common ニュースフィード
メディアコンセプト・編集方針・トンマナガイドライン

作成日: 2026-04-08
ステータス: ドラフトv1（4/9キックオフで共有・フィードバック反映予定）
対象: common編集部メンバー

1. メディアコンセプト

プロジェクトの背景

東急の地域SNS・コミュニティアプリ「common」に、ニュースコンテンツ配信の仕組みを構築するプロジェクト。東急株式会社からStoryHub株式会社がシステム・アルゴリズム開発を、StoryHub会社から受託を受けたMagicalFactory LLC（代表社員：松浦シゲキ）が編成したcommonニュース編集部がコンテンツ制作を担当する。

ミッション

「この街で暮らす人に、この街のことをもっと届ける」

日本の「ニュース砂漠」問題 — 地域に密着した情報が届かない課題を、東急沿線という都市部からロールモデルを構築して解決する。

コンセプト

commonのニュースフィードは、住んでいる街をもっと好きになるための情報を届けるメディア。

大手ニュースメディアがカバーしない「半径数kmの情報」を集め、整え、住民に届ける。新しいお店のオープン、週末のイベント、子育て情報、地元の人しか知らないお店の物語 — 「common」に来れば身の回りの最新情報が手に入る、そんな体験を作る。

目指す読者体験

段階体験
知る「こんなお店あったんだ」「来週こんなイベントあるんだ」
好きになる「この街、いろいろあって面白い」「もっと歩いてみよう」
動く「行ってみよう」「誰かに教えよう」
コアバリュー: -1→0（知らない→知る）の情報格差を埋めつつ、0→1（知っている→もっと好きになる）の感情変容を促す。

タグライン候補（検討中）

※最終確定はStoryHub・東急で協議中

Step 1 実証実験の成果（2025年7-8月）

2025年7/16〜8/31に青葉台・三軒茶屋・武蔵小杉の3エリアで実証実験（Step 1）を実施。合計60本（デスクトップリサーチ54本＋取材6本）の記事を投下し、以下の結果を得た。

Step 2ではこの数値がベースラインとなる。

エリア別パフォーマンス

エリア記事数平均ありがとう平均閲覧数平均閲覧UU平均コメント
青葉台208.9218.7178.91.6
武蔵小杉198.2145.6118.51.3
三軒茶屋217.377.764.91.1

カテゴリ別ありがとう数（平均）

カテゴリ青葉台武蔵小杉三軒茶屋
グルメ12.08.17.0
イベント8.84.86.2
地域情報5.08.57.0

取材記事の上振れ事例

エリア取材先ありがとう閲覧数
武蔵小杉COYAMA24250
青葉台エスポアしんかわ12302

Step 1で確認された知見

2. ターゲット

プライマリーターゲット

リテラシーレベル

読者のコンテキスト

3. コンテンツ種別と編集方針

3つのコンテンツ種別

種別概要月間本数（フェーズ1）担当
ニュース配信（クロール）外部メディアからのフィード配信150本システム自動＋松浦チューニング
デスクトップリサーチ記事まとめ記事（イベント・新店・グルメ・暮らし情報）120本杉山麻実（AI活用）
取材記事オリジナル取材コンテンツ30本安道舞・斉藤由香

A. 取材記事の編集方針

キーワード: 「街の物語を掘り起こす」

記事の構成イメージ:

  1. 読者の目を引く導入（「あの角を曲がると…」のような臨場感）
  2. 取材対象の核心（人物のストーリー、こだわり、地域とのつながり）
  3. 読者が行動に移せる情報（場所・営業時間・アクセス等）

B. デスクトップリサーチ記事の編集方針

キーワード: 「住民のために情報を整える」

記事の構成イメージ:

  1. 何が/いつ/どこで（見出しだけで要点がわかるように）
  2. 詳細情報（内容・料金・持ち物・注意点等）
  3. アクセス情報・関連リンク

C. ニュース配信（クロール）の運用方針

4. トーン＆マナー（トンマナ）

基本トーン

「隣に住んでる、ちょっと情報通の友達」

文体ルール

項目ルール
基本文体「です・ます」調
絵文字積極的に活用OK（アプリ内閲覧を想定。特にタイトル・見出しに効果的）
記事の長さ取材記事: 1,500〜2,500文字 / デスクトップリサーチ: 500〜1,500文字
一文の長さ60文字以内を目安（スマホで読みやすい改行）
主語読者に語りかける「〜してみませんか」「〜をご紹介します」

やること・やらないこと

やること ✅やらないこと ❌
地元ならではの情報を掘り起こす全国ニュースの焼き直し
実際に行ける・使える情報を入れる情報だけで行動につながらない記事
住民のUGC投稿をネタ元として活用するUGC投稿者の個人情報を出す
季節感・タイムリーさを意識する鮮度の落ちた情報を放置する
写真・ビジュアルで引きを作る文字だけの記事
ポジティブな切り口で伝えるネガティブな批評・レビュー
ファクトチェックを徹底する未確認の情報を掲載する

UGC（ユーザー投稿）の取り扱い

5. 掲載プラットフォームとワークフロー

掲載フロー

取材記事:
  記事テーマ選定（福・松浦サポート）→ ライター取材・執筆 → StoryHubで整形・納品
  → 編集者（福）チェック → StoryHubからnoteに自動掲載 → commonアプリに自動配信

デスクトップリサーチ記事:
  AI（Claude）で仮生成（松浦）→ 杉山さんがStoryHubでチェック・調整
  → 編集者（福）最終確認・投入 → StoryHubからnoteに自動掲載 → commonアプリに自動配信

使用ツール

ツール用途
StoryHubCMS（記事作成・管理・配信）
Slackチーム内コミュニケーション
note記事掲載プラットフォーム（note → commonアプリへRSS配信）
Claude等のAIツールデスクトップリサーチ記事の生成・リサーチ支援

定例ミーティング

6. 対象エリア（フェーズ1）

フェーズ2（7月〜）で溝の口・二子玉川・自由が丘等に拡大予定。

7. AI活用方針

8. スケジュール

時期内容
4月テスト運用期間。記事作成の練習、ワークフロー検証。「作って捨て」もあり
5月前半note蓄積期間。ストック60-70本を目標に記事蓄積
5月26日サービスイン（commonアプリにニュースフィード機能リリース）
5-6月フェーズ1: 月間300本配信（1日10本）
7月〜フェーズ2: 月間690本に拡大、エリア追加

9. 編集部体制（敬称略）

名前役割備考
松浦シゲキプロデューサー / 現場統括ニュース配信チューニング・全体ディレクション
福アニー編集者（デスク）記事テーマ選定、進行管理、ライターへの取材先依頼、AI生成記事の最終チェック
安道舞取材記事ライター平日稼働。月12〜15本。4〜6月契約
斉藤由香取材記事ライター平日終業後＋土日稼働
杉山麻実デスクトップリサーチライターAI活用の司令塔。5月下旬〜稼働開始

StoryHub側

名前役割
渡邉まひろPMO / COO
田島将太CEO / 開発 / システム

このドキュメントはキックオフ（4/9）での議論を経てアップデートします。