解説
大量のテキスト情報から重要なポイントを抽出し、短くまとめるAIの機能。介護現場での長い会話記録から、申し送りに必要な要点だけを抽出する際などに活用されます。人間が手作業で行うよりも圧倒的に早く、情報の取捨選択を効率化できるのが特徴です。
さらに詳しく解説
要約(Summarization)とは
要約(Summarization)は、長いテキストの重要な情報を抽出し、短くまとめる技術です。LLMの発展により、高品質な自動要約が可能になっています。
要約の種類
| 種類 | 説明 | 用途 |
|---|---|---|
| 抽出型 | 重要文を抽出 | ニュース要約 |
| 生成型 | 新たに文を生成 | 文書要約 |
| ハイブリッド | 抽出+生成 | 高品質要約 |
LLMによる要約
LLM要約のメリット:
├── 高品質な言い換え
├── 文脈理解に基づく要約
├── 柔軟な長さ調整
├── 多言語対応
└── 指示に応じたカスタマイズ活用シーン
| シーン | 用途 |
|---|---|
| ビジネス | 会議録の要約 |
| メディア | 記事の要点抽出 |
| 学術 | 論文の概要作成 |
| 法務 | 契約書のポイント抽出 |
| カスタマー | 長文問い合わせの要約 |
要約プロンプト例
効果的な要約指示:
├── 長さ指定
│ └── 「100文字程度で要約」
├── 形式指定
│ └── 「箇条書きで3点に要約」
├── 観点指定
│ └── 「ビジネスへの影響を中心に」
└── 対象読者指定
└── 「経営層向けに要約」API利用例
python
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=[
{"role": "system", "content": "あなたは要約の専門家です。"},
{"role": "user", "content": f"以下の文章を100文字程度で要約してください:
{long_text}"}
]
)
summary = response.choices[0].message.content長文要約のテクニック
長文処理の方法:
├── チャンク分割
│ └── 文書を分割して個別要約→統合
├── マップリデュース
│ └── 各部分の要約を再要約
├── 階層的要約
│ └── 段階的に圧縮
└── 反復的要約
└── 重要度に応じて繰り返し圧縮要約の評価
| 指標 | 説明 |
|---|---|
| ROUGE | 参照要約との重複 |
| BLEU | n-gramの一致度 |
| BERTScore | 意味的類似度 |
| 人間評価 | 流暢さ、忠実度 |
課題と対策
| 課題 | 対策 |
|---|---|
| 情報欠落 | 重要点の明示的指定 |
| 事実誤認 | 出力の検証 |
| 冗長性 | 長さ制約の設定 |
| バイアス | 多角的な視点指示 |
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