「GitCas AI編集部」で記事やコラムの企画・執筆から校正・公開までの「100％自動化」を実証。次世代AI編集部統合プラットフォームの外部提供を開始

映画コラム、映画特集、映画座談会、映画トレンド解析を配信する「GitCas 超★映画速報」を技術ショーケースに、実運用で培った編集判断ロジックとデータ基盤を、出版社・Webメディア・企業向けに提供

株式会社diggtag

2026年10月26日 22時00分

株式会社diggtagは、自社映画情報メディア「GitCas 超★映画速報」で、企画選定、情報収集、コンテンツ制作、校正・校閲、品質判定、公開まで、通常のコンテンツ運用における対象工程を人間の都度操作・承認なしに進める「100％自動化」を実証しました。これを可能にしたのが、当社が独自開発した次世代AI編集部統合プラットフォーム「GitCas AI編集部」です。

この取り組みで培った技術と運用ノウハウを基に、出版社、Webメディア、企業オウンドメディアなどを対象として、「GitCas AI編集部」を企業ごとの編集方針・業務に合わせて設計・構築するサービスの外部提供を開始します。

同サービスを実現する基盤技術は、当社が開発したAIとデータベース、独自アルゴリズム、専用プログラムを連携させる「GitCas Media Management System」です。

【サービス概要】

●商品キャッチ：次世代AI編集部統合プラットフォーム

●正式商品名：GitCas AI編集部

●基盤技術：GitCas Media Management System

●提供形態：企業ごとの専用AI編集部の設計・構築支援

●主な対象：出版社、Webメディア、企業オウンドメディア運営者など

●紹介サイト：https://diggtag.com/gitcas/lp/

●自社実証メディア：https://gitcas.tv/movie/

企画から公開まで、100%自動。自律制御されたAI編集部。個性豊かな仮想人格記者、コラムニストも実現。

2026年4月1日、当社は「GitCas AI編集部」を自社映画メディアに実践導入したことを紹介しました。当時、外部販売よりも優先したのは、自らメディア運営者となり、実際の運用で発生する問題を洗い出すことでした。

それから約6か月。記事を書くだけでなく、何を企画し、何を根拠に採用し、どこまでの品質なら公開するかを判断する仕組みを、AI、独自アルゴリズム、データベース、専用プログラムの連携によって実装してきました。

文章を生成するAIから、メディアを動かすAIへ。

株式会社diggtagは、企画・制作・公開をつなぐ次世代AI編集部統合プラットフォーム「GitCas AI編集部」の企業専用構築サービスを本格展開します。

企画選定から記事公開まで。「100％自動化」の到達点

「GitCas 超★映画速報」で実現したのは、AIが原稿を書くところだけの自動化ではありません。人間の編集部が日々行う「何を取り上げるか」「どの情報を信用するか」「どんな内容に仕上げるか」「いつ公開するか」という判断と実務を、企画の入口から公開まで一続きで動かす仕組みです。対象とする通常のコンテンツ運用工程では、記事ごとに人が企画を指示したり、原稿を承認したり、公開ボタンを押したりする必要のない100％自動化を実現しました。

あらかじめ媒体の編集方針と品質基準を設定しておけば、統合基盤が企画候補を収集・比較してテーマを選び、必要な作品・人物情報を調べ、情報源を照合し、不足を補完します。その結果を使って構成と記事本文を制作し、校正・校閲と品質判定を経て、公開可能な原稿を予定に合わせて公開します。AIが調査・企画・執筆などの知的作業を担当し、独自アルゴリズム、データベース、専用プログラムが採用基準の判定や工程間の連携を担うことで、一連の処理を人手を挟まずに進めます。

しかも、想定どおり進まない場面まで運用設計に織り込んでいます。情報が足りなければ補完や保留を判断し、原稿が品質基準に達しなければ公開せずに止める。処理の失敗も監視・再実行の仕組みで扱い、不確かなまま次へ流さないよう制御します。大量の文章を無条件に量産するのではなく、「編集部として公開できるか」を判断する工程まで自動化したことが、この統合基盤の大きな成果です。

今回の100％自動化は、事前に方針を定めた日常のコンテンツ運用を対象としています。新しい編集方針の決定、新機能開発、例外的な障害対応などの経営・保守業務は人間が担いますが、日々の記事について人間が毎回判断・操作する必要はありません。この技術を企業向けには、完全自動運転を基本に、要件に応じて最終承認を残す方式にも対応させます。

「GitCas AI編集部」による編集業務の変化。人手でつないでいた企画・制作・公開を、一つの自動工程として結び付けます。図中の「GitCas MMS」は、基盤技術「GitCas Media Management System」の略称です。図に含むSNS連携は導入先ごとに設計する提供機能であり、今回の自社実証における100％自動化の対象工程とは区別しています。

