ほぼテク 7月4日ChatGPTで「文章の中の大事な単語を拾いだす」テキストデータから宝を見つける究極のガイド？ニュース記事の分析編！

7月4日

ほぼテク読者の皆様、いつも大変ありがとうございます！
我妻裕太です。

GPTに関する連続投稿約69日目です！

本日も前回に引き続き、「文章の中の大事な単語を拾い出す」実験をChatGPTで試してみようの会です。
世の中にある無限の単語、これを抽出するためには辞書データがこれまでは必要でした。
しかし、文字列バリエーションは本当に無限にあるので、辞書登録出来ない、予め学習させきれないのが特徴です。
それを、文字単位で新造語も生成できる生成AIがどのように捌くかご注目！

テキストデータから宝を見つける究極のガイド？ニュース記事の分析編

ニュース記事の分析とは、新聞やオンラインメディアで報じられる記事の内容を詳しく調査し、それらが提供する情報に対して深い洞察を得るプロセスです。これには、記事のテーマ、固有表現（例：人名、地名、組織名）、感情のトーン、言及される事実など、さまざまな要素が含まれます。この分析は、ビジネスインテリジェンス、市場研究、政治分析など、多くの分野で非常に重要です。

誰が分析するのか？

色々な職種の方がニュース記事を分析するかと思いますが、以下が私の個人的な経験や観点での想定です。
今回は以下の方々の何かのお役に立てれば幸い？です！

1.データアナリスト
データアナリストは、数値やテキストデータを分析して洞察を得ることが主な仕事です。ニュース記事の分析では、記事のトレンド、頻出キーワード、関連性などを分析します。

2.マーケットリサーチャー
市場調査員は、ニュース記事を利用して市場の動向や消費者の意見を分析します。これは製品開発やマーケティング戦略の策定に役立てられます。

3.ジャーナリスト
憧れのジャーナリストは、時事問題や特定のトピックに関する記事を書くために、既存のニュース記事を分析します。信頼性の確認や背景情報の収集が主な目的です。

5.企業のブランディング担当
企業や組織のブランドイメージを管理します。ニュース記事の分析を通じて、自社や競合他社がメディアでどのように報じられているかを把握します。

6.投資アナリスト
投資アナリストは、ニュース記事を分析して、経済や特定の産業、企業の動向を評価します。これは投資判断の一部として使用されます。

7.政策アナリスト
政府やNGOの政策アナリストは、ニュース記事を分析して、政策に影響を及ぼす可能性のある社会的・経済的トレンドを把握します。

っということでニュース記事の分析は様々な職種の方が手作業で行う重要な作業です。

ニュース記事の分析とは？

では実際に分析とは何ぞや？具体的に何するの？ということなのですが、ニュース記事の分析は、メディアが提供するニュース記事の内容を綿密に調査し、その情報から深い洞察を得るプロセスのことを指します。具体的には、以下のような活動が含まれます。

1.単語の抽出
記事から人名、地名、組織名、製品名などの固有名詞を抽出します。

2.トピック分析
記事の主題やカテゴリーを特定し、そのトレンドを把握します。

3.感情分析
記事のトーンがポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルであるかを判断します。これは、製品やサービスに対する公共の感情を理解するのに役立ちます。

