2026.09.14

【期間限定】メディア向け生成AI活用セミナーのアーカイブ動画を無料公開！現役編集者とAIコンサルが明かす「“読まれる記事”を作るAI設計術」

「日本をAI先進国に」をミッションに掲げ、利用者数No.1※の生成AI学習コミュニティ「SHIFT AI」を運営する株式会社SHIFT AI（本社：東京都渋谷区、代表取締役：木内翔大、以下：当社）は、2026年8月26日（水）に開催したWeb・紙メディア関係者限定セミナー『現役編集者とAIのプロと学ぶ生産性を圧倒的に上げるメディア向け生成AI活用術』のアーカイブ動画を本日より期間限定で無料公開いたします。

無料公開中｜アーカイブ動画で学べる主な要点

1. 【事例パート】「AIっぽさ」「無難さ」を脱却する3つの設計思想

編集の主要6工程（企画・取材依頼・質問案・構成・リライト・校閲）すべてでAIを活用してきた現役編集者が、単にプロンプトを投げるだけでは超えられなかった「PVの壁」を突破するための具体策を解説します。

評価基準の言語化（ルーブリック化）
編集者の勘や経験を明確な評価基準表として定義し、AIに客観的・厳しく採点させる手法。
「生成」と「審査」の役割分離
原稿を作るAIとは別に、事情を知らない厳格な「読者・批判役」のAIを配置し、離脱ポイントを厳しく指摘させる工夫。
推測・補完の禁止（最重要ルール）
情報不足の際、AIが勝手に嘘や推測で文章を埋めるのを防ぐ制約設計。

2. 【対談パート】セキュリティ・著作権・データ運用の境界線

メディアの現場で最も懸念される「機密保持」「著作権」「どこまでの情報をAIに入力してよいか」といった疑問に対し、法的背景やツールの選び方を踏まえた具体的なガイドラインを提示します。

データの入力境界線とツール選定
再学習されない環境（ChatGPT Team/Enterprise等）の前提と、取材データや報道目的（個人情報保護法57条1項等）における実務上の配慮。
著作権リスクとハルシネーション対策
公開資料分析時の著作権整理と、AIに正誤判定を任せず「疑うべき記述の抽出」に特化させて人間が検証する役割分担。
一次データ（オープンデータ）の掛け合わせ活用
行政等のオープンデータを2つ以上結合・比較計算させ、まだ誰も書いていない独自企画の種を発掘する手法の実演。