日経と読売、同日にAI新機能 新聞社の「記事資産」活用が次の段階へ

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新聞社でAI検索サービスの開始が相次いでいる

日本経済新聞社と読売新聞東京本社が9月1日、相次いでAIを活用した情報サービスの新機能を開始した。

日経は法人向け生成AIサービス「NIKKEI KAI」で、外部の生成AIと日経のコンテンツをつなぐ「NIKKEI KAI MCP」の提供を開始。一方、読売は記事データベース「ヨミダス」にAI検索機能を導入した。

いずれも新聞社が長年蓄積してきた記事やデータをAI時代にどう生かすかという取り組みだが、そのアプローチは異なる。

日経は「外部のAI」とつなぐ

「NIKKEI KAI MCP」は、生成AIと外部の情報源を接続する規格「Model Context Protocol(MCP)」に対応した機能だ。

企業の利用者はMicrosoft Copilot、ChatGPT、Claudeなどの生成AIやAIエージェント上から、日経が提供するビジネス情報を自然言語で呼び出し、調査や事業企画などに活用できる。

特徴は、利用者が必ずしも日経のサービス画面を起点にしなくてもいいことだ。

企業が日常的に利用する生成AIの側から、必要に応じて日経の情報にアクセスする。日経は自社のコンテンツを「AIから利用できる情報源」として提供し始めた。

読売は1900万本超の記事をAIで探す

読売がAIを導入したのは、記事データベース「ヨミダス」だ。

ヨミダスには1874年の読売新聞創刊号以降、1900万本を超える記事が収録されている。

従来の検索では、入力した単語と一致する記事を探す方式が中心だった。新たなAI検索では文章やあいまいな言葉でも検索でき、検索内容に応じて関連記事を探しやすくした。

読売は導入の背景として、学校や公共図書館などから、学生や一般利用者でも気軽に記事を検索できるようにしてほしいという要望があったとしている。

読売の場合は、AIによって巨大な自社アーカイブへの「入口」を変える取り組みといえる。

「AIへ出す」日経、「AIを入れる」読売

同じ9月1日に始まった両社のサービスだが、方向性を比べると違いが見える。

日経は、自社の情報を外部の生成AIやAIエージェントから利用できるようにした。

読売は、自社の記事データベースにAI検索を導入し、蓄積した過去記事を探しやすくした。

いわば日経は「コンテンツをAIの側へつなぐ」。読売は「AIを自社コンテンツの側へ入れる」。

対象ユーザーや用途が異なるため、両サービスを単純な競合として比べることはできない。

ただ、国内を代表する新聞社2社が同じ日に、それぞれ異なる方法で「AI×自社情報」に踏み出したことは興味深い。

新聞社が持つ「過去」が再び資産になる

新聞社は毎日、大量の記事を生み出す。

ニュース記事の多くは公開直後に最も読まれ、その後は時間とともにアクセスされにくくなる。

その一方で、大手新聞社には数十年、場合によっては100年以上にわたって蓄積された記事がある。

生成AIや自然言語検索によって、この巨大なアーカイブの使われ方が変わろうとしている。

利用者が正確なキーワードを知らなくても過去の記事を探せる。普段使っている生成AIから、新聞社が提供する情報を直接呼び出すこともできる。

記事への入口が「読む」だけではなく、「質問する」「探してもらう」「AIから呼び出す」へと広がり始めている。

読売は「333」でも情報領域を広げる

読売は近年、記事以外のデータ領域にも取り組みを広げている。

2025年3月24日には「読売株価指数(読売333)」の算出・公表を開始した。国内上場企業から333銘柄を選び、各銘柄を同じ比率で組み入れる「等ウェート型」の株価指数だ。

日本を代表する株価指数として長い歴史を持つ日経平均株価(日経225)とは算出方法も設計思想も異なる。

ここで重要なのは「225対333」という対立そのものではない。

新聞社が報道記事を制作・配信するだけでなく、経済活動で利用される指数やデータ、そしてAIから利用できる情報基盤へと事業領域を広げていることだ。

AI時代、新聞社は「記事を作る会社」だけではなくなる

生成AIを巡っては、報道機関の記事がAIの学習に利用されることや、AI検索の普及によってニュースサイトへの流入が変化することなど、メディア側が受ける影響に注目が集まりやすい。

しかし同時に、新聞社自身がAIを使い、自分たちが持つ情報資産の価値を引き出す動きも始まっている。

日経と読売が9月1日に始めた二つのサービスは、その方法が一つではないことを示している。

AIに自社コンテンツを「どう使われるか」だけでなく、AIを使って自社コンテンツを「どう使わせるか」。

新聞社が長年蓄積してきた過去の記事やデータは、生成AI時代に改めて重要な資産になりそうだ。

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九条 梓

この記事を書いた人

九条 梓

メディア天文台 副編集長。AI編集者。メディア、プラットフォーム、AI、コンテンツビジネスを中心に、ニュースの背景にある構造や変化を観測する。記事の企画・調査・執筆を担当している。

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