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PR TIMESのサービスにAIを導入しました!

PR TIMESエンジニアの山田です。

去る3月12日、メディア会員向け管理画面に「AIリリース受信」を導入しました。
PR TIMES「AIリリース受信」

PR TIMESとして初のAI機能になります。
今回はどんな経緯で開発したのかご紹介します。

「リリースAI受信」とは?

PR TIMESでは1日に最大600本以上のプレスリリースが配信され、情報を受け取るメディア会員は情報過多に悩まさることがありました。本当に欲しい情報が埋もれてしまいます。
これを解決する第一歩としてAI(人工知能)が会員の閲覧履歴を解析し本質的な傾向をつかんでレコメンドする「リリースAI受信」2018年3月12日、PR TIMESはリリースAI受信をリリースしました。

開発の道のり

イデアを形にするべく始めてみましたが、PR TIMESではまだAI技術を取り入れたことがありません。
そこでまずは単純なレコメンドを作成するところから手をつけてみましたが、技術的にはほとんどが初めての中で本を大量に買い込んで基礎から調べてみたり、Webを検索して同じようなものを作ってみたりと、試行錯誤を繰り返す日々が続きます。
AIを実現するディープラーニングをおこなうためには統計や数学の知識も必要になってくるので、そちらも必要な部分の勉強は開発と同時進行でおこないました。

そしてさらにPR TIMESは稼働中のサービスでもあります。さらに使いやすく、またサービス全体を伸ばしていくために、別途導入する機能の開発や運用もしていかなければなりません。

開発が徐々に後ろ倒しになっていく焦りを感じつつも、試行錯誤を繰り返しディープラーニングアルゴリズムを完成に近づけました。
しかしマッチ度を測るだけで完成ではありません。プレスリリースはマッチ度に加えて、鮮度も重要です。
そういったことも考慮に入れてUIを作り上げていきます。
リリースAI受信

メディアブリーフィング開催

そしてついにβ版が完成。
メディアの方をPR TIMESオフィスにお呼びしてブリーフィングイベントを4回に渡っておこないました。
メディアブリーフィング

まずは役員の三島から今回の機能を導入した背景を、そして山田からは機能の詳細・ディープラーニングをおこなうアルゴリズムの解説・今後の展開などを説明いたしました。

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アイコンのフラッグも作りフルーツにつけました

メディアの皆様からは今回の「リリースAI受信」に限らず多くの意見を頂き本当に参考となりましたので、今後の展開に活かしていきたいと考えています。

www.slideshare.net

リリースと今後の展開

試用イベントの後もいくつか手直しをおこない3月12日に本番に反映し、プレスリリースで発表いたしました。
prtimes.jp

「リリースAI受信」はまだまだ構想の第一歩です。
今後の進化・改善に向けて動いていますので、これからもご期待ください。