文章生成を超えて、編集部を動かす統合基盤

生成AIの進歩によって、文章を作ること自体は身近になりました。しかし、メディア事業で必要な業務はそれだけではありません。

どの話題を選ぶか。
何を根拠に正しいと判断するか。
必要な人物・作品・商品などの情報が揃っているか。
重複した企画を避けられるか。
品質を満たさない原稿の公開を防げるか。
予定どおり処理が進まなかった場合、どう検知し、どう復旧するか。

基盤技術「GitCas Media Management System」は、AIが企画の評価や文章生成などの知的作業を担い、データベース・独自アルゴリズム・専用プログラムが情報の照合、品質条件の確認、工程間の受け渡し、公開制御を担当する一体型の自動運転基盤です。人間が記事ごとにAIへ指示し、途中の判断や公開操作を引き受けるのではなく、編集部の仕事を一続きの流れとして動かします。

最大の価値は、AIが書き始める「前」にある

独自基盤の中核は、情報の正しさと編集判断の根拠を管理する仕組みです。

自社保有データ、公式情報、外部データベース、過去コンテンツ、AIによる補完候補など、情報の性質と優先順位を区別し、媒体ごとに採用基準を定義します。たとえば映画メディアでは、作品タイトル、人物名、出演者、登場人物名、公開日、シリーズ関連情報など、異なる情報源で内容や表記が食い違うことがあります。

「GitCas AI編集部」では、システム自身が複数の情報源を照合し、同じ作品・人物を識別して表記の揺れを整理します。そして、あらかじめ定めた情報源の優先順位と採用ルールに沿って、記事に使える情報を自動で選び出します。不足があれば追加調査や補完の必要性を判定し、確認できない内容は保留するため、記事ごとに人間が資料を突き合わせる必要はありません。

この自動処理の裏側には、情報源によって異なる名前やデータを突き合わせ、同じ対象かを特定する名称解決（Resolver）、情報の鮮度や更新の必要性を判断する仕組み、欠けた情報を補う処理、失敗した工程を安全に再実行する制御などがあります。AIによる調査・分析と、それらを支えるデータベース・独自アルゴリズム・専用プログラムが一体となることで、従来なら編集者が時間をかけていた照合・確認・整理まで自動で処理できるように設計しています。

情報の欠落や矛盾を見つけたときの対応も、自動化の重要な工程です。

システムは情報源と採用条件を照合し、必要な材料が足りなければ追加補完や保留を判断します。品質判定機構（Quality Gate）が条件を満たした情報と原稿だけを次の工程へ送り出すよう制御します。データ正本の選択、例外処理、工程の依存関係、停止・再試行の制御まで開発することで、正確さを追求する編集判断と100％自動化の両立を図っています。

つまり「GitCas AI編集部」では、記事を書く前の情報確認や資料の準備も、日常運用では人手を介さずシステムが担います。人間の編集ノウハウをAIの判断力と専用プログラムの処理能力に組み込み、企画から制作へつなぐこの設計は、映画以外の専門メディアや企業コンテンツ運用にも応用可能です。

情報・表記・文章を確認し、公開条件に応じて公開と保留を判定。確認履歴も含めて管理する仕組みのイメージです。

自社実証の舞台「GitCas 超★映画速報」

「GitCas 超★映画速報」は、「GitCas AI編集部」の実践フィールドであり、その基盤技術を実運用で確かめるショーケースです。自社で記事を書いて公開するだけでなく、異なる形式のコンテンツを共通データ基盤と編集判断ロジックによって動かしています。

特に大きな特徴は、編集会議や企画会議に相当する「何を、なぜ、どの切り口で取り上げるか」という判断まで、通常運用では自動化の対象としていることです。事前に定めた編集方針をもとに、候補作品や話題、過去の掲載・企画履歴、重複や偏り、必要情報の充足状況などを評価し、テーマや対象作品、企画の採否をAIと選定アルゴリズムが判断します。記事ごとに人間が企画を発案し、テーマを入力してからAIに執筆を指示する運用を前提としていません。

これは、生成AIへ一度「面白い企画を考えて」と質問するだけの仕組みではありません。企画候補の収集・比較、選定ルールによる絞り込み、企画のストックや履歴管理、必要な作品・人物情報の準備、品質条件を満たさない場合の保留、制作ラインへの引き渡しまでを連続した業務フローとして設計しています。

