要約技術は、北京研がＡＩ技術を用いて独自に開発したニューラルネットワーク（ＤＮＮ：Ｄｅｅｐ　Ｎｅｕｒａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋｓ）※１により実現されており、既存技術と比較して重要情報の網羅性を高めただけでなく、必要な接続詞などを選択・生成することにより読みやすい文章を生成します。

　なお、本実証実験で開発したプロトタイプについて、２０２０年１月２３日（木）～２４日（金）に開催するドコモのイベント「ＤＯＣＯＭＯ　Ｏｐｅｎ　Ｈｏｕｓｅ　２０２０」のＡＩ展示ブースにて、実際にデモをご体感いただけます。

　両社は今後現場での検証を通じてさらなる要約精度の向上を図り、本システムの実用化をめざしてまいります。

※１　ニューラルネットワーク：人間の脳の仕組みを模したＡＩの計算モデル手法のこと。

別紙

実証実験概要

■　背景

　日本テレビが運営するニュース専門サイト「日テレＮＥＷＳ２４」では、最新のニュースを動画とニュース原稿（全文記事と要約記事）で配信しており、特に要約記事をサイト上に表示することにより読者にニュース概要を分かりやすく伝えています。一方で、このニュース記事の要約作業には人手による要約の手間が発生しています。また、要約作業には熟練したスキルが必要であるため、スタッフの育成に一定期間の研修が必要で、人員の確保も課題となっています。

■　本システムの概要

　本システムは、要約手法の異なる「抽出式要約システム」と「生成式要約システム」の２つの自動要約システムに大別され、各々についてプロトタイプを開発しました。

１．抽出式要約システム

　抽出式では、全文原稿から重要度の高い文を抜き出して要約します。

　＜基本機能＞

　・　ＡＩを用いた文書要約機能

　・　要約元の全文原稿から、文単位でそのまま文章を抽出し、要約結果として表示

　◆通常の抽出式自動要約

＜追加機能＞

　・　要約元原稿のニュース記事のタイトルやユーザーが指定した任意の単語を重要語とし判定し、要約結果に反映する機能

　・　要約結果が要約元原稿のどの文章から抽出されたのかをトレースする機能

　・　あらかじめ設定した上限文字数内で要約を生成する機能

　◆ヒントありの抽出式自動要約

　→人間が全文テキストの中から任意の重要部分を選択した場合、その重要部分が含まれる文を優先的に抽出することで、重要部分が必ず要約テキストに含まれるようにします。

２．生成式要約システム

　生成式では、全文原稿からの抽出だけでなく、言葉を補いながら新たに文を生成して要約します。

　＜基本機能＞

　・　ＡＩを用いた文書要約機能

　・　要約元の全文原稿を参考に、重要な文を抜き出して新たな文書を生成

　◆通常の生成式自動要約

　＜追加機能＞

　・　要約元原稿のニュース記事のタイトルやユーザーが指定した任意の単語を重要語として判定し、要約結果に反映する機能

　・　要約結果が要約元原稿のどの文章から生成されたのかをトレースする機能

　・　あらかじめ設定した上限文字数内で要約を生成する機能

　・　起承転結を考え、必要な接続詞などを選択・生成する機能

　◆ヒントありの生成式自動要約

　→人間が全文テキストの中から任意の重要部分を選択した場合、その重要部分に含まれる単語が必ず要約テキストに含まれるようにするとともに、その前後の文脈的に必要な部分の重要度を高め、結果的に要約文に含まれやすいようにします。