AIで社史・記念誌はどこまでつくれる？5つの検証でわかった「できること」と注意点

AIは、社史・記念誌制作において、資料整理、歴史の整理、構成案の作成、不足情報の洗い出し、取材準備、原稿のドラフト（たたき台）作成など、幅広い工程で活用できます。
一方で、「自社の歴史の中で、何を残したいのか」「社史・記念誌として何を残すべきなのか」という判断や、事実関係の確認までAIだけに任せるのは難しい。これが、これまで社史・記念誌制作に携わってきた経験からの現時点での結論です。

この記事では、社史・記念誌制作でAIをどこまで使えるのかを、実例と5つの検証をもとに紹介します。

AIは社史・記念誌づくりのいろいろな場面で使える

「AIで社史をつくる」と聞くと、AIに原稿を書いてもらうことを思い浮かべるかもしれません。しかし、実際は、原稿を書く前にも多くの作業があり、AIは、そのいくつもの作業で活用できます。

進め方の例

社史制作のドラフト作成に生成AIを活用した好事例

実際に、首都高速道路株式会社が生成AIを社史や工事誌のドラフト作成に活用している事例が、記事として紹介されています。

参照元：首都高が「AIの高利用者」を1年で10倍に　非IT人材に刺さったGemini Notebookと“泥臭い”浸透策（ASCII.jp）

別のメディアでは、民営化20周年を機に社史を制作する際、過去の社史や作成ルール、直近の取り組みに関する会議資料などをAIに参照させ、ドラフト作成に活用したことが報じられています。

重要なのは、AIに「社史を書いて」と一言指示して完成させたわけではないということです。過去の記録という「資料」があり、社史をつくるための「ルール」があり、それらをAIに参照させています。

また、20年史の企画・制作支援については、外部の専門事業者へ委託する形がとられています。
AIが得意な作業にはAIを使い、専門的な判断や制作が必要な部分ではプロの力を借りる。この事例から、社史・記念誌づくりでも、こうした進め方ができることがわかります。

社史・記念誌作成でAIにできること

社史・記念誌作成にあたって、AIが担える作業には次のようなものがあります。

それでもAIだけに任せるのが難しい理由

社史・記念誌は会社案内とは違う

会社案内は、事業内容や強み、設備、理念などを整理し、主に「いまの会社」を伝える冊子です。
一方、社史・記念誌では、会社がどのように歩んできたのかを振り返り、その中から何を未来に残すのかを考えながら制作を進めます。
単に「いつ、何があったか」を並べるのではなく、その背景や変化、当時の人の証言、出来事同士のつながりなどをたどりながら、何を詳しく残すのかを判断していきます。

こうした編集判断が必要になるため、資料を渡してAIに任せるだけでは、その会社の歴史を十分に掘り下げることは難しいのです。

「残したいこと」「残すべきこと」は人が決めることだから

社史・記念誌を制作するにあたっては、「残したいこと」と「残すべきこと」の両方を考えるべきです。
「残したいこと」は、その会社が「ここを伝えたい」と思うことです。
「残すべきこと」は、社史・記念誌として後世に記録しておくべきことです。
何を残したいのか、何を残すべきなのか。こうした軸までAIに任せるのではなく、人が考え、決める必要があります。

一貫した編集方針が必要だから

社史・記念誌では、通常、一冊を通した編集方針を決めます。

記録性を重視するのか、写真やインタビューを多くして読みやすくするのか、どの時代や出来事を重点的に扱うのか、現在や未来をどこまで盛り込むのか。さらに、文章の書き方や写真、キャプション、年表の見せ方、デザインなども含め、一冊を通して統一するためのルールが必要です。
社史・記念誌制作でAIを使う場合も、まず一冊全体の編集方針を決め、その方針に沿って使うことが重要です。
なぜなら、AIは、どのような情報を与え、どう指示するかで結果が変わりますし、出てきた内容をどう判断するかでも、最終的な内容にも大きく影響するからです。

