JP6920104B2

JP6920104B2 - 原稿自動生成装置及びプログラム

Info

Publication number: JP6920104B2
Application number: JP2017097369A
Authority: JP
Inventors: 後藤　淳; 淳後藤; 友香武井; 太郎宮▲崎▼; 三島　剛; 剛三島; 庄衛佐藤; 山田　一郎; 一郎山田
Original assignee: Japan Broadcasting Corp
Current assignee: Japan Broadcasting Corp
Priority date: 2017-05-16
Filing date: 2017-05-16
Publication date: 2021-08-18
Anticipated expiration: 2037-05-16
Also published as: JP2018195006A

Description

本発明は、河川の水位を計測する水位計、地震の際の揺れを計測する地震計、気象、風速、風向、降水量、気圧、又は気温を計測する気象観測計など、全国各地に設置され公開観測値として得られるセンサー情報を基に、自動でニュース原稿を生成する原稿自動生成装置及びプログラムに関する。

近年、報道機関では様々な機関が公開しているデータを取得しており、得られたデータを基に取材を行い、現状、人手でデータを分析・確認した上で人手でニュース原稿を作成している。しかしながら、例えば、大雨の際の河川の増水などの災害報道においては、迅速な報道が求められているが、現状では、作成したニュース原稿を放送するまでに迅速性に沿わない一定の時間が必要となっている。また、人手でデータを分析・確認した上で人手でニュース原稿を作成するとヒューマンエラーも危惧される。

このため、河川の水位を計測する水位計、地震の際の揺れを計測する地震計、気象、風速、風向、降水量、気圧、又は気温を計測する気象観測計など、全国各地に設置され公開観測値として得られるセンサー情報を基に、自動でニュース原稿を生成する技法が望まれる。

尚、全国各地に設置され公開観測値として得られるセンサー情報としてＬアラートと呼ばれる情報がある。このＬアラートで得られる河川情報をセンサー情報とし、その河川情報を地図上にマッピングする技法が知られている（例えば、特許文献１参照）。

また、地震や台風等の災害情報に関し通報者からの緊急通報を受信して出動指令又は出動指令書を生成する本部施設と、当該出動指令又は出動指令書を受信して出動指令データを抽出し、当該災害情報を公開するためのホームページを自動生成して、そのホームページを開設するＷｅｂサーバを制御する端末とを備える技法が開示されている（例えば、特許文献２参照）。

特開２００２−２６９６５６号公報特開２００３−３０７６６号公報

上述したように、河川の水位を計測する水位計、地震の際の揺れを計測する地震計、気象、風速、風向、降水量、気圧、又は気温を計測する気象観測計など、全国各地に設置され公開観測値として得られる所定のセンサー情報を基に、自動でニュース原稿を生成する技法が望まれる。

特許文献１には、Ｌアラートで得られる河川情報をセンサー情報とし、その河川情報を地図上にマッピングする技法が開示されているが、この技法を用いても自動でニュース原稿を生成することはできない。

また、特許文献２には、出動指令又は出動指令書を基に当該災害情報を公開するためのホームページを自動生成する技法が開示されているが、この技法では、通報者からの緊急通報を聴取し災害の発生場所や内容を特定し出動レベルを設定することは人手となっている。そして、人手によって決定した出動レベルを基に、出動指令又は出動指令書を自動生成しホームページを自動生成する技法となっている。

しかしながら、この技法を応用してホームページの自動生成の代わりにニュース原稿の自動生成へと転用しようとしても、まず、ニュース原稿の場合では必ずしも定型的なテンプレートで全てのセンサー情報に対応することが困難であり、この技法のみでは足らず何らかの工夫が必要になる。また、この技法では、自動生成した出動指令又は出動指令書、或いはホームページについて検証する手段がない。このため、誤って自動生成したものを頒布又は公開するおそれがあり、これを解消することができない技法となっている。また、この技法では、当該災害情報の入手、及び出動レベルの決定までは人手によるところとなり、即ち人手でデータを分析・確認した上で動作する仕組みであるため、ヒューマンエラーも危惧される問題が依然として残り、ニュース原稿の自動生成へと転用しようとしても、依然として放送するまでに迅速性に沿わない一定の時間を要する。

本発明の目的は、上述の問題に鑑みて、人手によるコストを削減しつつ迅速で正確な報道を実現するために、全国各地に設置され公開観測値として得られる所定のセンサー情報を基に、機械学習により自動でニュース原稿を生成する原稿自動生成装置及びプログラムを提供することにある。

本発明の原稿自動生成装置は、全国各地に設置され公開観測値として得られる所定のセンサー情報を基に、機械学習により自動でニュース原稿を生成する原稿自動生成装置であって、全国各地に設置され公開観測値として得られる所定のセンサー情報をセンサー情報提供サーバから自動収集し、センサー情報蓄積部に蓄積するよう監視するセンサー情報監視手段と、過去の実原稿を蓄積する実原稿データベースから、前記所定のセンサー情報に応じた実原稿を定期的に自動取得し、取得した実原稿の変数部分を固有表現抽出技法により特定し、実原稿毎のテンプレートを自動生成してテンプレート蓄積部に自動的に蓄積するテンプレート生成手段と、前記センサー情報蓄積部に蓄積されるセンサー情報に少なくとも含まれる観測地点及び観測日時を基にユーザーに対し原稿作成用センサー情報を指定させるユーザーインターフェースを提示する原稿提示手段と、前記ユーザーインターフェースを経て前記原稿作成用センサー情報のユーザー指定の受け付け時に、当該原稿作成用センサー情報に対応するセンサー情報を前記センサー情報蓄積部から読み出すとともに、ランキング別に得られる所定数のテンプレートを前記テンプレート蓄積部から読み出し、読み出したセンサー情報を当該所定数のテンプレートに割り当てることにより当該原稿作成用センサー情報に応じた所定数の原稿を自動生成し、前記原稿提示部を経て前記ユーザーインターフェース上に提示する原稿生成手段と、前記原稿生成手段による制御により、当該ユーザーによって指定される原稿作成用センサー情報に関して、過去の実原稿を基にして生成され前記テンプレート蓄積部に蓄積されたテンプレートのうち、いずれのテンプレートが最も良いかを機械学習によりランキングして選別し、選別した所定数のテンプレートを前記原稿生成手段に出力するテンプレートランキング手段と、を備えることを特徴とする。

