長い報告書とか論文読んでて頭痛くなったことない？私もそうで、最初はAI要約ツール使えばめちゃくちゃ楽じゃんって思ってたんだけど、あとで元の文書見返したら重要な内容がごっそり抜けてて。特に仕事の書類とか学術資料の要約で核心情報が漏れたら、けっこうまずいことになるよね。
AIが文脈を完璧に理解できないのは仕方ないんだよね。複雑な論理構造とか微妙なニュアンスは見逃しやすいし、参考文献とか背景知識まで反映するのはもっと難しい。だから要約結果をそのまま信じちゃダメなんだよ。
要約アルゴリズムって種類によって全然違う
抽出型要約は元の文から重要な文章をそのまま抜き出す方式。TextRankみたいなアルゴリズムが代表的で、文章同士の関係を分析して点数つけて、高得点の文を選ぶんだよ。元の文そのままだから事実の歪曲は少ないけど、表現が硬くて重複する内容が入ることもある。
抽象型要約はAIが内容を理解して新しい文章で書き直してくれるやつ。GPTとかBARTみたいな大型言語モデル使うとかなり自然な要約になるよ。読みやすいんだけど、たまに元の文にない内容作っちゃったり重要な部分歪めたりするから注意が必要。
私は普段、両方混ぜて使ってる。核心データとか引用文は抽出型で正確に持ってきて、全体の流れは抽象型で自然にまとめるって感じ。
プロンプトは具体的に書いてみて
「要約して」だけ書いてもAIも何を重要視すればいいかわかんないよ。「核心結論3つだけ抜いて」とか「専門用語は簡単に説明して」みたいに具体的に指示すればずっといい結果が出る。
文書の種類によってもアプローチ変わるんだよね。ニュースとかメールは抽出型要約でサクッと要点だけ把握すればいいけど、研究報告書とか論文は抽象型要約で複雑な内容を再構成する方がいい。
特に韓国語の文書はもっと気をつけないと。一部のツールは韓国語最適化が不足してて変な表現になったり重要な文脈見逃したりすること多いから。ChatGPT、Claude、NotionAIとか色々比較してみて、文書の性格に合うやつ選んでね。
キーワード抽出で見逃した部分見つける
単純によく出てくる単語だけ抜くのはイマイチ。TextRankとかWordRankみたいなグラフベースのアルゴリズム使えば、単語同士の関係まで考慮して本当に重要なキーワード見つけられるよ。
埋め込みベースのクラスタリング方法もある。Word2VecとかBERTで単語の意味的類似度を計算して、似た意味の単語をまとめてくれるやつ。同義語とか類似表現まで拾えるから見逃す部分が減る。
私は要約結果が出たら必ず元の文と照らし合わせてる。核心キーワードが要約文にちゃんと入ってるか、重要な論点が抜けてないか確認するんだ。複数ツールの結果を比較すると、それぞれが見逃した部分を互いに補完できるよ。
機密情報とか個人情報入った文書は特に気をつけて。AI要約ツールがデータをクラウドに保存したり学習に使ったりする可能性あるから。重要な業務文書ならセキュリティ設定は絶対確認して、できればローカルで動くツール使う方が安全だよ。
結局AI要約は参考資料として使うだけで、最終判断は自分でしないと。完璧な要約ツールなんてないからね。最初は面倒でも元の文確認する習慣つければ、重要な情報見逃すことはなくなるよ。みんなはどんな要約ツール使ってる？