要約誘導のための顕著情報プロンプティング

（Salient Information Prompting to Steer Content in Prompt-based Abstractive Summarization）

田中専務

拓海さん、お疲れ様です。部下から『要約にAIを使えば報告書が速くなる』と言われたのですが、どこから手を付ければ良いのか見当がつきません。最近の論文で良い手掛かりはありますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に見ていけば必ずできますよ。最近の研究で、要約の質を高めるために『文章から顕著なキーフレーズを抜き出して、それをプロンプトに入れる』という考え方が注目されていますよ。

田中専務

キーフレーズを入れる、ですか。具体的にはどんなメリットがあるのですか。うちの現場は短納期の報告が多くて、内容が抜け落ちると問題になります。

AIメンター拓海

いい質問ですね。要点は三つです。第一に、重要語を示すことでAIが見落としやすい情報を拾いやすくなる。第二に、キーフレーズの数を調整すれば要約の網羅性と簡潔さのバランスを制御できる。第三に、既製の大規模モデルを微調整せずにAPI経由で使える点で導入負担が小さいのです。

田中専務

ふむ。導入コストが抑えられるのは助かりますが、うちにはクラウドに出すのを怖がる現場もあります。これって要するに『大事な言葉を先に教えてあげるとAIが賢くなる』ということですか。

AIメンター拓海

その理解で本質的には合っていますよ。もう少し正確に言うと、モデルは長い文書の全てを均等に処理できないことがあるため、人間が『ここが重要です』と示すとモデルの出力が参照しやすくなるのです。大丈夫、プライバシー面は設計次第で考慮できますよ。

田中専務

現場で使う場合、どれくらいの精度や注意点を期待すればよいですか。現場は「要点外すと困る」が先ですから。

AIメンター拓海

現実的な期待値も大事ですね。要点は三つ。まずROUGEなどの自動評価で一貫した改善が見られる点。次に、キーフレーズの数で精度と網羅性のトレードオフを調整できる点。最後に、人が最終チェックを入れる運用で抜け落ちリスクを大きく下げられる点です。

田中専務

なるほど。キー抽出は自動でできますか、それとも現場がタグ付けする必要がありますか。工場の人間に追加作業を強いるのは避けたいのです。

AIメンター拓海

そこが肝心なところです。論文はSigExtという外部のキーフレーズ抽出器を使って自動で抽出する方法を示しています。つまり人手を増やさず、既存の文書から自動で重要語を拾ってプロンプトに入れられるのです。最初は検証フェーズで人が補正するのが現実的です。

田中専務

部長に説明する時に言いやすいポイントが欲しいです。要点を短く三つにしてもらえますか。

AIメンター拓海

もちろんです。簡潔に三点まとめますね。第一、重要語を先に渡すだけでAIが見落としにくくなる。第二、キーフレーズ数で詳細度を制御できる。第三、既存の大規模モデルを改変せずに使えるため導入が速い、です。大丈夫、これで説明できますよ。

田中専務

分かりました。では社内検証をやって、現場のチェックを残す運用で始めます。私の言葉で言うと、重要語を先に示してAIに『ここを見てください』と促すと要約の漏れが減るということですね。