また、本発明の原稿自動生成装置において、前記センサー情報は、観測地点、観測日時、観測地点における観測値、前記観測値に対するクラスを示す閾値を少なくとも含むことを特徴とする。

また、本発明の原稿自動生成装置において、前記テンプレートランキング手段は、機械学習のスコアに基づきランキングするアルゴリズムで構成されていることを特徴とする。

また、本発明の原稿自動生成装置において、前記原稿提示手段は、前記ユーザーインターフェース上に、前記原稿生成手段によって自動生成した所定数の原稿をユーザーによって当該ランキング別に、且つ編集可能に提示する手段と、前記ユーザーインターフェース上に提示する自動生成した原稿に対応するセンサー情報の生データを参照可能に提示する手段と、ユーザーによって最終決定された原稿に用いられたテンプレートは使用実績として以後のランキングの上位に位置するよう学習するべく前記テンプレートランキング手段へ通知する手段と、を有することを特徴とする。

また、本発明の原稿自動生成装置において、前記原稿提示手段は、前記センサー情報に少なくとも含まれる観測地点、観測日時、観測地点における観測値、前記観測値に対するクラスを示す閾値を基に、ユーザーに対し、前記観測値に対するクラスの指定、前記観測日時の指定、前記観測地点の指定、前記観測地点を示す地域の指定、当該指定した地域に関して前記クラスによって順位付けした観測地点の指定、或いは、当該指定したクラスの地域について当該指定した観測日時から所定日時までの遡る履歴を示す範囲でセンサー情報の生データのファイル名の指定を可能とする表示を前記ユーザーインターフェース上に提示することを特徴とする。

また、本発明の原稿自動生成装置において、前記原稿提示手段は、前記ユーザーインターフェース上に、当該所定のセンサー情報に関してユーザーが指定した地域について、該地域における観測地点を地図上に表示するか、航空写真で表示するか、或いは前記地図上の表示又は航空写真の表示に重ねて、他のセンサー情報として得られる情報を表示する手段と、当該指定日時に到る所定範囲の観測推移のデータを表示する手段と、を備えることを特徴とする。

更に、本発明のプログラムは、本発明の原稿自動生成装置をコンピュータとして機能させるためのプログラムとして構成される。

本発明によれば、河川の水位を計測する水位計、地震の際の揺れを計測する地震計、気象、風速、風向、降水量、気圧、又は気温を計測する気象観測計など、全国各地に設置され公開観測値として得られるセンサー情報と、実原稿データベースに格納される過去の大量の実原稿を用いて、機械学習により自動でニュース原稿を生成することにより、迅速で正確な報道を実現することができる。そして、本発明によれば、これまで人手でデータを分析してニュース原稿を生成していたコストを軽減することができる。

本発明による一実施形態の原稿自動生成装置の概略構成と、その周辺装置を例示するブロック図である。本発明による一実施形態の原稿自動生成装置に係るＪＳＯＮと呼ばれる形式で示したデータの例を示す図である。本発明による一実施形態の原稿自動生成装置の動作を示すフローチャートである。本発明による一実施形態の原稿自動生成装置における原稿自動作成ＵＩ（ユーザーインターフェース）を例示する図である。本発明による別の実施形態の原稿自動生成装置の概略構成を示すブロック図である。

以下、図面を参照して、本発明による一実施形態の原稿自動生成装置１を説明する。図１は、本発明による一実施形態の原稿自動生成装置１の概略構成とその周辺装置を例示する図である。

〔全体構成〕
図１に示すように、本実施形態の原稿自動生成装置１はネートワーク４に接続され、同じくネットワーク４に接続される、Ｎ（Ｎは１以上の整数）台のセンサー情報提供サーバ２‐１，…，２‐Ｎ（以下、個々を区別することがないときは包括して「センサー情報提供サーバ２」と称する）、及び実原稿データベース３と通信可能となっている。

センサー情報提供サーバ２は、全国各地に設置され公開観測値として得られるセンサー情報を提供するサーバであり、例えば、センサー情報提供サーバ２‐１は、それぞれの地方公共団体が運用する河川の水位を計測する水位計の情報をセンサー情報として提供している（例えば、国土交通省ホームページ、川の防災情報、ＵＲＬ：『http://www.river.go.jp/kawabou/ipTopGaikyo.do』参照）。当該国土交通省ホームページに係るセンサー情報提供サーバ２‐１は、全国各地に設置されるセンサー情報として、水防団待機水位、氾濫注意水位、避難判断水位、及び氾濫危険水位に警戒レベルを分けて、各警戒レベルに関する公開観測値を提供している。

例えば、センサー情報提供サーバ２‐２は全国各地に設置され公開観測値として得られる地震の際の揺れを計測する地震計の情報を提供しており、センサー情報提供サーバ２‐３は全国各地に設置され公開観測値として得られる、気象、風速、風向、降水量、気圧、又は気温を計測する気象観測計の情報を提供しているものとし、Ｎ台のセンサー情報提供サーバ２‐１，…，２‐Ｎは、それぞれの計測種別に応じたセンサー情報を提供するサーバとして構成される。

元より報道機関では様々な機関が公開しているデータを取得しており、気象情報を始め、さまざまな種類のデータを取得している。その中に地方公共団体から得られる災害に関する情報があり、その一つに河川の水位に関する情報がある。

