AIの長文要約で要点がいつも抜ける場合、問題はモデルが理解できないことではなく、質問の仕方が漠然とした概要しか引き出せないことにあります。まず構造を分解してから質問すれば、抜けた要点の多くは取り戻せます。
第一歩：要約ではなくまず構造を聞く
「この記事を要約して」と言うだけでは、モデルは感覚で要点を選ぶしかありません。代わりに、まず記事の構造を挙げさせます。いくつの部分に分かれるか、各部分の中心的な主張は何か、著者の結論と根拠はどこにあるかです。構造が見えれば、どの部分が飛ばされたかが一目瞭然です。
第二歩：部分ごとに追及する
構造の中の重要な部分を一つずつ質問します。たとえば「第二部で言及された三つのリスクは何か」「著者はこの結論をどのデータで支えているか」です。部分ごとの追及は、全文を一度に尋ねるよりはるかに細部を引き出します。モデルが曖昧に済ませる箇所では、「原文ではどう表現されているか」と直接問い、原文に根拠を求めさせます。
第三歩：リストで逆向きに確認する
要約ができたら、チェックリストで逆向きに確認します。結論はあるか、重要な数値はあるか、例外や反論はあるか、著者が明言していないが前提としていることはあるかです。欠けている項目があれば、その項目について改めて尋ねます。長文がモデルの一度の処理の快適範囲を超える場合は、まず段落ごとに要約してから統合し、各段落の要約を言い換え可能な範囲に抑え、最後に各段落の結論を組み立てて全体像にさせます。全文を一度に与えるより安定します。
段落別要約の作業手順
作業手順は次の通りです。まず長文を既存の章に沿って三つから五つの段落に分け、各段落について要点の要約を個別に求め、次に各段落の要点を組み合わせて全体像を作り、最後にリストで全体像を確認し、どこかの段落の結論が抜けていないかを見ます。段落同士は見出しで区切り、全文を一度に貼り付けないこと。分割すれば、モデルは各段落で明確な課題を持ち、要点を漏らす確率が大きく下がります。
