物語科学

Narrative Scienceは、イリノイ州シカゴに拠点を置く、データストーリーテリングを専門とする自然言語生成会社でした。2021年12月17日現在、Narrative ScienceはSalesforceに買収され^{[ 1 ]} 、SalesforceのTableau Softwareに統合されています。

Narrative Science は、ノースウェスタン大学のインテリジェント情報ラボでの学生プロジェクトがNLG技術のきっかけとなった後、 2010 年にイリノイ州エバンストンで設立されました。^{[ 2 ]}同社の技術の最初のプロトタイプは StatsMonkey というプロジェクト名で、Kris Hammond、Larry Birnbaum、Nick Allen、John Templon によってラボで開発されました。^{[ 2 ]} StatsMonkey は、データに基づいたストーリー、特に当初は野球のストーリーを StatsMonkey によって自動的に作成できるようにするために作成されました。これらの野球のストーリーには、選手、勝率、試合のスコアなどの試合データに基づいた要約が含まれます。^{[ 3 ]} Narrative Science は、ノースウェスタン大学から StatsMonkey および関連する知的財産のライセンスを取得し、2010 年初頭に商業運営を開始しました。^{[ 4 ]}その後、同社は方向転換することを決定し、技術のジャーナリズム機能に焦点を当てるのをやめ、同じ技術をビジネスの世界でどのように使用できるかに焦点を当てました。これにより、構造化データを分析し、データに精通していないビジネスユーザー向けにインテリジェントな物語を自動的に生成する、Quillと呼ばれる自然言語生成プラットフォームが開発されました。 ^{[ 5 ]} Narrative Scienceには、SAP Venturesや中央情報局の投資部門であるIn-Q-Telなど、複数の投資家がいます。 ^{[ 6 ]} 2014年、シカゴの同社は、顧客であるUSAAが主導する株式による資金調達でさらに1,000万ドルを調達し、会社設立以来の調達総額は3,200万ドルとなりました。^{[ 7 ]} 2020年、Narrative Scienceは、地域社会で善行を行っている組織に製品を無料で提供する非営利部門であるData Storytelling for Goodを立ち上げました。

2021年11月15日、Narrative ScienceはSalesforceによる買収契約を発表しました。^{[ 8 ]}この取引は2021年12月17日に完了し、Narrative ScienceはTableauに統合されました。^{[ 9 ]} Salesforceは買収完了の発表で、Narrative Scienceの製品は今後単体では販売されないことを明らかにしました。

2017年、フォーチュン誌はナラティブ・サイエンスを人工知能革命をリードする50社の1つに挙げた。^{[ 10 ]} 2015年、CNBCはナラティブ・サイエンスをディスラプター50リストに選出した。^{[ 11 ]}

ガートナーは2014年にナラティブサイエンスを「スマートマシンのクールベンダー」の1つに選出した。^{[ 12 ]}

2013年、同社は北米の有望なスタートアップ企業を紹介するレッドヘリング・トップ100に選出された^{[ 13 ] 。}

Narrative Scienceは、コラボレーションと知識管理における革新的なサービスに対して2013年のエジソン賞を受賞しました。^{[ 14 ] [ 15 ]}

2018年、ナラティブ・サイエンスは世界経済フォーラムのテクノロジー・パイオニアの一員となった。^{[ 16 ]}

2018年、Narrative ScienceはCrain's Chicago Business誌によって最も革新的な企業に選ばれた。^{[ 17 ]}

Gartnerの2019年版「NLG市場ガイド」によると、主なNLG企業は（アルファベット順）：Arria NLG、Automated Insights、AX Semantics、Narrative Science、vPhrase、Yseopである。^{[ 18 ]}自然言語生成の分野におけるその他の類似企業には、Smartologic、Retresco、United Robots、Linguastatなどがある。

同社は、Narrative Scienceが特にスポーツや金融分野のライターの仕事をなくそうとしているのではないかと推測するジャーナリストから、初期段階で批判を受けた。^{[ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ]また、批評家は、元のデータセットのバイアスや仮定が、} Narrative Scienceなどの自然言語プロセッサによって生成されるストーリーのバイアスを強化する可能性があると主張している。^{[ 23 ]} CBSの記事は、金融セクターにおける人工的に生成されたジャーナリズムを不動産市場のバブルと比較し^、「誰もが同じ理由で同じ方法で投資を行う」ことにつながると指摘した。^{[ 23 ]}この記事は、コンピュータによって生成された物語は「人間が書いたものよりもはるかに速く、はるかに広範囲にわたってバイアスや仮定を増幅する可能性がある」と主張した。^{[ 23 ]}

コロンビア大学ジャーナリズムスクールの記事も、「ロボットジャーナリズム」ソフトウェアの限界を批判し、「現場での被害状況を評価できず、専門家にインタビューすることもできず、記事のさまざまな側面の相対的なニュース価値を判別することもできない」ため、必要な人間的要素が欠けていると指摘した。^{[ 24 ]}

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