本稿では、AIを活用した要約ツールの実用性と限界を深く掘り下げ、著者は情報フィルタリングと個人の経験に基づく知識獲得におけるAIの役割について考察します。この記事を読むことで、AI要約ツールが本当に学習効率を向上させるのか、そしてより賢く活用する方法を理解し、皆さんの学習に少しでも役立てていただければ幸いです。

私は友人にその質問を送りましたが、結果は驚くべきものではありませんでした。

彼は、AIが生成した要約記事はあまり役に立たないと述べた。地下鉄やカフェでWeChatのモーメントをスクロールすることが多いが、時間がないため、まずはAIに記事を読み上げてもらうように頼んでいるという。

最初は大丈夫だと思ったのですが、後になって、どれも正しいけれど意味のない内容ばかりで、目次や記事の下線部を読むのと何ら変わりがないことに気づきました。オリジナリティに欠け、肝心な部分さえ見落としていました。

相手の気持ちに完全に同意し、理解しています。私自身も同じような問題に直面したことがあります。市場に出回っているほとんどの読書AIソフトウェアを観察した結果、要約、読解、分析を支援して素早くアウトラインを作成することは、避けられない最初のステップであることがわかりました。

その後、AIが役に立つと思う時と役に立たないと思う時について考え始めました。AIに要約を任せるのは本当に信頼できるのだろうか？ 私には本当にどんな要約が必要なのだろうか？ 様々な要約ツールをうまく活用するにはどうすればいいのだろうか？

さらに調査を進めたところ、ツールに欠陥があり、私の個人的な方法も間違っていたようだと分かりました。

01

私の集中力には限界があるため、毎日記事やポッドキャスト、ビデオに遭遇すると、より価値のある情報に注意を集中させる方法についてよく考えます。

したがって、解決策は 2 つあります。

1. 前処理
2. 読書のヘルプ

この場合の前処理とは、高品質の情報源を積極的に探し出し、それを購読し、毎日電子メールに同期して、夕方にすべてを確認することを意味します。

では、読書支援サービスはどうでしょうか？これは、AIが様々なニュースアプリに毎日配信される良質なコンテンツを事前に読み、要点と要約にまとめてくれるサービスです。そして、AIの分析に基づいて、その記事が読む価値があるかどうかを判断します。

これにより、価値ある情報を取得するための完全かつ効率的なプロセスが実現します。スムーズなように聞こえますね。でも、ご存知でしたか？AI要約ツールを使って、3回の反復処理を実行したんです。

当初、AI読み取りはまだ普及していませんでした。

WeChat Momentsで共有されたポスターを見て、ビジネス用のWeChatアカウントを追加し、記事を転送したところ、AI Readingが自動でコンテンツを生成してくれました。

ニッチな会社でしたが、素晴らしい仕事をしてくれました。使いやすく、1年間の会員権まで購入しました。ところが、使い始めて間もなく、予想外に倒産してしまいました。それ以来、二度とあんなソフトウェアには騙されないと誓いました。

AIによる要約のメリットを実感し、効率化への期待が高まったため、他の選択肢を探す必要がありました。そしてすぐに、Baidu Cloudがリリースしたツールを見つけました。機能も使い方も以前のものと似ており、とても便利だったので、しばらく使ってみました。

しかし、良い時代は長くは続かなかった。

ドキュメント、動画、ポッドキャストをどんどん購読していくうちに、動画やポッドキャストを要約・分析できるソフトウェアがあるのではないかと考えるようになりました。当時、私はほとんどの時間を自宅で過ごし、適切なソフトウェアを探していました。その思い出は今でも鮮明に残っています。

「勤勉は天に報われる」という言葉はまさにこれに当てはまります。しかし、しばらくすると新たな問題が発生しました。3～4つのソフトウェアを常に切り替えていたため、普段なら夜に読書に集中できる時間も、ほとんど何もできず、エネルギーが著しく消耗してしまいました。この経験から、ツールが多すぎると効率が上がらず、むしろ集中力が削がれることに気づきました。