検証
実際にAIで社史・記念誌づくりを試してみた

では、AIは実際にどこまで使えるのでしょうか。
今回は、3年後に創業50周年を迎える架空の企業を設定し、社史づくりをAIで試してみました。

検証用の設定｜架空の創業50周年企業と担当者・資料を設定

項目	検証条件
企業	3年後に創業50周年を迎える製造業
担当者	社史・記念誌制作をはじめて担当する社員（広報担当）
資料の種類	会社沿革、社内報、経営会議資料、過去の会社案内など
資料の状態	情報が十分にある出来事と、「何が起きたかは分かるが、なぜ起きたかは分からない」出来事が混在
検証範囲	資料整理、構成作成、不足情報の確認、取材準備、原稿ドラフト

※登場する会社、人物、資料、取材内容は、検証のために設定した架空のものです。※今回の結果は、検証時のAIの回答をもとにまとめたものであり、常に同じ結果になることを示すものではありません。

以下、順番に見ていきます。

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例えば、「成長への歩み」は「受注拡大と生産体制の整備」へ、「品質への挑戦」は「品質管理体制の構築」へ変わりました。
また、「新たな市場への挑戦」は「事業領域の拡大と生産設備の変化」へ変わっています。

これは、「現在の社員にも会社の歩みを知ってもらう」という目的や、現役社員・OB・OG・取引先という読者、さらに「事実と証言を区別する」「資料にない経営意図を推測しない」といった条件を加えたことで、抽象的な言葉を並べた構成から、資料で確認できる出来事や変化をもとにした、より具体的な構成へ変わったものと考えられます。

このように、同じ資料を使っていても、AIにどのような目的や読者、編集上の条件を与えるかによって、構成案は変わります。

さらに、第2章「受注拡大と生産体制の整備」で扱う出来事を整理させると、

• 営業所の開設
• 受注や生産量の変化
• 本社工場の増築
• 生産設備の整備
• 株式会社化など組織の変化

などが挙がりました。
この段階では、どれも「この時期の主な出来事」です。どの出来事を特に大きく扱うのかまでは、まだ決めていません。

そこで次の検証では、同じ資料・条件のまま、会社側の「残したいこと」だけを加えてみました。

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検証2では、本社工場の増築は、営業所の開設や株式会社化などと並ぶ、一つの出来事でした。
そこへ、「本社工場を増築した時期を重点的に残したい」と伝えると、本社工場の増築を中心に詳しく扱う構成へ変わりました。

• 本社工場増築までの経緯
• 増築前後で変わった製造現場
• 当時の設備や働き方
• 現場で働いていた社員の証言

新しい資料が増えたわけではありません。同じ資料でも、会社として「何を残したいのか」を伝えることで、どの出来事を重点的に扱うのかが変わったのです。

ただし、重点的に扱おうとすると、手元の資料だけでは足りない情報も見えてきました。
「なぜ工場を増築したのか」「増築の前後で、製造現場はどう変わったのか」「当時働いていた社員は、どう感じていたのか」といったことまでは、手元の資料だけでは十分に分かりませんでした。

そこで次に、AIを使って不足している情報を整理し、何を追加で調べたり取材したりすればよいのかを確認しました。

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5つの検証で分かったこと

今回の検証では、AIを活用しやすいことと、人が考え、判断・確認すべきことが見えてきました。

項目	AIでできたこと	人が確認・判断すること
資料整理	複数資料から情報を抽出・整理・関連付けする	関連性や因果関係が事実なのか確認する
構成	条件に応じて構成案を具体化する	目的・読者・編集方針を決める
残したいことの反映	会社側が示した重点を構成に反映する	何を後世に残したいのかを決める
不足情報・取材	情報の不足を見つけ、質問案をつくる	何を追加調査し、誰に取材するのかを決める
原稿	資料・証言からドラフトをつくる	内容が正しく書かれているか確認する

AIは、資料整理から構成、不足情報の確認、取材準備、原稿のドラフト作成まで、幅広い工程で活用できます。
一方で、「何を残したいのか」「何を残すべきなのか」を決めることや、AIが出した内容を採用してよいのか判断することは、人の役割として残ります。
AIにすべてを任せるのではなく、人が方向を決め、その作業をAIに手伝わせる。今回の検証からは、そうした使い方が現実的だと分かりました。

