システムの仕組み
参照ドキュメント
複数のPDFを参照として受け取ります。規模や内容に応じて次の処理へ
段階的要約グループ
ローカルLLMが A4 1枚程度（約300～500文字）に区切り、各単位を要約。効率的に処理できる粒度を維持
統合・最適化要約
第2階層の要約をさらに圧縮。規模に応じて処理し、利用シーンに最適な情報量で提供
このシステムは、大規模なドキュメント群を「扱いやすい単位」に分割しながら、同時に「象徴的な要約状態」を維持します。 各階層では、LLMが現在の規模に適した質問に対応できる文字数に調整され、内部保存と外部参照がシームレスに機能します。
柔軟なデータ保存戦略
人間が直感的に読める形式で、ドキュメントプレビューや表示に最適化。バージョン管理との親和性も高い。
- 直感的で読みやすい
- テキストエディタで編集可能
- Git 等の VCS と相性良好
- PDF 変換が容易
- LLM 学習データとしても利用可
メタデータを含む構造化データとして保存。プログラム処理やシステム連携に最適化。検索や絞り込みも効率的。
- 構造化データで検索効率が高い
- メタデータを完全に保持
- API 連携が容易
- 階層・関連性を tree 構造で記録
- データ駆動型UI レンダリング可能
Markdown で活躍
ユーザーへのプレビュー表示、ドキュメント共有、運用ログ、監査証跡の人間的な確認
JSON で活躍
次段階の LLM 処理への入力、メタデータ検索、API 応答、キャッシング・復旧
システムの特徴
段階的処理
複雑な大規模データを段階的に処理。各階層で「扱いやすい規模」を維持します
スケーラブル
入力規模に応じて自動的に階層数を調整。少量データなら第2階層まで、大量データは第3階層へ
最適化応答
ユースケースに合わせた情報量で応答。過不足のない、実用的なレベルでの出力
反復的改善
各階層での要約プロセスを繰り返すことで、象徴的かつ正確な要約を実現
内部保存管理
各階層の結果を内部保存。キャッシング効果により高速な応答が可能
ローカル LLM
クラウド依存なし。オンプレミス環境で安全に処理できます
処理フロー
| ステップ | 内容 | 出力規模 |
|---|---|---|
| 入力 | 複数の PDF をホームページから参照指定 | 任意規模 |
| 分割 | ローカル LLM が A4 相当（～500文字）ごとに区分 | A4 1枚分 |
| 第1次要約 | 各セグメントを独立して要約（第2階層） | 例:○割削減 |
| 内部保存 | Markdown と JSON の両形式で保存・管理 | 階層別に管理 |
| 条件判定 | 全体規模に応じて処理継続か判定 | ポイント判定 |
| 第2次要約 | 必要に応じて第2階層をさらに圧縮（第3階層） | 例:□割削減 |
| 出力 | ユースケースに応じた階層の結果を提供 | 最適規模 |
利用シーン
契約書・法務文書
複数の契約書から条件や重要条項を段階的に抽出。規模に応じた要点整理が可能
決算書・財務資料
年度別、部門別の財務データを効率的に整理。分析に必要な情報量で提供
技術仕様書
複雑な技術仕様を段階別に圧縮。実装者と管理者に異なる粒度で対応
研究論文・技術レポート
複数論文の要約を統合的に処理。分野や詳細度に応じた出力が可能
会議議事録・ログ
長期間の会議記録から経時的な意思決定を抽出。階層化により時系列の把握が容易
内部文書・マニュアル
膨大な社内資料を部門別・用途別に整理。アクセス権限に応じた要約提供が可能
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