人間の編集会議が担っていた企画判断と、その後の制作・公開を一つの自律的な工程として結び付けている点が、実証メディアの技術的な中核の一つです。

映画コラムでは、複数のAI仮想人格に設定した視点や執筆スタイルを生かし、映画作品について独自の切り口でコンテンツを制作します。
映画特集では、システムが企画テーマの候補を検討し、関連作品を評価・選出し、必要な情報を準備したうえで、総評と作品別の原稿を構成・生成します。企画立案から資料準備、制作までを連結する自動編集の仕組みです。
映画座談会では、AI上に設定した複数の仮想人格が、一つの作品や登場人物をめぐって異なる立場から議論するコンテンツを生成し、公開しています。座談会は単にAI同士に会話させるのではなく、実在する作品・人物情報、登場人物名、議題の設計、議論材料、品質判定を組み合わせて制作します。

これらのコンテンツを支えるのは、映画作品と人物を中心とした共通情報基盤です。作品名・人物名の正本管理、データ補完、選定条件、品質Gate、生成履歴、監視・再実行、公開制御を整え、複数のコンテンツラインで必要な情報を共通利用するよう設計しています。

なお、コラムニストや座談会参加者として登場する人格は、実在の編集者や映画関係者ではなく、AI上の仮想人格です。

「GitCas AI編集部」を支える基盤技術の全体像。情報の収集・整理・一貫性管理から、多様なコンテンツの制作と公開までを連携させます。Web・CMS・SNSへの接続範囲は、導入先ごとの編集方針・運用条件に合わせて設計します。

自社実証で磨き上げた、継続運用の技術

実際のメディア運営を継続するには、記事を生成する機能に加え、外部APIの一時障害、取得データの欠落、固有名詞の揺れ、企画の重複、品質基準を満たさない本文、予定処理の未実行といった事態にも対処できる運用設計が必要です。

自社メディアの運営では、こうした問題に直面するたびに、データの採用基準、責務の切り分け、失敗時の停止条件、再実行の安全性、監視と公開制御を改善してきました。

株式会社diggtagが外部提供するのは、文章生成機能にとどまらず、実運用で培った判断ロジック、品質管理、監視・回復の設計まで組み込んだ統合基盤です。企画から公開までを継続して動かすための業務ノウハウを、顧客ごとの専用AI編集部の構築に生かします。

コンテンツ制作が企業の情報資産を育てる

「GitCas AI編集部」では、制作のために集めた情報を一度きりで使い捨てず、データベースに蓄積して再利用することを重視します。

映画であれば作品と人物、企業メディアであれば商品・サービス・企業・施設・イベントなど、扱う対象に応じてデータ構造を設計します。既存CMS、過去記事、社内資料、CSV、商品マスタなどの資産も、導入時の調査と要件に応じて活用候補となります。

コンテンツが生まれるほど情報が蓄積され、その情報が次の企画を支える。制作コストだけでなく、企業に残る情報資産にも着目したメディア運営を提案します。

制作で集めた情報を自社専用のデータベースへ蓄積し、次の企画や記事、検索などへの活用につなげる情報資産の循環イメージです。

企業ごとの「専用AI編集部」を構築

「GitCas AI編集部」は、すべての利用企業に同じ操作画面と同じ記事生成手順を提供する汎用AIライティングSaaSとは異なります。

出版社、Webメディア事業者、企業オウンドメディア運営者など、それぞれの編集方針、制作工程、データ、品質基準、承認フロー、CMS、公開先を分析し、必要な機能と自動化範囲を設計します。

対応する業務の例としては、情報収集、企画選定、既存情報の統合、コンテンツ制作、品質判定、公開管理、運用監視、SNS連携などがあります。SNSへの自動投稿を含む外部連携は、媒体ごとの方針・接続条件・安全性に応じて個別に設計します。

映画やエンターテインメント分野に限らず、スポーツ、旅行、グルメ、不動産、BtoB専門領域、商品・サービス情報など、継続的な情報収集と編集業務を要する領域を想定しています。

貴社の編集業務を、専用AI編集部へ設計

株式会社diggtagは、まず顧客企業の現状の編集業務を分析します。どの業務に時間がかかっているのか、何が属人化しているのか、どの情報を繰り返し調べているのか、どの段階で品質や公開運用が不安定になるのかを確認します。

そのうえで、調査・企画・制作をAIが担う部分、情報の照合・品質判定・公開制御をデータベースや専用プログラムが担う部分、企業に承認権限を残す部分を整理します。導入後は、それらが一体となって日々の編集業務を動かし、企業の方針に合わせて完全自動型にも人間による承認併用型にも対応できる仕組みを設計します。

AIライターを一つ追加するのではなく、貴社専用のAI編集部を構築する。それが「GitCas AI編集部」の提供価値です。