社史・記念誌で生成AIを使うときの注意点

社史・記念誌では、社内資料や過去の記録、社員やOB・OGへの取材内容など、一般には公開されていない情報を扱うことがあります。AIを使う場合は、次の点に注意が必要です。

機密情報・個人情報をそのまま入力しない

社内会議資料、未公開情報、取引先に関する情報、社員などの個人情報などを、そのままAIへ入力することは避けます。
AIサービスによって、情報の保存や利用の条件は異なります。
同じサービスでも、契約プランや設定によって扱いが変わる場合もあります。
利用するサービスの規約と社内の情報管理ルールを確認し、個人名や取引先名を伏せるなどの配慮が必要です。

資料や写真の権利にも注意する

過去の社内報や新聞・雑誌記事、外部から提供された写真などには、著作権や利用条件がある場合があります。
社員やOB・OGの写真や取材内容についても、掲載や利用の可否を確認します。
AIで要約・加工したからといって、元の資料や写真に関する確認が不要になるわけではありません。

AIが出した内容は元資料や取材内容と照合する

AIがつくった文章が自然に読めても、内容が元資料や取材内容と一致しているとは限りません。

正式な原稿として使用する前に、人物名、出来事、証言などが正しく書かれているか、資料や取材内容と再度照らし合わせて確認することが欠かせません。

社史・記念誌は、一度発行すれば会社の記録として残ります。だからこそ、AIがつくった原稿をそのまま使用せず、最後は人が事実関係を確認することが大切です。

AIでつくった画像やイラストにも注意する

生成AIでつくった文章やイラスト、画像でも、そのまま自由に使えるとは限りません。

自分で特定の作品に似せるような指示をしていなくても、既存作品と特徴的な表現がよく似たものが生成されることがあります。これは、著作権侵害を判断する際の「類似性」に関わります。また、元の著作物を知らなかった場合でも、その著作物がAIの学習データに含まれていた場合には、既存作品をもとにしたといえる「依拠性」が認められる可能性があります。
著作権侵害にあたるかを判断する際は、既存の著作物との「類似性」と「依拠性」の両方がポイントになります。

著作権以外の権利や、社史・記念誌としての見せ方にも注意が必要です。

• 実在する人物や既存の作品に似ていないか
• 企業ロゴや商品、建物などが意図せず描かれていないか
• 利用するAIサービスの規約上、制作物をどのように利用できるのか
• AIで生成した過去の情景や人物のイメージを、実際の記録写真と誤解される形で使用していないか

AI生成画像を使用する場合は、必要に応じて「イメージ」「AI生成」などと明示し、実際の記録写真と混同されないようにすることを検討するとよいでしょう。

参考：文化庁「AIと著作権について」

まとめ｜AIを使うにも、社史・記念誌の知識が必要

今回の検証から、AIは資料整理や構成、不足情報の確認、取材準備、原稿づくりまで、社史・記念誌制作の幅広い工程で活用できることが分かりました。

一方で、AIは与える情報や指示によって結果が変わります。何を残すのか、どこを掘り下げるのか、出てきた構成や原稿を採用してよいのか。その判断には、社史・記念誌制作の知識や経験が必要です。

「AIか専門家（制作会社）への依頼か」ではなく、AIと専門的な知識・経験をどう組み合わせるか。

現時点では、それがAIを活用した社史・記念誌制作の一つの答えだと考えています。

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社名	株式会社ゼンリンプリンテックス
URL	https://zpx.co.jp/
設立	1947年 9月
事業所	東京、福岡、熊本
関係会社	株式会社ゼンリン、株式会社ゼンリンデータコム、株式会社ゼンリンマーケティングソリューションズ、株式会社ゼンリンジオ技術研究所など－関係会社一覧 当社は、株式会社ゼンリン（東京証券取引所プライム市場）のグループ会社です