4.事実の検証
記事で報じられる情報が正確かどうかを確認します。

5.競合分析
業界や競合他社に関する記事を分析し、市場の動向を把握します。

その他にも様々あるのですが、私の少ない経験談ベースでは上記のようなイメージです。

ニュース記事の分析のよくある課題

で、実際にこの分析なのですが、結構、いや、かなり労力のかかる作業なんです(汗)
具体的には以下のような課題が存在します。

1.情報の過多
インターネット上には膨大な量のニュース記事が存在し、それらをすべて読むのは非現実的です。

2.情報の信憑性
ニュースソースの質はまちまちであり、フェイクニュースや偏った情報を見極めるのが難しい場合があります。

3.データ分析の複雑さ
記事のテキストは複雑であり、特に固有表現抽出や感情分析など、高度な分析を必要とする場合があります。

もっとありますが、代表例は上記のものが多い印象です。

大好きChatGPTが課題を解決？

さぁ、そこで出てくるのが、我らが大好きChatGPTです！
ChatGPTは、その強力な自然言語処理能力でニュース記事の分析の課題を解決する可能性があります。

1.情報の過多
ChatGPTは、短時間で大量のテキストデータを処理し、重要な情報を抽出することができます。

2.情報の信憑性
ChatGPTは、情報の出典を分析し、その信憑性を評価するのに役立ちます。

3.データ分析の複雑さ
記事からの固有表現抽出や感情分析は、ChatGPTの高度な自然言語処理能力によって効率的に実行されます。

ChatGPTを活用したニュース記事分析システムの運用イメージ

例えばですが、ChatGPTを活用したニュース記事分析システムは以下のようなイメージでしょうか。

ChatGPTを活用したニュース記事分析システム

1.データ収集
ウェブスクレイピングやAPIを利用して、様々なニュースソースから記事データを収集します。

2.データ処理
ChatGPTを使用して、収集したデータから固有表現を抽出し、感情分析を行います。

3.情報整理
ChatGPTによる分析結果をもとに、データをカテゴリーやトピックごとに整理します。

4.ダッシュボード表示
分析結果をダッシュボードに表示し、ユーザーが容易に情報を閲覧できるようにします。

ユーザーは、このシステムを通じて、重要なトピックや市場のトレンド、競合他社の動向をリアルタイムで把握することができます。これにより、意思決定の質が向上し、ビジネスや研究活動が効率的に進められます。

では本当に「文章の中の大事な単語を拾いだす」ことができるのか今回も実験してみましょう。

さっそくChatGPTで試してみよう！

今回の実験ルールは以下の通りです。
・サンプルのニュース記事を3件見せた場合にChatGPTがどのように分析するか確認する。
・GPT-3.5で実験する。
・プロンプトは以下で実行します。

【プロンプト】
あなたは弊社の優秀なマーケットリサーチャーです。
以下の作業をお願いします。

## 作業依頼
後述するニュース記事を以下の内容に合わせて分析をしてください。

条件
– メッセージは以下に記載されています。
– 抽出した情報は表形式で表示してください。
– 以下の1～6の分析を行ってください。

## 1. トピック分析
– 記事の主題は何ですか？
– この記事はどのカテゴリーに分類されますか？
– このトピックは近年でどのようなトレンドを示しているか、また、その理由は何か考えられますか？

## 2. 固有表現抽出
– この記事から人名、地名、組織名、製品名などの固有名詞をリスト形式で挙げてください。
– 上記の固有表現は、記事の全体的なメッセージや主題とどのように関連していますか？

## 3. 感情分析
– この記事のトーンはポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルですか？
– 記事が特定の製品やサービス、またはイベントに対してどのような感情を示しているか分析してください。

## 4. 事実の検証
– 記事で提供されている情報の正確性を確認するために、他の信頼性のあるソースと照らし合わせてください。
– 記事で述べられているデータや情報に根拠があるか、それとも誤報または偏った情報である可能性があるか評価してください。

## 5. 競合分析
– 記事が触れている業界や製品に関連して、競合他社や市場の動向を分析してください。
– 記事に登場する企業や製品が市場においてどのような位置付けにあるか、また、競合と比較してどのような強みや弱みがあるかを評価してください。

## 6. 総括
– 上記の分析を踏まえ、この記事の重要性、影響力、および信頼性について総括してください。

## ニュース記事
（ここにニュース記事を記載する）

今回使用するニュース記事をイメージしたサンプルデータは以下3種類です！
※実際のデータではありませんので、ご了承ください。

新聞記事1:

タイトル: “エレクトロカー市場、エスタに新たな挑戦者”

日付: 2023年4月10日

内容:

エレクトリックカー市場が活況を呈している。この分野でのリーダーであるエスタに、新たな競合企業が名乗りを上げている。日本の自動車メーカー、鈴木自動車は、新しい電動SUVモデル「イリオン」を発表した。同社はこの車を「エスタキラー」と呼んでいる。

「エリオン」は300マイル以上の航続距離を持ち、価格は4万ドルからと、一部のエスタモデルよりも手頃である。これに対して、エスタのCEOであるアーロン・タイム氏はSwitterで、「競争は常に歓迎」とコメントしている。