そこで、本実施形態の原稿自動生成装置１は、例えばセンサー情報提供サーバ２‐１から、全国各地に設置され公開観測値として得られる河川の水位を計測する水位計の情報（水防団待機水位、氾濫注意水位、避難判断水位、及び氾濫危険水位に関する観測値等）をセンサー情報として自動収集し、自動でニュース原稿を生成する装置として構成される。ただし、本発明に係る原稿自動生成装置１は、水位計の情報をセンサー情報とする代わりに、他のセンサー情報提供サーバ２から、全国各地に設置され公開観測値として得られる、地震の際の揺れを計測する地震計、気象、風速、風向、降水量、気圧、又は気温を計測する気象観測計などの情報をセンサー情報として自動収集し、自動でニュース原稿を生成する装置として構成することもできる。

実原稿データベース３は、実際に利用されたニュース原稿を実原稿として保存している。一般に、放送局では、大雨や台風などで河川の水位が上昇した際、その情報をニュースとして放送すると、放送局で実際に放送されたニュース原稿は実原稿として実原稿データベース３に保存される。従って、本実施形態の原稿自動生成装置１は、この実原稿データベース３から、河川が増水した際のニュース原稿（過去の実原稿）を大量に取得することができる。このような実原稿データベース３は、実際に利用されたニュース原稿であればよく、放送に利用したものでなくとも通信配信や紙頒布されたニュース原稿であってもよい。

そこで、本実施形態の原稿自動生成装置１は、実原稿データベース３から、防団待機水位、氾濫注意水位、避難判断水位、氾濫危険水位、氾濫危険水位を含む記事（実原稿）を自動取得するよう構成される。

〔装置構成〕
本実施形態の原稿自動生成装置１は、センサー情報監視部１１、センサー情報蓄積部１２、テンプレート生成部１３、テンプレート蓄積部１４、原稿生成部１５、テンプレートランキング部１６、及び原稿提示部１７を備える。

センサー情報監視部１１は、センサー情報提供サーバ２‐１から、全国各地に設置され公開観測値として得られる河川の水位を計測する水位計の情報（水防団待機水位、氾濫注意水位、避難判断水位、及び氾濫危険水位に関する観測値等）をセンサー情報として自動収集し、センサー情報蓄積部１２に蓄積する。センサー情報監視部１１により自動収集する契機は、監視しているセンサー情報が変化したとき、或いは定期的（Ｌアラートは１０分おきに更新されるため、例えば１０分おき）とすることができる。

このセンサー情報は、観測地点、観測日時、観測地点における観測値、及び観測値に対するクラスを示す閾値を少なくとも含み、例えば図２に例示するようにＪＳＯＮと呼ばれる形式で示されるデータとして取得することができる。図２に例示するセンサー情報の一例としての水位計の情報には、観測地点の識別子（“wlid”）、観測地点名（“wlname”）、観測地点（“wlriver”）、観測地点の住所（“wladdr”）、観測地点の番号（“wlcd”）、観測地点の緯度経度（“wlpos”）、観測地点における水位（“wlsuii”）、水位計の状態（“wlatatus”）、前日との増減（“wlud”）、観測データの更新フラグ（“wlflg”）、観測時刻（“wltime”）、水防団待機水位の閾値（“wltaiki”）、氾濫注意水位の閾値（“wltyui”）、氾濫出動水位の閾値（“wlsyutudo”:現在未使用のため常にnull）、避難判断水位の閾値（“wlhandan”）、氾濫危険水位の閾値（“wlkiken”）などが含まれている。即ち、図２に示す例では、観測値に対し４段階のクラス、即ち、水防団待機水位、氾濫注意水位、避難判断水位、及び氾濫危険水位の警戒水位で分類し、その警戒度合を示すものとなっている。

センサー情報蓄積部１２は、センサー情報監視部１１の制御によって、全国各地に設置され公開観測値として得られる河川の水位を計測する水位計の情報（水防団待機水位、氾濫注意水位、避難判断水位、及び氾濫危険水位に関する観測値等）を自動的に蓄積する。

テンプレート生成部１３は、実原稿データベース３から、センサー情報に応じた実原稿を定期的に自動取得し、取得した実原稿の変数部分を固有表現抽出技法により特定し、実原稿毎のテンプレートを自動生成してテンプレート蓄積部１４に自動的に蓄積する。テンプレート生成部１３により自動取得する契機は、例えば１箇月おきとすることができる。

テンプレート蓄積部１４は、テンプレート生成部１３の制御によって、センサー情報に応じた実原稿を基にして自動生成した実原稿毎のテンプレートを自動的に蓄積する。

原稿生成部１５は、原稿提示部１７によるユーザーインターフェース（図４に示す原稿自動作成ＵＩ）を経てユーザーによって指定される原稿作成用センサー情報（観測地点又は履歴生データの選択指定）を受け付け時に、当該原稿作成用センサー情報に対応するセンサー情報をセンサー情報蓄積部１２から読み出すとともに、テンプレートランキング部１６を経てランキング別に得られる所定数のテンプレート（例えば、第上位から５番目までの所定ランキング内のテンプレート）をテンプレート蓄積部１４から読み出し、読み出したセンサー情報を当該所定数のテンプレートに割り当てることにより当該原稿作成用センサー情報に応じた所定数の原稿を自動生成し、原稿提示部１７を経てユーザーインターフェース（図４に示す原稿自動作成ＵＩ）上に提示する。

テンプレートランキング部１６は、原稿生成部１５による制御により、当該ユーザーによって指定される原稿作成用センサー情報に関して、過去の実原稿を基にして生成されテンプレート蓄積部１４に蓄積されたテンプレートのうち、いずれのテンプレートが最も良いかを機械学習によりランキングして選別し、選別した所定数のテンプレート（例えば、第上位から５番目までの所定ランキング内のテンプレート）を原稿生成部１５に出力する。

