正確性と事実的報道の確保

AI生成ニュースで高水準を維持する方法

すべてのニュースでは正確性が最優先です。私たちは多層アプローチを使用して、AI生成記事が事実的でバイアスフリーで信頼性が高いことを確保します。これがその方法です。

多様なチャネルからのソース収集

私たちのプロセスは複数のチャネルからの包括的なソース収集から始まります：

RSSフィード： グローバルおよびローカルソースからの数千のRSSフィードからニュースを収集します。
Google News： ターゲット検索はブレーキングニュースとニッチトピックを発見するのに役立ちます。
ソーシャルメディア： X（旧Twitter）のようなプラットフォームをリアルタイム更新と公衆議論のために監視します。

ソースを新しさとコンテンツ品質でフィルタリングし、最も関連性が高く信頼できる情報で作業することを確保します。

コンテンツ抽出とグラウンディング

各ソースURLについて、Webスクレイピングで主要コンテンツを抽出、広告、ナビゲーション、無関係な要素を削除します。この生コンテンツは次にAIプロンプトに直接含まれ、"grounding"と呼ばれる技術です。

Groundingは、提供されたソース素材のみに基づいてAIが要約を生成することを確保し、ハルシネーションを防ぎ、事前訓練された知識に基づかない – それは古いか不正確かもしれない。

AI駆動のキュレーションと執筆

私たちのAIは関連するソースを一貫したグループにキュレートし、次に収集されたコンテンツに基づいて記事を書きます。執筆プロセスは強調します：

客観性と中立性
短く事実的な要約
すべてのソースURLの引用

このアプローチはバイアスを減らし、イベントの包括的なカバレッジを確保します。

自動ファクトチェック

敏感なトピック（YMYLカテゴリ如金融、健康、政治）について、追加のファクトチェックを適用：

AI検証 vs ソースコンテンツ
Web検索結果とのクロスリファレンス
不一致が見つかった場合の自動書き換え

この後処理ステップは高リスクトピックに追加の検証レイヤーを追加します。

人間の監督と手動レビュー

自動化システムにもかかわらず、人間的な専門知識は重要です。私たちのチームは記事の定期的な手動レビューを実施、特に：

新しいトピックや新興トレンド
複雑な地政学的イベント
潜在的なバイアスまたは感度問題

最近のレビューでエラーを見つけていません、私たちのグラウンディング技術のおかげです。

ユーザー主導の品質管理

私たちは読者が正確性に貢献できるように、私たちのレポートシステムを通じて力を与えます。ユーザーは記事をレビュー用にマークでき、即時の人間調査を引き起こします。この集団的アプローチは、私たちの自動システムが逃す可能性のあるエッジケースを捉えるのに役立ちます。

真実と透明性へのコミットメント

正確性は単なる機能ではなく、私たちの基盤です。私たちはプロセスを継続的に洗練し、より良いAIモデルに投資し、方法についてのオープンなコミュニケーションを維持します。各記事にはソースリンク、信頼スコア、ファクトチェック指標が含まれており、読者との信頼を築きます。