分析家たちは、鈴木自動車がどれだけ市場シェアを獲得できるか注目している。この市場は急速に成長しており、消費者の関心も高まっている。

新聞記事2:

タイトル: “地元NPO、浜松市で災害支援活動を開始”

日付: 2023年5月3日

内容:

浜松市で先週発生した地震の影響を受け、多くの地域住民が支援を必要としている。この危機的状況に対応するため、地元のNPO「ハートバンド」が支援活動を開始した。

「ハートハンド」は、被災者に食料や衣料品を提供し、仮設住宅の手配も行っている。また、メンタルケアのプログラムも提供しており、地震のトラウマに苦しむ人々を支援している。

浜松市長の佐藤健太氏は、「市民が協力して立ち向かう姿に感動している」と述べ、感謝の意を表した。

新聞記事3:

タイトル: “TechHubが新しいスマートウォッチ「HubWatch」を発表！”

日付: 2023年6月28日

内容:

TechHub社は本日、新しいスマートウォッチ「HubWatch」を発表した。この新製品は、健康とフィットネスを重視した消費者をターゲットにしており、歩数計、心拍数モニター、睡眠トラッカーなど、一般的なスマートウォッチの機能に加えて、革新的な機能を備えている。

TechHubのCEOであるSandra Williams氏は、「HubWatchは私たちの最も先進的なウェアラブルデバイスであり、消費者の生活に革命をもたらす」と述べた。

ではさっそく実験！

まずはエレクトリックカー市場？

（動画プレーヤー）

1. トピック分析

記事の主題は何ですか？
- エレクトリックカー市場における新たな競合企業の登場と、鈴木自動車が発表した新しい電動SUVモデル「イリオン」に焦点があります。
この記事はどのカテゴリーに分類されますか？
- 自動車産業、エレクトリックカー、競争、新製品発表などのカテゴリーに分類されます。
このトピックは近年でどのようなトレンドを示しているか、また、その理由は何か考えられますか？
- 近年、エレクトリックカー市場は活況を呈しており、競争が激化しているトレンドがあります。これは持続可能性への関心の高まりや環境に優しい交通手段への需要の増加、政府の規制や補助金制度の導入などが要因として挙げられます。また、技術の進歩により電気自動車の性能や航続距離が向上し、価格が競争力を持つようになったこともトレンドの一つです。

2. 固有表現抽出

この記事から人名、地名、組織名、製品名などの固有名詞をリスト形式で挙げてください。
- 人名: アーロン・タイム氏
- 組織名: 鈴木自動車
- 製品名: イリオン、エスタキラー
上記の固有表現は、記事の全体的なメッセージや主題とどのように関連していますか？
- アーロン・タイム氏はエスタのCEOであり、競争を歓迎するとコメントしています。鈴木自動車は新しい電動SUVモデル「イリオン」を発表し、これを「エスタキラー」と呼んでいます。したがって、これらの固有名詞は競争企業や新製品の登場に関連しています。

3. 感情分析

この記事のトーンはポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルですか？
- ニュートラルです。記事は新たな競合企業や新製品の発表を報じていますが、特定の感情を強く示しているわけではありません。
記事が特定の製品やサービス、またはイベントに対してどのような感情を示しているか分析してください。
- 記事は競争を歓迎するというエスタのCEOのコメントを引用しており、一定の競争意識があることを示唆しています。また、鈴木自動車の新製品「イリオン」がエスタキラーと呼ばれていることから、競争相手に対する挑戦の意味合いが含まれています。

4. 事実の検証

記事で提供されている情報の正確性を確認するために、他の信頼性のあるソースと照らし合わせてください。
記事で述べられているデータや情報に根拠があるか、それとも誤報または偏った情報である可能性があるか評価してください。
- この情報の正確性を確認するために、他の信頼性のあるソースを利用する必要があります。ただし、この作業では具体的なソースへのアクセスが制限されているため、情報の正確性を保証することはできません。