原稿提示部１７は、センサー情報蓄積部１２に蓄積されるセンサー情報に少なくとも含まれる観測地点及び観測日時を基にユーザーに対し原稿作成用センサー情報を指定させ、当該原稿作成用センサー情報のユーザー指定の受け付け時に、原稿生成部１５により自動生成したランキング別の所定数の原稿を提示するとともに、ユーザーに対しニュースにすべき情報を直感的に把握させ、尚且つ当該自動生成した原稿をユーザーによって編集可能にするためのユーザーインターフェース（図４に示す原稿自動作成ＵＩ）を提示する機能部である。

尚、原稿提示部１７は、センサー情報に少なくとも含まれる観測地点、観測日時、観測地点における観測値、及び該観測値に対するクラスを示す閾値を基に、ユーザーに対し、当該観測値に対するクラスの指定、当該観測日時の指定、当該観測地点の指定、当該観測地点を示す地域の指定、当該指定した地域に関して当該クラスによって順位付けした観測地点の指定、或いは、当該指定したクラスの地域について当該指定した観測日時から所定日時までの遡る履歴を示す範囲でセンサー情報の生データのファイル名の指定を可能とする表示をユーザーインターフェース（図４に示す原稿自動作成ＵＩ）上に提示する。これにより、センサー情報蓄積部１２に蓄積されるセンサー情報に少なくとも含まれる観測地点及び観測日時を基にユーザーに対し原稿作成用センサー情報を指定させる。

より具体的には、原稿提示部１７は、原稿編集部１７１、原稿用生データ参照部１７２、履歴生データ参照部１７３、観測日指定部１７４、クラス別地域提示部１７５、地域別クラス提示部１７６、順位別観測地点提示部１７７、観測地点地図表示部１７８、観測推移表示部１７９、及び原稿出力部１８０を備える。

原稿編集部１７１は、当該原稿作成用センサー情報のユーザー指定の受け付け時に、原稿生成部１５により自動生成したランキング別の原稿を編集可能にテキスト形式で提示する機能部である。従って、原稿編集部１７１は、自動生成した原稿を編集修正したり、追加情報や別のセンサー情報を統合するなどのエディタ機能も備えている。図４に示す原稿自動作成ＵＩの例では、原稿編集部１７１は、ランキング最上位のテンプレートを基に自動生成した原稿をデフォルト提示し、ユーザーによって原稿のテンプレートのランキングを指定することで（図示する選択ボタン“１７１ａ”）、ランキング別の所定数の原稿をテキスト形式で提示する。

原稿用生データ参照部１７２は、原稿編集部１７１によって提示される自動生成したランキング別の原稿に対応する生データを参照可能にする機能部である。図４に示す原稿自動作成ＵＩの例では、原稿用生データ参照部１７２を機能させるボタンをユーザーが押下することで、原稿用生データ参照部１７２は、図２に示す生データをウィンドウ提示するようになっている。これにより、ユーザーは、当該自動作成した原稿と生データが一致しているかを検証できる。

履歴生データ参照部１７３は、本例では４段階のクラス（水防団待機水位、氾濫注意水位、避難判断水位、及び氾濫危険水位）のうち指定クラス（チェックボックス１７５ａ〜１７５ｄに従う）の地域について、当該指定日時（指定した観測日時）から所定日時までの遡る履歴を示す範囲で、それぞれ図２に示すような形式のセンサー情報の生データのファイル名をユーザーが指定可能にリスト提示する機能部である。図４に示す原稿自動作成ＵＩの例では、ユーザーが履歴生データ参照部１７３を示すボタンを押下すると、履歴生データ参照部１７３は、４段階のクラス（水防団待機水位、氾濫注意水位、避難判断水位、及び氾濫危険水位）のうち指定クラスの地域について、当該指定日時から所定日時までの遡る履歴を示す範囲でセンサー情報の生データのファイル名（履歴生データ）を提示して、このうちいずれかをユーザーによって指定できるようにする。そして、原稿生成部１５が、ユーザーによって指定される原稿作成用センサー情報の１つとして履歴生データ参照部１７３を介してリスト提示される履歴生データの選択指定を受け付けると、当該履歴生データに対応する原稿をテンプレートのランキング別に自動生成し、当該原稿編集部１７１を動作させて、ユーザによって編集可能にテキスト形式で図４に示す原稿自動作成ＵＩ上に提示する。

観測日指定部１７４は、センサー情報蓄積部１２に蓄積しているセンサー情報について、原稿の自動生成に係る観測日をユーザーが指定する機能部である。図４に示す原稿自動作成ＵＩの例では、観測日指定部１７４は、ユーザが観測日を直接指定する入力欄１７４ａ（その入力欄１７４ａの日時を基に送り／戻し指定可能）、及び“最新のデータを見る”ことを指定する最新データボタン１７４ｂを提示して、センサー情報における所望の観測日を指定する指定日時を設定できるようにしている。

クラス別地域提示部１７５は、本例では４段階のクラス（水防団待機水位、氾濫注意水位、避難判断水位、及び氾濫危険水位）について、各クラスに属する地域（都道府県）を表示し、原稿の自動生成に係るクラスをユーザーが指定する機能部である。図４に示す原稿自動作成ＵＩの例では、クラス別地域提示部１７５は、４段階のクラス（水防団待機水位、氾濫注意水位、避難判断水位、及び氾濫危険水位）について色分け提示し、ユーザーが各クラスを指定できるチェックボックス１７５ａ，１７５ｂ，１７５ｃ，１７５ｄを提示して、その指定された範囲内で原稿の自動生成が行われるよう設定するものとなっている。

地域別クラス提示部１７６は、４段階のクラス（水防団待機水位、氾濫注意水位、避難判断水位、及び氾濫危険水位）をそれぞれ超えている地域（都道府県）について区別可能に一覧提示する機能部である。図４に示す原稿自動作成ＵＩの例では、地域別クラス提示部１７６は、４段階のクラス（水防団待機水位、氾濫注意水位、避難判断水位、及び氾濫危険水位）について、クラス別地域提示部１７５と対応付けて色分け提示する。そして、ユーザーが地域別クラス提示部１７６によって一覧提示される地域（都道府県）を指定すると（例えば岩手県を指定する地域指定ボタン１７６ａ）、順位別観測地点提示部１７７が機能して、４段階のクラス（水防団待機水位、氾濫注意水位、避難判断水位、及び氾濫危険水位）順にその地域（都道府県）における観測地点を提示し、且つ観測地点地図表示部１７８が機能して、その地域（都道府県）における観測地点を地図上に表示するようになっている。

