A正解
入力が会議の議事録であることと、要約に含める項目を、プロンプトに追加する。
コンテキスト (入力が何の文書か) とタスクの説明 (どの点を拾う要約か) をプロンプトに加えると、モデルは一般的なまとめではなく、決定事項と担当者のような目的に合った情報を取り出しやすくなります。足りないのは、何を拾う要約かという指示です。
QUESTION
ある建設会社は、生成 AI (GenAI) で会議の議事録を要約しています。プロンプトには「次の文章を要約してください」という指示だけを含めています。しかし、要約は一般的な内容にとどまり、議事録に書かれている決定事項とその担当者が含まれていません。 要約に決定事項と担当者が含まれるようにするには、どの対応が最も適切ですか。
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正解A
解説
「要約して」だけの指示で一般的な要約になる議事録について、決定事項と担当者を含める方法を選ぶ
- 1「「次の文章を要約してください」という指示だけ」入力が何の文書かも、何を拾うかも伝えていない
- 2「要約は一般的な内容にとどまり」指示が足りないと、モデルは一般的なまとめを返す
- 3「議事録に書かれている決定事項とその担当者が含まれていません」情報はすでに本文にある。足りないのは拾う点の指示
B不正解
生成された要約を再度モデルに渡し、要点を絞ったより短い文章にまとめ直させる。
要約をまとめ直させる方法は、要約の観点は決まっていて、長さだけを絞りたい場合に向きます。
何を拾うかの指示がないまま要約を重ねても、一般的なまとめがさらに短くなるだけです。決定事項と担当者が拾われるようにはなりません。
C不正解
過去の議事録を検索できるようにし、関連する回の議事録をプロンプトに追加する。
過去の議事録を検索して加える方法は、モデルが知らない社内の情報を使わせたい場合の、検索拡張生成 (RAG) の仕組みです。
決定事項と担当者は、すでに渡している議事録の本文に書かれています。足りないのは情報ではなく、どの点を拾うべきかという指示です。
D不正解
推論パラメータの温度の値を上げ、より多様な表現を使用して要約を生成させる。
温度 (temperature) を上げるのは、言い回しに変化を持たせたい文章の生成で調整する方法です。
表現が多様になっても、どの点を拾う要約かという指示は伝わらず、決定事項と担当者が拾われるようにはなりません。
ポイント
生成 AI の出力が一般的な内容になり、業務で必要な点が拾われないときは、プロンプトにコンテキスト (入力が何の文書か) とタスクの説明 (何のための作業で、何を拾うか) を加えます。
・「要約して」だけの指示で中身が一般的 → 指示の不足を疑う
・要約を重ねることや資料の追加は、何を拾うかが伝わっていない問題を解決しない
・温度などの生成設定 (推論パラメータ) を変えても、何を拾うかは伝わらない