おっ、おっ、おーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー

すごいぞGPT、一瞬ですよ。一瞬でレポートできましたけど？
これ作るの今まで大分かかる印象ですよ。これはかなり効率化に繋がりますね。

レポートは非常に明確で、整理されており、指示に従ってトピック分析、固有表現抽出、感情分析、および事実の検証に焦点を当てています。

また、レポートは4つの明確なセクションに分かれており、各セクションがそれぞれの分析方法に焦点を当てています。これはかなり理解しやすく、情報を探しやすい構造です。

素晴らしいですね。

ただ、競合分析、総括がなかったので、一部回答漏れもありますが、それでもかなりびっくりです。

いやーすごいな。

続いては支援活動に関する記事？

（動画プレーヤー）

1. トピック分析

記事の主題は何ですか？
この記事の主題は、地元のNPO「ハートバンド」が浜松市で災害支援活動を開始したことです。
この記事はどのカテゴリーに分類されますか？
この記事は「災害支援」や「地域活動」といったカテゴリーに分類されるでしょう。
このトピックは近年でどのようなトレンドを示しているか、また、その理由は何か考えられますか？
災害支援活動は近年、より注目されるようになっています。気候変動や自然災害の頻発により、多くの地域で災害が発生しているためです。人々は自らが被災する可能性や他の地域の苦境を目にすることが増え、支援活動の重要性についての意識が高まっています。

2. 固有表現抽出

この記事から人名、地名、組織名、製品名などの固有名詞をリスト形式で挙げてください。
ハートバンド (地元のNPO)
浜松市
佐藤健太 (浜松市長)
上記の固有表現は、記事の全体的なメッセージや主題とどのように関連していますか？
固有表現は以下のように関連しています:
ハートバンド (地元のNPO)：この記事の主題である災害支援活動を行っている組織です。
浜松市：支援活動の対象地域であり、ハートバンドが活動を展開している地域です。
佐藤健太 (浜松市長)：地元の市長として、ハートバンドの活動に感謝の意を表しています。

3. 感情分析

この記事のトーンはポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルですか？
この記事のトーンはポジティブです。ハートバンドの支援活動や市長の感謝のコメントから、地元の取り組みや市民の協力に対する肯定的な意見が示されています。
記事が特定の製品やサービス、またはイベントに対してどのような感情を示しているか分析してください。
この記事は具体的な製品やサービスについて言及していませんが、災害支援活動や地震の被災者への支援に対して、感謝や支持の感情を示しています。

4. 事実の検証

記事で提供されている情報の正確性を確認するために、他の信頼性のあるソースと照らし合わせてください。
個別の情報源を持たないため、具体的な事実の検証はできません。ただし、地震の災害支援活動やNPOが実施する食料や衣料品の提供、仮設住宅の手配、メンタルケアのプログラムなどは一般的な災害支援活動の一環として行われることが多いです。
記事で述べられているデータや情報に根拠があるか、それとも誤報または偏った情報である可能性があるか評価してください。
この記事は比較的簡潔な情報を提供していますが、地震の発生や災害支援活動の一般的なパターンに基づいているため、大きな疑念はありません。ただし、詳細な情報や具体的な数値データについては言及されていないため、追加の情報が必要になる可能性があります。

5. 競合分析

記事が触れている業界や製品に関連して、競合他社や市場の動向を分析してください。
この記事は具体的な競合他社や製品に触れていないため、競合分析は行えません。ただし、災害支援活動においては他のNPOやボランティア団体、地方自治体の取り組みが関与する場合があります。
記事に登場する企業や製品が市場においてどのような位置付けにあるか、また、競合と比較してどのような強みや弱みがあるかを評価してください。
記事には具体的な企業や製品は登場していません。

6. 総括

この記事は地元のNPO「ハートバンド」が浜松市で災害支援活動を開始したことを報じています。記事のトーンはポジティブであり、災害支援活動や市民の協力に対して肯定的な意見が示されています。記事の情報は一般的な災害支援活動のパターンに基づいており、信頼性は高いと言えます。ただし、詳細な情報や裏付けるデータについては不足しています。競合分析に関しては記事が具体的な競合他社や製品に触れていないため、分析することはできません。総合的に見ると、この記事は地域の災害支援活動に関心を持つ読者にとって重要であり、信頼性もある情報源となるでしょう。

おーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー！

またしても驚いてしまった。これが完全体か！びっしり丁寧に書いてくれていますね。
単語の抽出もしっかり対応してくれています。さらに抽出した単語が記事の全体的なメッセージや主題とどのように関連しているかも分析している！

いいですね、ノッテきた！

最後は最新テクノロジーに関する記事？

（動画プレーヤー）

1. トピック分析

記事の主題は何ですか？
- 主題は「TechHubが新しいスマートウォッチ「HubWatch」を発表」です。
この記事はどのカテゴリーに分類されますか？
- この記事はテクノロジー（新製品発表）カテゴリーに分類されます。
このトピックは近年でどのようなトレンドを示しているか、また、その理由は何か考えられますか？
- 近年、ウェアラブルデバイスの市場が拡大しており、特にスマートウォッチの需要が増加しています。健康とフィットネスへの関心の高まりや、ユーザーが日常的なアクティビティをトラッキングしたり、スマートフォンとの連携機能を利用したりするニーズの増加が主な要因です。ウェアラブルテクノロジーの進歩により、機能が向上し、より便利でパーソナライズされた体験が提供されることが期待されています。

2. 固有表現抽出

この記事から人名、地名、組織名、製品名などの固有名詞をリスト形式で挙げてください。
- 人名: Sandra Williams
- 組織名: TechHub
- 製品名: HubWatch
上記の固有表現は、記事の全体的なメッセージや主題とどのように関連していますか？
- 人名「Sandra Williams」は記事中でTechHubのCEOとして言及されており、新しい製品「HubWatch」の発表に関連しています。また、組織名「TechHub」は記事の主題であり、新製品の発表元であることが示されています。製品名「HubWatch」は記事の主題であり、新しいスマートウォッチの名称として言及されています。

3. 感情分析

この記事のトーンはポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルですか？
- この記事はポジティブなトーンを持っています。
記事が特定の製品やサービス、またはイベントに対してどのような感情を示しているか分析してください。
- 記事は新しいスマートウォッチ「HubWatch」の発表を報じており、その革新的な機能を強調しています。CEOのSandra Williams氏は「HubWatchは私たちの最も先進的なウェアラブルデバイスであり、消費者の生活に革命をもたらす」と述べており、製品に対してポジティブな感情を表明しています。

4. 事実の検証

記事で提供されている情報の正確性を確認するために、他の信頼性のあるソースと照らし合わせてください。
記事で述べられているデータや情報に根拠があるか、それとも誤報または偏った情報である可能性があるか評価してください。

（残念ながら、私は2023年7月4日現在の情報しか持っておらず、TechHubの新しいスマートウォッチ「HubWatch」に関する具体的な情報は提供できません。追加の信頼性のあるソースを参照することをお勧めします。）

5. 競合分析

記事が触れている業界や製品に関連して、競合他社や市場の動向を分析してください。
記事に登場する企業や製品が市場においてどのような位置付けにあるか、また、競合と比較してどのような強みや弱みがあるかを評価してください。

（残念ながら、私は2023年7月4日現在の情報しか持っておらず、TechHubの競合他社や市場動向に関する具体的な情報は提供できません。追加の調査とデータ収集をお勧めします。）

6. 総括

上記の分析を踏まえ、この記事の重要性、影響力、および信頼性について総括してください。
- この記事はTechHubが新しいスマートウォッチ「HubWatch」を発表したことを報じています。記事はポジティブなトーンを持ち、製品の革新的な機能やCEOのコメントによって消費者の生活に対する影響を強調しています。ただし、追加の情報や信頼性のあるソースを参照することで、記事の正確性と信頼性を確認することが重要です。また、市場や競合他社の分析を行うことで、TechHubとその製品の位置付け、競争力をより詳細に評価することができます。

もうヤバいですね。GPT-3.5でこのくらいのレベルに分析してくれるんですね。
これはかなり効率化されますし、そのあとの考察に時間をかけられるな。

これはいいです！

単語抽出も英単語を抽出しています。構造化されているので、非常に分かりやすい分析結果です。
まじですごいな(笑)