順位別観測地点提示部１７７は、地域別クラス提示部１７６にてユーザーが指定した地域（都道府県）について、４段階のクラス（水防団待機水位、氾濫注意水位、避難判断水位、及び氾濫危険水位の警戒水位）と当該指定日時（例えば、現在）の水位との差で順序付けし、その地域（都道府県）における観測地点を区別可能に提示する機能部である。図４に示す原稿自動作成ＵＩの例では、ユーザーが地域別クラス提示部１７６によって一覧提示される地域（都道府県）を指定すると（例えば岩手県を指定する地域指定ボタン１７６ａ）、順位別観測地点提示部１７７は、４段階のクラス（水防団待機水位、氾濫注意水位、避難判断水位、及び氾濫危険水位の警戒水位）と当該指定日時（例えば、現在）の水位との差で順序付けし、最も警戒度の高い順でクラス別地域提示部１７５と対応付けて色分け提示して、当該指定日時における岩手県のクラス別の水位の情報を各クラスの閾値とともに提示する。そして、ユーザーが順位別観測地点提示部１７７によってクラス順位別に提示される観測地点を指定すると（例えば観測地点指定ボタン１７７ａで夏井川を指定）、原稿生成部１５が機能して、この観測地点に対応する原稿を自動生成し、続いて原稿提示部１７における原稿編集部１７１が機能して当該原稿を提示し、更に、観測推移表示部１７９が機能して、当該指定日時に到る所定範囲の観測推移のデータをウィンドウ表示するようになっている。

観測地点地図表示部１７８は、地域別クラス提示部１７６にてユーザーが指定した地域（都道府県）について、その地域（都道府県）における観測地点を地図上に表示する機能部である。図４に示す原稿自動作成ＵＩの例では、観測地点地図表示部１７８は、４段階のクラス（水防団待機水位、氾濫注意水位、避難判断水位、及び氾濫危険水位）について、地域（都道府県）における観測地点を地図上でポイント表示している。特に、順位別観測地点提示部１７７によって指定される観測地点では（例えば観測地点指定ボタン１７８ａで夏井川を指定）、順位別観測地点提示部１７７による選択指定によって観測推移表示部１７９が機能して、当該指定日時に到る所定範囲の観測推移のデータをウィンドウ表示している。尚、観測地点地図表示部１７８は、当該地域（都道府県）における観測地点を地図上に表示させるにあたり、拡大縮小させる機能（図示する拡大縮小ボタン１７８ｂ）や、航空写真で表示する機能（図示する航空写真表示ボタン１７８ｃ）をユーザーにより指定できるようになっている。

特に、図４に示す原稿自動作成ＵＩ上において、他のセンサー情報として得られる衛星写真による表示（例えば雲の状況）を重ねて提示することもでき、これにより、より直感的に災害情報を理解できるようになる。これは、避難情報が水位の状況と今後の雨量予測に基づき出されるためである。また、図４に示す原稿自動作成ＵＩ上において、他のセンサー情報として得られる降雨量のマップや台風の進路を重ねて提示することもでき、この場合も、より直感的に災害情報を理解できるようになる。

このように、図４に示す原稿自動作成ＵＩ上において、原稿提示部１７は、当該所定のセンサー情報に関してユーザーが指定した日時及び地域について、該地域における観測地点を地図上に表示するか、航空写真で表示するか、或いはその地図上の表示又は航空写真の表示に重ねて、他のセンサー情報として得られる情報を表示し、更には当該指定日時に到る所定範囲の観測推移のデータを表示する。これにより、ユーザーに対し、原稿生成部１５によって自動生成しユーザーインターフェース上で提示した原稿の検証又は編集を容易化するようになっている。

観測推移表示部１７９は、順位別観測地点提示部１７７による選択指定によって、当該指定日時に到る所定範囲の観測推移のデータをウィンドウ表示する機能部である。図４に示す原稿自動作成ＵＩの例では、観測推移表示部１７９は、対応するセンサー情報を自動分析して、河川名（観測地点：“wlriver”）、観測所名（観測地点名：“wlname”）、所在地（観測地点の住所：“wladdr”）の情報とともに、観測時刻（“wltime”）、観測地点における水位（“wlsuii”）、前日との増減（“wlud”）、当該指定日時に対応するクラス（氾濫危険水位の閾値：“wlkiken”）を、当該指定日時に到る所定範囲の観測推移を１０分毎のデータとしてグラフ表示している。また、ボタン１７９ａ及びボタン１７９ｂの提示で、当該指定日時を一定時間（例えば、１０分間）単位で特定してグラフ表示できるようになっている。

原稿出力部１８０は、原稿編集部１７１によって編集可能にテキスト形式で提示された原稿をユーザーが最終決定し外部出力するとともに、この最終決定された原稿に用いられたテンプレートの最終決定を使用実績としてテンプレートランキング部１６へ通知する機能部である。図４に示す原稿自動作成ＵＩの例では、原稿出力部１８０はＯＫボタンとして提示され、ユーザーが原稿編集部１７１によって編集可能にテキスト形式で提示された原稿を最終決定し押下すると、原稿出力部１８０は、当該最終決定した原稿が所定の出力先（図示しないプリンタや外部通信機器）へ出力するとともに、この最終決定された原稿に用いられたテンプレートの優先度が高くなるよう、テンプレートランキング部１６におけるランキング学習へ使用実績として通知する。このように、原稿出力部１８０は、ユーザーが選んだ原稿のテンプレートをテンプレートランキング部１６におけるランキング学習へ反映する機能を有している。

