野球の試合結果や株式相場、不動産価格といったデータを基に、記事を自動的につくり出すコンピューターソフトウエアが開発され、米メディアの間で利用が広まっている。
記者より短時間かつ大量に記事を生成できるのが魅力で、文章の質も悪くないと評判だ。最近ではソフトを改良して、ツイッター上での発言とそれに対する反応をまとめ、記事化する実験も進んでいる。
同じデータを基に顧客に応じた多彩な記事をつくる
フォーブスの記事執筆者名は「ナラティブ・サイエンス」となっている
米シカゴのIT企業、ナラティブ・サイエンス社は大手誌「フォーブス」など米メディアに記事を配信する。だが、専門記者を抱える通信社ではない。同社が開発したソフトが記事を生成しているのだ。
例えばフォーブスに提供している金融記事では、米有力企業の直近の決算内容や過去の業績、市場の動き、アナリストの予測といったデータをソフトが解析し、文章化されている。その際にフォーブス独自の記事スタイルやトーン、内容の方向性といった情報をソフトに与えれば、「フォーブスらしい」記事がつくられる流れだ。上場企業ごとに決算記事を書くとなれば人員も時間も必要だが、自動化されたシステムを使えば「大量生産」が可能となる。文体も「ビジネスリポートにする」「読み物にする」「短く要約」と変えられるうえ、顧客媒体独特の表現スタイルをソフトに指示できるため、基礎となるデータが同じでも顧客に応じて多彩な記事を提供できる。
肝心の記事内容も、「ピューリッツァー賞が取れるほどの文章力ではないが、記事としては全く支障なし」というのが欧米メディアの評価だ。もともとナラティブ社は、米ノースウェスタン大学ジャーナリズムスクールと情報工学の共同プロジェクトから始まった。同社のスチュアート・フランケル最高経営責任者（CEO）によると、現在では金融やスポーツ記事のほか、全米400に上る不動産市場の市況サマリーをまとめ、業界専門メディアに販売しているという。
最近では、ツイッター上の投稿内容を分析して記事化するシステム開発に着手。米ウォールストリートジャーナル電子版のブログ「オールシングスD」は2012年2月16日付の記事では、当時米大統領選の共和党候補だったニュート・ギングリッチ氏のツイートと、他のツイッターユーザーがギングリッチ氏に関してつぶやいた内容を解析し、記事にまとめたものを紹介した。