【課題】記事制作の効率化とセキュリティの両立が急務に
　アンジーは2005年に創業し、編集制作部門とWeb開発部門を併せ持つ制作プロダクションです。BtoB分野の記事制作とシステム開発を両輪として展開し、SaaS企業やクラウドベンダー、SI企業などを中心に、数多くのメディアや企業のコンテンツ発信を支援してきました。

　編集制作部門では、取材記事や事例記事、ホワイトペーパーなどを毎月数多く制作しています。一方で、制作現場では慢性的な課題も抱えていました。とくに負担が大きかったのが、取材後の文字起こしと初稿作成です。音源を聞きながらテキスト化し、内容を整理して文章に落とし込む工程には多くの時間がかかり、記者や編集者が本来注力すべき構成設計や表現の磨き込み、ファクトチェックといった付加価値の高い作業に十分な時間を割けない状況が続いていました。

　効率化の手段として文字起こしAIや生成AIの活用も検討しましたが、クライアントワークを中心とする業務特性上、情報漏えいリスクが大きな懸念となっていました。オープンなAIサービスでは、入力データがサービス提供者の学習に使われる可能性があり、顧客情報や未公開情報を扱う制作現場では導入に踏み切れないという課題がありました。

【解決策】AWSプライベート環境でセキュアなAI活用基盤を構築
　こうした課題を受け、アンジーでは社内で解決策を検討しました。その結果、AWSの国内リージョンにプライベートなAI活用環境を構築し、すべての処理をその中で完結させる方針を採用しました。これにより、制作業務の効率化とセキュリティ確保を両立できると判断しました。

　生成AIの選定にあたっては、Azure OpenAIなど複数の選択肢も検討しましたが、既存システムとの親和性や、Web開発部門に蓄積されたAWSの運用知見を重視しました。その結果、AWS上で完結する構成を選び、生成AIにはAmazon Bedrock経由でClaude Chatを採用しています。ClaudeはAPI経由で利用でき、入力データがモデル学習に使われない仕様であるため、クライアントワークに求められるセキュリティ要件を満たす点が評価ポイントでした。

　導入に際しては、Web開発部門が中心となりAWS上に専用環境を構築しました。文字起こしにはAmazon TranscribeやAmiVoiceを用途に応じて使い分け、生成AIと組み合わせて記事制作を支援する仕組みを整備しました。すべてのデータは国内リージョンのプライベート環境にセキュアに保存され、外部に持ち出されない構成としています。

　さらに、編集制作部門へのヒアリングを重ね、実際の制作フローに即したアプリケーションを開発しました。現場の業務を可視化したうえでUIや操作手順を設計し、実装後も複数回のイテレーションを行いながら、運用に適した形へと最適化を進めました。

【成果】制作時間大幅短縮により付加価値創出業務に集中可能に

　この取り組みにより、制作現場には明確な成果が現れました。インタビュー質問票の制作時間は従来比で約50％削減され、取材後から初稿に到達するまでの時間はおよそ3分の1に短縮されました。

　その結果、記者や編集者は構成の練り込みや表現のブラッシュアップ、事実確認といった付加価値の高い工程に集中できるようになりました。進行の見通しも立てやすくなり、記事全体の品質向上とともに、同じ期間でより多くの案件を受注できる体制が整いました。

　今後は、この仕組みを標準化し、社外案件にも横展開していく予定です。コストや体制の問題から事例記事制作に踏み切れずにいる企業にとっても、効率的かつセキュアな制作環境は有効な選択肢となるでしょう。アンジーは編集制作とWeb開発の両方の知見を生かし、記事制作にとどまらず、システム開発を含めたトータルな提案を行っていきます。