尚、原稿出力部１８０は、緊急報道用のＬ字型画面用の原稿データの作成・出力にも応用可能である。

このように、原稿提示部１７は、ユーザーによって指定される原稿作成用センサー情報の受け付け時に、原稿生成部１５により自動生成したランキング別の所定数の原稿を提示するとともに、ユーザーに対しニュースにすべき情報を直感的に把握させ、尚且つ当該自動生成した原稿をユーザによって編集可能にするためのユーザーインターフェース（図４に示す原稿自動作成ＵＩ）を提示するようになっている。

〔装置動作〕
図３は、本発明による一実施形態の原稿自動生成装置１の動作を示すフローチャートである。まず、センサー情報監視部１１は、センサー情報提供サーバ２から全国各地に設置され公開観測値として得られるセンサー情報を監視してセンサー情報蓄積部１２に蓄積する（ステップＳ１）。特に、本実施形態の例におけるセンサー情報監視部１１は、センサー情報提供サーバ２‐１から、全国各地に設置され公開観測値として得られる河川の水位を計測する水位計の情報（水防団待機水位、氾濫注意水位、避難判断水位、及び氾濫危険水位に関する観測値等）をセンサー情報として自動収集し、センサー情報蓄積部１２に蓄積する。

更に、テンプレート生成部１３は、実原稿データベース３から、センサー情報に応じた実原稿を定期的に自動取得し（ステップＳ２）、取得した実原稿の変数部分を固有表現抽出技法により特定し、実原稿毎のテンプレートを自動生成してテンプレート蓄積部１４に自動的に蓄積する（ステップＳ３）。特に、本実施形態の例におけるテンプレート生成部１３は、センサー情報に応じた実原稿を定期的に自動取得し、取得した実原稿の変数部分を固有表現抽出技法により特定し、実原稿毎のテンプレートを自動生成してテンプレート蓄積部１４に自動的に蓄積する。

例えば、テンプレート生成部１３によって実原稿データベース３から取得した実原稿の変数部分を固有表現抽出技法により特定する例として、センサー情報に含まれる情報に対応する変数部分、例えば、時刻、都道府県名、河川名、地方公共団体名、観測所名、警戒水位名、水位、を特定する。

より具体的には、実原稿が『国土交通省によりますと、（０時）現在（岩手県）を流れる（夏井川）が（久慈市）の（夏井）で、（氾濫危険水位）を越える（２．６６ｍ）の水位を観測しました。』であるとすると、変数部分として（）で示されている。

この実原稿から特定したものをテンプレートとして利用すると、『国土交通省によりますと、（時刻）現在（都道府県名）を流れる（河川名）が（地方公共団体名）の（観測所名）で、（警戒水位名）を越える（水位）の水位を観測しました。』として生成される。

つまり、河川水位に関するセンサー情報から取得したデータをこのテンプレートの変数部分に挿入することにより、別のセンサー情報のデータに対しても次のような原稿を生成することができる。
『国土交通省によりますと、０時現在、山形県を流れる最上川が川西町の下田で、氾濫注意水位を越える１５．７４ｍの水位を観測しました。』

このようなテンプレートを生成するための変数部分の特定には、固有表現抽出技法を用いる。固有表現抽出技法では、まず、実原稿に対し形態素解析を行い、例えば、（時刻）、（都道府県名）、（河川名）、（地方公共団体名）、（観測所名）、（警戒水位名）、（水位）がどの部分であるかが識別できるマーカーを付与する。これをＣＲＦ（Conditional Random Fields）やＳＶＭ（Support Vector Machine）などのアルゴリズムを用いて、固有表現部分を特定する。ＳＶＭによる固有表現抽出の実装には、ＹＡＭＣＨＡ（『http://www.chasen.org/~taku/software/yamcha/』参照）、ＣＲＦによる固有表現抽出の実装には、ＣＲＦ＋＋（『https://taku910.github.io/crfpp/』参照）がある。そのほか、隠れマルコフモデル(Hidden Markov Model)、隠れマルコフパーセプトロン(Structured Perceptron)など、他のアルゴリズムによる実装を利用してもよい。学習の際の特徴量については、形態素、形態素の基本形、読み、品詞、文字種（ひらがな、カタカナ、アルファベット、漢字、数字）およびそれらのn-ｇｒａｍ（nは２以上の最適な数を設定）などを用いる。そして、学習により得られたモデルを用いて、取得した実原稿毎にテンプレートを生成する。

テンプレートの生成にあたって、機械学習を利用する以外にも、予めセンサー情報に含まれる文字列が有限であることが分かっている場合は辞書ベースの固有表現抽出によりテンプレートを生成し、テンプレート蓄積部１４に追加設定することを含めてもよい。また、確実に利用可能なテンプレートを予め人手で生成し、テンプレート蓄積部１４に追加設定してもよい。

また、上述したとおり、テンプレートの作成のための固有表現抽出技法には、系列ラベル予測ができる手法であれば、どのような手法を用いてもよい。例えば、ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）、特にＲＮＮの一つであるＬＳＴＭ（Long short-term memory）を利用してもよい（例えば、Sequence labeler、ＵＲＬ：『https://github.com/marekrei/sequence-labeler』参照）。

そして、原稿生成部１５は、原稿提示部１７によるユーザーインターフェース（図４に示す原稿自動作成ＵＩ）を経てユーザーによって指定される原稿作成用センサー情報の受け付け時に、当該原稿作成用センサー情報に対応するセンサー情報をセンサー情報蓄積部１２から読み出すとともに、テンプレートランキング部１６を制御して、ランキング別に得られる所定数のテンプレート（例えば、１０位までの所定ランキングのテンプレート）をテンプレート蓄積部１４から読み出して取得する（ステップＳ４）。

