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AI用語

要約

Summarization

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
BLEUn-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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