ノウハウを活用した文章品質向上のための校閲AI開発

自社のノウハウを活用した高精度の校閲基準により、公開前の文章品質を担保し、競合との差別化を実現！

導入・開発内容

本プロジェクトでは、独自のノウハウを活用し、校閲を支援するLLM（大規模言語モデル）のPoC開発を実施しました。開発ではモデルの適用可能性検証からデータ準備、プロンプトエンジニアリング、ファインチューニングまでを担当しました。

導入前の課題・導入後の効果

導入前の課題

校閲業務は、公開前に問題がないか確認するプロセスを含め、多大な時間と労力を要していました。

特に、ライティング自体は別の会社に依頼していたものの、完成した文章が公開基準を満たしているか確認する校閲作業は効率が悪く、リソースを圧迫していました。

さらに、校閲時の判断基準が属人的で、基準の統一が難しいことや、確認作業での見逃しや誤りが発生するリスクも課題となっていました。これにより、効率的かつ信頼性の高い校閲プロセスの構築が求められていました。

導入後の効果

AIによる校閲支援ツールの導入により、校閲業務が効率化されました。

自社のノウハウや知見を活かし、競合優勢を確保する校閲基準をAIに反映することで業務がスムーズになりました。

これにより、校閲業務の工数を削減し、文章の品質向上を実現。また、判断基準が標準化されたことで、人的な誤りのリスクを低減し、公開基準を満たす文章を安定的に確認できる環境を整備しました。

WEELを選んだ理由

【クライアント様からの回答】

AIに関する調査を進めていく中で、貴社のメディアが目に留まりました。お打ち合わせ時の具体的な提案プロセスや技術面での深い知見を共有いただいたことから、信頼してお任せできると確信し、今回のご相談に至りました。

今後の展望

校閲プロセスをさらに細分化し、各段階に最適な方法を取り入れたPoC開発を進めていきます。

具体的には、AIの強みを活かして、校閲の各フロー（誤字脱字チェック、文法チェック、スタイルガイド適合性確認など）を独立して検証するフェーズを設け、最適化を図る予定です。

各フローにおいて技術的に可能かどうかを精査した上で、業務効率や精度向上にどの程度寄与するかを確認し、データ収集・モデル改良・プロンプト設計を通じて、AIを活用した校閲システムの精度をさらに高め、実用化に向けた取り組みを加速させます。

将来的には、校閲業務のすべてを統合的にカバーできるAIツールを構築し、業務全体の効率化を目指します。

担当者コメント