このとき、テンプレートランキング部１６は、原稿生成部１５による制御により、当該ユーザーによって指定される原稿作成用センサー情報に関して、過去の実原稿を基にして生成されテンプレート蓄積部１４に蓄積されたテンプレートのうち、いずれのテンプレートが最も良いかを機械学習、例えばＳＶＭが出力するスコアによりランキングして選別し、選別した所定数のテンプレート（例えば、第上位から５番目までの所定ランキング内のテンプレート）を原稿生成部１５に出力する（ステップＳ５）。

例えば、テンプレートランキング部１６は、過去の実原稿を基にして生成されテンプレート蓄積部１４に蓄積されたテンプレートのうち、いずれのテンプレートが最も良いかを出力する。このランキングを生成するために、予めセンサー情報に対応するテンプレートか否かをアノテートした学習データを作成する。この学習データを機械学習、例えば、ＳＶＭで学習し、その分離超平面からの距離によりランキングを行う。もしくは、利用可能なテンプレートと利用不可能なテンプレートのペアから作成した特徴量を入力としたランキングＳＶＭで学習する。この機械学習に用いる特徴量は、テンプレートの形態素単位でのｎ−ｇｒａｍ（ｎは１以上）、テンプレートに含まれる変数の種類、変数の出現順序、それぞれの変数の度数、テンプレートに含まれる変数の延べ数などを用い、このほか、センサー情報から得られる情報の種類との割合などを特徴量として追加してもよい。

また、テンプレートランキング部１６におけるテンプレートのランキング学習として、ＲＮＮを用いた判別手法のスコアに基づきランキングを行うアルゴリズムで構成することができ、特にＲＮＮの一つであるＬＳＴＭを利用できる。例えば、ｔｗｅｅｔの自動抽出手法（宮崎，鳥海，武井，山田，後藤、“ニュース制作に役立つｔｗｅｅｔの自動抽出手法”、言語処理学会第23回年次大会(NLP2017)，D4-1，2017年3月、ＵＲＬ：『http://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2017/pdf_dir/D4-1.pdf』参照）のアルゴリズムによるスコアでランキング、もしくは、その単位を文字単位から形態素単位に変更したアルゴリズムによるスコアでランキングする。

また、テンプレートのランキング学習として、４段階のクラス（水防団待機水位、氾濫注意水位、避難判断水位、及び氾濫危険水位の警戒水位）毎にテンプレートのＳＶＭ学習を行うこともでき、このようなマルチクラスＳＶＭは、各クラスに分類された原稿を用意し、更に素性にクラス（警戒水位の分類情報）を加えることで実現される。

最終的に、原稿生成部１５は、ユーザーによって指定される原稿作成用センサー情報の受け付け時に、この原稿作成用センサー情報に対応するセンサー情報をセンサー情報蓄積部１２から読み出し、読み出したセンサー情報を当該所定数のテンプレートに割り当てることによりセンサー情報に応じた所定数の原稿を自動生成し、原稿提示部１７を経て図４に示す原稿自動作成ＵＩ上に提示する（ステップＳ６）。

そして、ユーザーが最終決定した原稿に用いられたテンプレートは、使用実績としてテンプレートランキング部１６へ通知され、以後のランキングの上位に位置するよう学習される。

従って、本発明に係る原稿自動生成装置１は、センサー情報提供サーバ２から得られるセンサー情報と、実原稿データベース３に格納される過去の大量の実原稿を用いて、機械学習により自動でニュース原稿を生成することにより、迅速で正確な報道を実現することができる。そして、本発明に係る原稿自動生成装置１は、これまで人手でデータを分析してニュース原稿を生成していたコストを軽減することができる。

尚、本実施形態の例では、全国各地に設置され公開観測値として得られる河川の水位を計測する水位計に関する情報をセンサー情報とする例を主として説明したが、地震の際の揺れを計測する地震計、気象、風速、風向、降水量、気圧、又は気温を計測する気象観測計などの情報をセンサー情報とすることができる。例えば、４段階のクラス（水防団待機水位、氾濫注意水位、避難判断水位、及び氾濫危険水位）について、例えば５段階の震度と置き換えることで地震の際の揺れを計測する地震計に関する情報をセンサー情報とすることができる。同様に、気象観測計の情報についても、それぞれの警戒レベルを示す閾値を基にクラス分けすることができる。

また、本実施形態の例では、Ｎ台のセンサー情報提供サーバ２‐１，…，２‐Ｎ、及び実原稿データベース３と通信可能な単一装置として、本発明に係る原稿自動生成装置１を構成する例を説明したが、例えば図５に示すように、センサー情報監視部１１、センサー情報蓄積部１２、テンプレート生成部１３、テンプレート蓄積部１４、原稿生成部１５、及びテンプレートランキング部１６を備えるＷｅｂサーバとして機能する原稿自動生成サーバ１ａと、原稿提示部１７を備え原稿自動生成サーバ１ａと連動するようネットワーク４を介して接続されるＷｅｂ端末として機能する原稿自動生成端末１ｂとにより構成することができる。

従って、本発明に係る原稿自動生成装置１を単一装置としてのコンピュータ、或いはＷｅｂ端末にユーザーインターフェースを提示するＷｅｂサーバとしてのコンピュータとして構成することができ、当該コンピュータに、本発明に係る各構成要素を実現させるためのプログラムは、当該コンピュータの内部又は外部に備えられるメモリ（図示せず）に記憶される。当該コンピュータに備えられる中央演算処理装置（ＣＰＵ）などの制御で、各構成要素の機能を実現するための処理内容が記述されたプログラムを、適宜、メモリから読み込んで、本発明に係る原稿自動生成装置１の各構成要素の機能をコンピュータに実現させることができる。

本発明は、上述した実施形態の例に限定されるものではなく、特許請求の範囲の記載によってのみ制限される。例えば、上述した実施形態の例では、原稿自動生成装置１における原稿生成部１５が、原稿提示部１７によるユーザーインターフェース（図４に示す原稿自動作成ＵＩ）を経てユーザーによって指定される原稿作成用センサー情報（観測地点又は履歴生データの選択指定）の受け付け時に原稿を自動生成する例を説明したが、センサー情報監視部１１が、監視しているセンサー情報に更新があると検知した際にその旨を原稿生成部１５に通知し、この通知を受け付けた原稿生成部１５が当該更新されたセンサー情報に係る原稿を自動生成する構成とすることもできる。

