要約は、AIのいちばん身近な使い方
総務省の「令和8年版 情報通信白書」第Ⅰ部第1章によると、2025年度の調査で生成AIを使ったことがある人は58.8%でした。前年度の26.7%から大きく増えています。文章を作るテキスト生成AIに限っても、24.0%から55.0%に増えました。
使い道で最も多かったのは「情報の理解」です。白書は続けて、「日本では、この次に文書作成や校正、翻訳が続いた」と明記しています。長い資料を読んで中身をつかむ作業は、AIの使い道の中心にあります。
会社の側でも動きがあります。同じ白書の第Ⅰ部第2章では、生成AIを活用する方針の中小企業が58.1%でした（大企業は74.0%）。社員がすでに要約を使っている前提で、確かめ方を決めておく時期です。
要約で抜け落ちる3つのもの
要約は、元の文章を短くする作業です。短くするときに削られやすいのは、話の筋ではなく「どこまで言えるか」を決める細かい言葉です。
「従業員20人以下に限り」の「限り」、「回答者の3割」の「3割」、「増えた」の過去形がその例です。どれも短い言葉なので、消えても文章は自然に読めます。だからこそ、読み手は抜けたことに気づきにくいのです。
4,900件の要約を調べた研究でわかったこと
オランダのユトレヒト大学などの研究者が、学術誌Royal Society Open Scienceに「Generalization bias in large language model summarization of scientific research」（2025年4月）を発表しました。10種類のAIに論文を要約させ、4,900件の要約を元の文章と比べた研究です。
調べたのは、結論の範囲が広がっていないかです。数の限定が消える、過去形が現在形になる、説明が「〜すべき」という勧めに変わる、の3種類を数えました。200本の論文の要旨（アブストラクト）で比べると、AIの要約は元の文章の約2倍、範囲を広げた結論を含んでいました。
医学論文100本では、専門家が書いた要約とも比べています。対象は3種類のAIだけですが、AIの要約は専門家の要約より、範囲を広げた結論が約5倍（オッズ比4.85）出やすいという結果でした。
「正確に」と頼むと、かえって広がった
同じ研究では、頼み方を3通り試しています。そのうち「不正確にならないように」と明示した頼み方では、普通の頼み方より範囲を広げた結論が約1.9倍出やすくなりました。研究者自身も、予想しなかった方向の結果だと書いています。
もう一つ注意したいのは、多くのAIで新しい版ほど広げる傾向が強かった点です。新しいAIなら安心、とは言えません。
研究の限界も押さえておきます。対象は科学と医学の論文で、試した頼み方は3通りだけでした。会社の資料で同じ割合になるとは限りません。それでも、「頼み方の工夫だけでは防げない」という点は、仕事にもそのまま当てはまります。
仕事の資料で起きる「言い過ぎ」の例
研究の3分類に「条件」と「例外」を加え、会社の資料に置き換えたのが次の表です。例は説明のために作ったものです。
| 種類 | 原文の書き方 | 要約での言い換え | 仕事への影響 |
|---|---|---|---|
| 数の限定 | 回答者の3割が | 多くの人が | 社内説明で規模を誤る |
| 条件 | 従業員20人以下に限り | 事業者が対象 | 対象外なのに申請を準備 |
| 時制 | 2024年度は増えた | 増えている | 古い結果を今の事実と思う |
| 説明→勧め | 〜という報告がある | 〜すべきだ | 弱い根拠で方針が決まる |
| 例外 | 原則として。ただし〜 | 〜とする | 例外の取引で揉める |
どの行も、要約そのものは読みやすく、間違いには見えません。原文を横に置いたときにだけ差が見えるのが、要約の読み違いの特徴です。
頼み方を変える：根拠の場所を残させる
頼み方だけでは防げないとしても、確認を楽にすることはできます。ねらいは、要約の一文ごとに「原文のどこに書いてあるか」を残させることです。照らす場所がわかれば、確認は数分で済みます。
条件1が要です。根拠の場所が書けない要点は、原文に無いことをAIが足した可能性があると考えます。
3分で原文と照らす手順
最初に、要約に出てくる数字を全部、原文の検索機能で探します。PDFなら「Ctrl＋F」で数字を打てば見つかります。原文に無い数字が一つでもあれば、その要約は使いません。
次に、原文で「限り」「ただし」「原則」「除く」を検索し、その条件が要約に残っているかを見ます。最後に語尾です。原文の「増えた」が要約で「増えている」になっていないかを確かめます。数字の確かめ方はAIの数字を公的統計で裏取りする手順も参考になります。
要約で済む資料、原文を読む資料
全部の資料を照らす必要はありません。線を引く基準は、読み違えたときに、お金・権利・社外との約束に響くかどうかです。
社内会議のメモや業界ニュースは、要約で全体をつかめば足ります。契約書や補助金の公募要領は、要約で当たりを付けたあと、関係する条を原文で読みます。契約書の読み方はAIで契約書・見積書を確認するときの注意点で詳しく扱っています。
社内で回すときの決めごと
要約は、作った人から別の人へ回ると、原文から離れていきます。そこで、要約を社内で回すときは原文のリンクを必ず添えると決めます。
あわせて、要約の冒頭に「AI要約・原文確認済み」か「AI要約・未確認」かを書きます。未確認の要約は、会議で決める材料に使いません。取引先の資料や顧客情報を入れる前には、AIに入力してはいけない情報一覧で線引きを確かめます。AIの答え全般の確かめ方はAIの回答の確認手順にまとめています。
よくある質問（Q&A）
AIに資料を要約させたら、そのまま会議資料に使ってもいいですか。
社内で共有するだけなら使えますが、数字・条件・語尾の3点を原文と照らしてからにします。会議で何かを決める材料にするなら、原文のリンクを添え、「原文確認済み」と書いたものだけを使います。
要約を頼むとき「正確に」って付ければ、間違いは減りますか。
減るとは限りません。2025年の研究では、不正確にならないよう明示した頼み方のほうが、結論を広げた要約が約1.9倍出やすくなりました。言葉で念を押すより、根拠のページと段落を書かせるほうが確かめやすくなります。
新しいAIなら、要約の間違いは心配しなくていいですか。
心配は残ります。同じ研究では、多くのAIで新しい版ほど結論を広げる傾向が強く出ました。どのAIを使う場合も、お金や約束にかかわる資料は原文で確かめる手順を省かないでください。
まとめ
- 要約はAIの身近な使い道。総務省の白書では生成AIの利用経験は58.8%に増えた。
- AIの要約は結論を広げがち。条件・数字・語尾が抜けても文章は自然に読める。
- 根拠のページと段落を書かせ、数字→条件→語尾の順に原文と照らす。お金・権利・約束の資料は原文を読む。
補助金の公募要領を「要点だけ教えて」とAIに頼み、対象の条件を読み落としかけた、という話を聞くことがあります。要約が読みやすいほど、原文を開く気持ちは薄れます。
要約は、原文のどこを読めばよいかを教えてくれる地図だと考えてください。地図で当たりを付け、決める前に現地を見る。この順番だけ守れば、要約は強い味方になります。ここまで読んでくださり、ありがとうございました。
── AutoAIPlatform編集部