100名超の編集者への調査から見えた『編集部のための生成AI実務ガイド』を公開

記事制作を7工程に分解し、生成AIに任せやすい業務と人が担うべき判断を事例とともに解説

StoryHub株式会社

2026年9月16日 11時00分

AI時代のストーリーテリング基盤「StoryHubプラットフォーム」を開発・運営するStoryHub株式会社（本社：東京都港区、代表取締役CEO：田島将太、以下「StoryHub」）は、編集担当者100名以上を対象に実施した自社調査および20回以上の導入事例インタビューをもとに、『編集部のための生成AI実務ガイド――現場の成功・失敗から学ぶ記事制作における生成AI活用』を本日2026年9月16日に公開しました。

▼ 無料ダウンロードはこちら

https://storyhub.jp/media/editguide202609

■ 「編集部のための生成AI実務ガイド」公開の背景

生成AIの普及に伴い、編集やコンテンツ制作の現場でも、文字起こしや構成案の作成、原稿作成、校正などへの活用が広がっています。一方で、どの工程をAIに任せ、どの工程で人が判断すべきかについては、媒体や組織によって試行錯誤が続いています。

StoryHubは、メディアや企業のコンテンツ制作を支援するなかで、「AIを導入しても現場に定着しない」「生成された原稿の確認にかえって時間がかかる」「品質を保ちながら、どこまでAIに任せられるのか分からない」といった課題に接してきました。

そこで、編集者100名以上を対象とした調査と、20件以上の導入事例インタビューをもとに、生成AIの活用が定着した現場と、期待した成果につながらなかった現場の違いを分析しました。その結果を、編集部が実務に取り入れる際の判断材料として活用できるよう、本ガイドにまとめています。

■ ガイドの概要

本ガイドは、記事制作フローを以下の7工程に分解し、工程ごとに「AIに任せる範囲」と「人が責任を持つ範囲」を整理したものです。

企画・切り口立案
準備（構成案・質問案作成）
取材・一次情報収集
文字起こし
初稿作成
表現調整・校正校閲
公開後の二次展開・資産化

今回分析した事例では、「文字起こし」「初稿作成」「二次展開・資産化」は、AIを主体として進めやすい傾向が見られました。一方、「企画・切り口の立案」「取材・一次情報の収集」「表現調整・校正校閲」では、AIを補助的に活用しながら、人が目的や文脈を踏まえて最終判断を担う運用が多く見られました。

このほか、全国紙、地方テレビ局、大手出版社、業界専門メディア、事業会社の広報部門などへの20件以上のインタビューに基づく、具体的な活用方法や成果を収録しています。2026年8月4日にStoryHubが開催し、350名以上が参加を申し込んだイベント「AI時代、編集部はどう記事をつくるのか？」の登壇内容や、2025年に実施した編集者100名以上への調査結果も反映しています。

■ AI導入が定着した3つのパターン

本ガイドでは、100名以上への取材・調査から、StoryHubの導入が組織に根付いたケースを以下3つのパターンに整理しています。

① 大規模・分業型

全国紙や大手出版社のWebメディアなど、複数の担当者が制作・確認に関わる組織のパターンです。

既存の確認体制を維持しながら、事実関係や記事の形式があらかじめ定まっているコンテンツからAI活用を開始し、記者や編集者が取材や編集判断に充てる時間を増やしています。本ガイドでは、社内イベントレポートの制作時間を約2時間から10分未満に短縮した事例や、2週間のトライアル期間中に制作した記事が、月間推計2,000万PV相当の閲覧に寄与した事例を紹介しています。

②少人数・兼務型

編集担当者が2〜3名、広報担当者が2名といった、限られた人数で制作を担う組織のパターンです。

増員や外注が難しいなか、文字起こしや初稿作成からAIを導入し、1本あたりの制作時間を短縮することで、コンテンツの更新頻度を高めています。10分間の特集動画の記事化にかかる時間を3〜4時間から1時間以内に短縮した地方テレビ局の事例や、月2本程度だった更新を週1本のペースに引き上げた事業会社の広報部門の事例を収録しています。複数の現場からは、「実質的にライターが1人増えたような効果を感じる」という声も寄せられました。

③立ち上げフェーズ型

新規メディアの立ち上げ時から、AIと人の役割分担を前提に制作工程を設計するパターンです。

編集経験者が実質1名の体制で、構想開始から約半年でメディアを立ち上げた事例や、文字起こしをAIに任せることで制作時間を従来の約3分の1に短縮し、月最大12本程度を制作できる体制を構築した事例を紹介しています。