何をするか？

偶然にも、2023年半ばから中国では大規模なモデルの応用が次々と登場し始めました。

Alibabaは「Tongyi Qianwen」を、iFlytekは「iFlytek Xinghuo」をリリースしました。当時、いくつか試してみて、「やった、ついにワンクリックで全ての問題が解決できる」と思いました。

しかし、しばらく使ってみると、新たな問題が発生しました。私が興味を持っていたコンテンツの一部が、AIの要約の範囲外であることに気づきました。要約された内容は、私が興味のない内容ではありませんでした。実際、関連するコンテンツを提供する前に、私が質問する必要がありました。

これは本当に頭の痛い問題です。ゼロから何かを作り、さらに要件を追加していくプロセスを経て、AIのせいで貴重な情報を見落としてしまうことがあることに気づき始めました。

02

価値ある情報とは何でしょうか？まず挙げられるのは「正確性」です。

なぜ？

私が読書にAIを使う目的は、必要な情報を素早く提供し、著者が何を言おうとしているのか、そしてその背後にある理由を理解するのを助けてくれることです。AIが重要でない情報を除外して重要な情報だけを提供できない場合、提供される情報は十分に正確ではない可能性があります。

したがって、情報の価値を測るには正確さが不可欠​​です。しかし、AIが提供する回答の正確さをどのように測定すればよいのでしょうか？

その後、人やAIによって「正確さ」に対する認識が異なることに気づきました。時には、私が重要だと考えるものがAIにとって重要ではない場合もあり、その逆もまた然りです。

例えば：

数日前、人工知能に関する約1万語の研究レポートを「同義前問」（人気のオンラインQ&Aプラットフォーム）に投稿しました。レポートは、各段落の内容を小見出しに基づいて要約しただけのものでした。これは正確でしょうか？ある程度は正確です。重要な情報が含まれているからです。

しかし、この重要な情報は、推論と同様に、根本的な理由を説明せずに単一の結論に簡略化されています。

どうすればいいでしょうか？私は独自の基準を設けました。AIが記事を要約するには、少なくとも以下の3つの条件を満たす必要があると考えています。

1. 各段落は明確ですか?
2. 作者の本来の意図が失われてしまったのか、それとも内容が繰り返されてしまったのか。
3. 要約では因果関係の論理と独自のアイデアが十分に表現されていますか?

これら3点を踏まえ、数社のAI読み上げ機能を試してみました。案の定、記事の長さに関わらず、要約内容は300～400語程度、長くても500語以内でした。

要求が高すぎて、多くの側面が達成不可能です。AIはまだ、テキストや動画コンテンツのより深い意味や文脈を人間ほど深く理解することはできません。このため、私は疑問に思い始めています。

AIによる効率化効果は果たして誤りなのか？AIによって、主体的な思考や判断の機会が失われてしまうのではないか？本当に安心してAIに仕事を任せられるのか？そんな疑問を抱き、その答えを探ってきました。

私はWeChatのモーメントでこうも不満を漏らしました。「AI製品の中で最も役に立たないのは「要約型製品」です。一見すると時間の節約になるようですが、実際には「一次情報源」からどんどん遠ざかってしまいます。」

理由は4つあります。

1. あなたに代わって読むことはできません。要約の重要性は、何を要約するかではなく、何を読むかにあります。
2. 一見「時間を節約している」ように見えるかもしれませんが、実際にはむしろ時間を無駄にしているだけです。私たちが接する著者やセルフメディアは、既に二次情報、三次情報です。このような要約は四次情報です。四次情報を読んで価値を感じて初めて、もう一度読み返そうとするでしょう。そうなると、さらに時間がかかってしまうのではないでしょうか。
3. 要約自体は抽象的です。最大の恩恵を受けるのは読者ではなくAIです。具体的な知識を省略すれば、まるで猪八戒が高麗人参の実を食べるようなものです。どんな味がするのか、全く想像もつきません。
4. 要約して知識を学ぼうとすると、「多くの原則を知っているが、それでも良い生活を送れない」という苦境に陥ります。