本発明によれば、所定のセンサー情報と過去の実原稿とを用いて、機械学習により自動でニュース原稿を生成することができるので、人手によるコストを削減しつつ迅速で正確な報道を実現することを要する用途に有用である。

１原稿自動生成装置
１ａ原稿自動生成サーバ（Ｗｅｂサーバ）
１ｂ原稿自動生成端末（Ｗｅｂ端末）
２，２‐１，…，２‐Ｎセンサー情報提供サーバ
３実原稿データベース
４ネットワーク
１１センサー情報監視部
１２センサー情報蓄積部
１３テンプレート生成部
１４テンプレート蓄積部
１５原稿生成部
１６テンプレートランキング部
１７原稿提示部
１７１原稿編集部
１７１ａ選択ボタン
１７２原稿用生データ参照部
１７３履歴生データ参照部
１７４観測日指定部
１７４ａ入力欄
１７４ｂ最新データボタン
１７５クラス別地域提示部
１７５ａ，１７５ｂ，１７５ｃ，１７５ｄチェックボックス
１７６地域別クラス提示部
１７６ａ地域指定ボタン
１７７ａ観測地点指定ボタン
１７７順位別観測地点提示部
１７８観測地点地図表示部
１７８ａ観測地点指定ボタン
１７８ｂ拡大縮小ボタン
１７８ｃ航空写真表示ボタン
１７９観測推移表示部
１８０原稿出力部

Claims

全国各地に設置され公開観測値として得られる所定のセンサー情報を基に、機械学習により自動でニュース原稿を生成する原稿自動生成装置であって、
全国各地に設置され公開観測値として得られる所定のセンサー情報をセンサー情報提供サーバから自動収集し、センサー情報蓄積部に蓄積するよう監視するセンサー情報監視手段と、
過去の実原稿を蓄積する実原稿データベースから、前記所定のセンサー情報に応じた実原稿を定期的に自動取得し、取得した実原稿の変数部分を固有表現抽出技法により特定し、実原稿毎のテンプレートを自動生成してテンプレート蓄積部に自動的に蓄積するテンプレート生成手段と、
前記センサー情報蓄積部に蓄積されるセンサー情報に少なくとも含まれる観測地点及び観測日時を基にユーザーに対し原稿作成用センサー情報を指定させるユーザーインターフェースを提示する原稿提示手段と、
前記ユーザーインターフェースを経て前記原稿作成用センサー情報のユーザー指定の受け付け時に、当該原稿作成用センサー情報に対応するセンサー情報を前記センサー情報蓄積部から読み出すとともに、ランキング別に得られる所定数のテンプレートを前記テンプレート蓄積部から読み出し、読み出したセンサー情報を当該所定数のテンプレートに割り当てることにより当該原稿作成用センサー情報に応じた所定数の原稿を自動生成し、前記原稿提示部を経て前記ユーザーインターフェース上に提示する原稿生成手段と、
前記原稿生成手段による制御により、当該ユーザーによって指定される原稿作成用センサー情報に関して、過去の実原稿を基にして生成され前記テンプレート蓄積部に蓄積されたテンプレートのうち、いずれのテンプレートが最も良いかを機械学習によりランキングして選別し、選別した所定数のテンプレートを前記原稿生成手段に出力するテンプレートランキング手段と、
を備えることを特徴とする原稿自動生成装置。
前記センサー情報は、観測地点、観測日時、観測地点における観測値、前記観測値に対するクラスを示す閾値を少なくとも含むことを特徴とする、請求項１に記載の原稿自動生成装置。
前記テンプレートランキング手段は、機械学習のスコアに基づきランキングするアルゴリズムで構成されていることを特徴とする、請求項１又は２に記載の原稿自動生成装置。
前記原稿提示手段は、
前記ユーザーインターフェース上に、前記原稿生成手段によって自動生成した所定数の原稿をユーザーによって当該ランキング別に、且つ編集可能に提示する手段と、
前記ユーザーインターフェース上に提示する自動生成した原稿に対応するセンサー情報の生データを参照可能に提示する手段と、
ユーザーによって最終決定された原稿に用いられたテンプレートは使用実績として以後のランキングの上位に位置するよう学習するべく前記テンプレートランキング手段へ通知する手段と、
を有することを特徴とする、請求項１から３のいずれか一項に記載の原稿自動生成装置。
前記原稿提示手段は、前記センサー情報に少なくとも含まれる観測地点、観測日時、観測地点における観測値、前記観測値に対するクラスを示す閾値を基に、ユーザーに対し、前記観測値に対するクラスの指定、前記観測日時の指定、前記観測地点の指定、前記観測地点を示す地域の指定、当該指定した地域に関して前記クラスによって順位付けした観測地点の指定、或いは、当該指定したクラスの地域について当該指定した観測日時から所定日時までの遡る履歴を示す範囲でセンサー情報の生データのファイル名の指定を可能とする表示を前記ユーザーインターフェース上に提示することを特徴とする、請求項１から４のいずれか一項に記載の原稿自動生成装置。
前記原稿提示手段は、
前記ユーザーインターフェース上に、当該所定のセンサー情報に関してユーザーが指定した地域について、該地域における観測地点を地図上に表示するか、航空写真で表示するか、或いは前記地図上の表示又は航空写真の表示に重ねて、他のセンサー情報として得られる情報を表示する手段と、
当該指定日時に到る所定範囲の観測推移のデータを表示する手段と、
を備えることを特徴とする、請求項１から５のいずれか一項に記載の原稿自動生成装置。
請求項１から６のいずれか一項に記載の原稿自動生成装置をコンピュータとして機能させるためのプログラム。