AI要約

AI要約（AI Summarization）とは、LLMやNLPモデルを使って長文テキスト（記事・レポート・会議録・論文・法律文書等）から重要な情報を抽出・圧縮して簡潔なサマリーを生成する技術です。情報過多の現代において、必要な情報を素早く把握するための生産性向上ツールとして広く普及しています。

要約の主要タイプとして、(1)抽出型要約（Extractive Summarization）：原文から重要な文・フレーズをそのまま抽出して並べる手法。情報の正確性が高く改ざんリスクが低い、(2)生成型要約（Abstractive Summarization）：原文の情報を基に新しい文章を生成する手法。LLMが得意とする方式で自然で読みやすいが、ハルシネーションリスクがある、(3)階層型要約（Hierarchical Summarization）：長文を複数チャンクに分割→各チャンクを要約→要約文をさらに要約する再帰的アプローチで、コンテキスト長を超える超長文に対応があります。

Chain-of-Density（密度の連鎖）は要約品質を段階的に高める手法で、初回の粗い要約から重要情報を追加しながら同じ長さで要約を繰り返し洗練させるプロセスです。

ビジネスでの主要活用シーンとして、(1)会議録・議事録の自動要約（Zoom AI・Microsoft Copilot等）、(2)法律・契約書の要点抽出、(3)カスタマーサポートチケットのサマリー生成、(4)リサーチレポートのエグゼクティブサマリー自動生成があります。評価指標にはROUGEスコアが広く使われますが、LLM-as-Judgeによる品質評価も普及しています。