この要約は、決まり文句の真理で満ち溢れており、繰り返し過ぎて、真に価値のある多くの情報を見逃してしまう原因となっています。知識を学び、知恵を得るには近道はありません。

最も重要なことは、すべてのコンテンツが AI 要約に適しているわけではないということです。

少し前に、音楽と会話が入ったとても楽しいポッドキャストを聴きました。しかし、AIの要約は期待外れでした。会話文と音楽が合わさっていたため、AIの要約には偏りがあり、判断が難しいです。

では、なぜもう一度要約する必要があるのでしょうか？目次と概要だけを見た方がよいのではないでしょうか？

一見具体的でありながら非常に抽象的な「コンテンツフィルター」という製品の価値とは何でしょうか？その後、製品そのものの外側に踏み込んでみると、答えはAIではなく、読書行動そのものにあることに気づきました。

03

学習には通常、開始前、学習中、終了後の 3 つの段階があります。

始める前に要点を把握し、プロセス中にすべての詳細を徹底的に理解し、最後にすべての知識ポイントを再整理します。

コーヒーを挽くのと少し似ています。

まず、使用するコーヒー豆の種類と材料を選びます。その過程では、コーヒー豆を正確に挽き、お湯の温度と抽出時間を最適に保ちます。これは、細部に至るまで深い理解を示すものです。最後に、コーヒーをカップに注ぎ、一気に飲み干します。

本の序文や映画のあらすじを読むのと同じように、読む前に AI の要約がコンテンツのフィルタリングとナビゲーションを手助けし、可能性をさらに深く探求するかどうかを判断できるようにします。

書籍や記事には著者や編集者が作成した目次や要約がありますが、AIによる要約は従来の要約とは異なります。AIは正確なフィルタリングを実現することに苦労しており、ユーザーによる書籍レビューや映画レビューの方が信頼性が高いとされています。

現在、要約は中間部分を整理するためにも使用されており、長い記事をスクリプトに凝縮するのにも役立ちます。この観点から、AI要約はコンテンツの質の低い記事を排除するのに役立ち、人々が重要なコンテンツに集中する時間を増やすことができます。

それで、読んだ後に何が起こるのでしょうか?

AI 要約の最大の利点は、要約を読む人ではなく、要約を作成する人のためのものであることです。

プロセス（綿密な学習のステップ）を踏まずに要約するのは、猪八戒が高麗人参の実を食べるようなものです。まるで無意味です。知識を理解することが目標であれば、読んだ後に要約することで学習を深めることができます。

したがって、AI サマリー ツールの目的は 2 つあります。1つ目は、プロセスの責任を負うことなく、開始前と開始後の効率を向上させるためのツールであることです。2 つ目は、このようなツールを使用する目的は、情報をより効率的にフィルター処理することです。

もっと直接的に言えば、AI要約は「読む」という行為に取って代わることはできません。

読書とは何でしょうか？

AIに記事を渡したところ、フィードバックをもらい、2、3点ほど貴重な点を見つけました。そこから学ぶために立ち止まりました。それが読書です。しかし、AIによる要約ツールを読書として扱うと、学習性無力感の罠に陥ってしまいます。

買収トラップとは何ですか?

簡単に言えば、2 つの点があります。1 つ目は、ほんの少しの情報を聞いただけで、すべてを理解したとすぐに思い込んでしまうこと。2 つ目は、すでに知っている情報によって制限され、固定観念に陥ってしまうことがあることです。

一方で、人間が知識を真に理解するには、多くの練習が必要です。読むことと要約することは、脳のトレーニングのようなものです。このトレーニングプロセスを省略したり、AIに任せたりすると、実際には何も学んでいないことになります。

一方で、学習時間を短縮しようとAI要約ツールに過度に依存すると、学習の質が損なわれる可能性があります。なぜなら、真に学習したい人は、要約ツールを使っても精読を放棄しないからです。

逆に言えば:

表面的な読書だけを追求する人は、AI要約ツールがなくても、「すでに読んだ」と言うためのさまざまな言い訳を見つけるでしょう。

そのため、たとえAIが非常に正確に要約できたとしても、この抽象度の高い方法では、真に価値のある細部を見落とし、誰もが知っている常識だけが残ってしまいます。まるで誰かが既に食べ物を噛み砕いて与えてくれているようなものです。「食べることは成長のため」であることは分かっていても、実際に食べ物を味わうというプロセスを自分で経験する必要があります。

ふと、中国の古い諺「すっぱい葡萄」を思い出しました。つまり、「要約」を通して得られるものは真の知識ではなく、独善的な幻想（あるいは虚栄心）なのです。

しかし、現実には、学習プロセスを省略して直接結果を得ようとする人は常に存在し、知識を素早く獲得したいという需要は依然として非常に高いのです。

有料講座、趣味のクラス、そして多くの人が好むWeChatのお気に入りでさえ、彼らが決して見ないコンテンツで溢れています。これはいわゆる「得感」を満たすためではないでしょうか？

したがって、ツールは便利ですが、重要なのは個人がそれをどのように使用するかです。

04

では、読書という行為を再構築することで、どのような洞察を提供できるでしょうか?

プロダクトマネージャーの視点から見ると、「AIサマリープロダクト」を開発する際には、従来の開始前と開始後にサマリーを提供するという考え方を超えて、プロセス自体を考慮する必要があります。

数日前、私は調査を実施しました。

ある情報プラットフォームの技術マネージャーから、データとユーザーからのフィードバックに基づくと、サマリー機能は他の機能に比べて使用頻度が低いと言われました。なぜでしょうか？ユーザーが求めているのはサマリーサービスではなく、プロセス指標なのです。

これを想像してください。

よく書かれた記事を読んで、AIに要約してもらいたいと思ったことはありませんか？AIは「何を」という点を区別しませんが、AIから単純な結論をいくつか得るのではなく、記事の核となる推論（「なぜ」）と方法（「どのように」）を理解することが本当に必要なのではないでしょうか。

したがって、プロダクトマネージャーが設計するAIツールは、単に情報を圧縮するのではなく、学習を促進する動的なツールであるべきです。一方、ユーザーはこれらのツールを使って重要な情報を抽出し、より効果的な分析と学習に役立てたいと考えています。

信じられないなら、私の行動を見てください。それが一番の例です。

結局、様々なプラットフォームでAIによる要約が見られるのに我慢できなくなり、諦めてしまいました。そこで、自分でAIアプリケーションを開発してみようと思い立ちました。しかし、私はコードを書けないので、そのアイデアは少し非現実的に思えました。

どうすればいいでしょうか？その後、間に合わせの解決策を思いつきました。プロンプトを書いたのです。この指示書には、AIがどのような役割を果たすべきなのか、コンテンツをどのように要約・分析すべきなのか、重要な部分をどのように選択すべきなのか、そして出力形式はどうあるべきかを明確に記載しました。

こうすることで、何かを要約したい時はAIにコマンドを送信し、AIはコマンドを受信するとそれを実行します。この方法は最初はうまく機能していましたが、毎回コマンドを送信するのは少し面倒でした。その後、「Prompt」をよく使うキーボードフレーズに設定し、ワンクリックでアクセスできるようにしました。これは素晴らしいです！

したがって、AI生成の要約に取り組むプロダクトマネージャーは、「プロセスメトリクス」に時間を割き、「要約」に関するルールを開発段階からさらに明確にする必要があります。もちろん、ユーザーである私たちは、AI生成の要約に完全に依存するのではなく、価値あるコンテンツをより注意深く見極めるべきです。

要約すれば

答えはシナリオの文脈の中でのみ見つかります。

人々のニーズが変化し、テクノロジーが進歩するにつれ、AIはいつか私たちの役に立つでしょう。しかし、学習をAIに完全に依存してはならず、そうしないと私たちが自立して考える能力を失ってしまう可能性があるので、注意が必要です。