10月7日に開催された「Video Research Forum 2026」のセッション「AIが読み解き、現場が動く。～番組分析から導く意思決定～」では、関西テレビ放送（カンテレ）とビデオリサーチによる生成AIを活用した番組分析の取り組みが発表された。

生成AIの導入により、従来丸一日を要していた集計作業の大幅な短縮に成功。作業から解放された現場では、未来の戦略提案に注力できる環境が整いつつある。関西テレビ放送株式会社 総合編成局 メディアマーケティング部 部次長 岩田健吾氏、株式会社ビデオリサーチ システムソリューションユニット サービス推進グループ プランナー 大渕雅人氏が、現場におけるAI活用のリアルと今後の展望を語った。

■「可視化だけでは負担減らない」 現場トライアルをもとに「業務自動化」へシフト

冒頭、両氏がAI活用の第1弾を語った。

最初に取り組んだのは、番組のメタ情報や視聴率データを一元的に確認できるダッシュボードの構築。可視化されたデータを生成AIが横断的に読み解き、数値の変化要因や過去との違い、具体的な改善提案まで出力する仕組みを整え、報道や情報番組の部署でトライアルを実施した。

カンテレ・岩田氏はこの仕組みを「制作現場が日々の振り返りを自ら行うツールとして適している」と評価。一方、番組ごとに要求される分析トーンの差異や、デイリー運用を担うマンパワーの確保も課題として浮き彫りになったという。

「極力予定を入れないようにしても（集計作業で）かかりきりになる」（岩田氏）
「月曜日は視聴率の集計作業があり、制作チームが休めないという声をよく聞く」（大渕氏）

これを踏まえ、システムの構築方針をデータ統合のみから「分析チーム自身の業務サポート」へと転換。毎週月曜日に実施する前週の視聴率レポート作成業務の効率化に照準を絞った。

これまでのレポート作成業務は、人力によるExcelベースの煩雑なもの。データ集計や執筆に丸一日を要し、体裁づくりに時間を割く結果、属人化も進んでいたという。

「レポート作成業務では、前週比較や年度ランキングといった事実を中心に扱うため、AIの特性に合致しやすいと考えた」と岩田氏。週初めの朝に自動起動した処理が生成したレポートが、午前9時半にメールで届く仕組みを構築した。

「AIへの指示をテキストファイルで管理し、小さな変更であればシステム改修を行わずプロンプト調整だけでチューニングできる状態にした」（大渕氏）

出力サンプルを見た際の印象について岩田氏は、「人が書いたのではないかと思ったほど、丁寧によくまとまっていた」とコメント。「自社APIを持ち、必要なデータを抽出できるビデオリサーチならではの強みがあったからこそ実現できた」と評価した。

■5時間の作業が1時間強へ短縮　「文章作成から解放され、分析への専念が可能に」

AIの導入によって、従来5時間を要していたレポート作成時間は1.5〜2時間程度に縮小。確認作業の負担も軽減され、年間で約200時間の作業時間創出につながったという。

「ゼロから文章を作成する手間から解放され、レポートに奥行きを与える余地ができた。情報の精査や背景情報の補足など、深掘り分析につながるコア業務に月曜日の時間を割けるようになった」（岩田氏）

作業の自動化によって主担当とAI、確認者による三重チェック体制が確立し、人為的な誤字脱字や数値の打ち間違いも減少。本取り組みを支援した大渕氏も「作業時間だけでなく、仕事の中身や進め方そのものに変化が生まれた」と導入効果を語った。

■判断基準を言語化→プロンプト化　担当者の暗黙知を再現可能な仕組みに

導入にあたり、約90件に及ぶフィードバックとQA改善のやり取りを重ねたという。初期段階で発生していた数値読み取りの齟齬を解消した後、担当者が経験的に培ってきた判断基準の言語化に取り組んだ。

「好調・不調の定義や、わずかな変動とみなす数値の基準など、人の感覚的な領域を言語化し数値へ置き換える作業に苦心した」（岩田氏）

「フィードバックをそのままルール化すると別の場所で邪魔をすることもあり、調整に苦労した。担当者の頭の中にある暗黙知を再現可能な形式に変えることこそがAI導入の本当の難所だと感じた」（大渕氏）

「一度作って終わりではなく、即改善のサイクルを回して一緒に使える状態に育ててきた」と大渕氏。岩田氏は「単日における帯番組の最高視聴率更新など、人が見落としがちな視点での気付きを得られるメリットが生まれた」と、継続的な運用の成果を振り返った。

■「人が思案する時間を増やし、意思決定を迅速に」AI導入で業務の馬力を上げる

カンテレでは現在、半期ごとに作成する番組分析レポートの作成業務についてもAI化を試みているという。大渕氏は「指標の計算からグラフ描画、コメント生成、パワーポイント資料の出力までを一気通貫で行い、人はコメントの確認と修正のみを行う構想だ」と具体的な仕組みを説明した。

実用化が進むことで、過去のデータ集計業務をAIに委ね、人間は未来に向けた戦略提案や実践に集中できる環境が整う。岩田氏は「AIの活用を通じて人が深く思案する時間を増やし、意思決定やPDCAサイクルをより迅速に回す体制へ移行したい」と展望を述べた。

「最新の生成AIを活用することで開発スピードが格段に上がり、コストダウンにもつながっている」と大渕氏。「AIが進化する中で情報をキャッチアップし、各社に伴走しながら効果を最大化できる体制を構築したい」と締めくくった。