曖昧な依頼を具体的な項目に変える
「日付を探す」だけでは、文書に複数の日付がある場合に判断できません。公開日、開催日、締切日などを具体的に指定しましょう。
iWeaverのAI文書情報抽出ツール
文書内の事実・項目・該当箇所を指定して抽出し、統一した形式で確認できます。
0 / 20
AIによる文書情報抽出とは？
AI文書情報抽出は、文書から指定した情報を見つけ、用途に合わせて整理する方法です。一般的な要約とは異なり、研究方法、製品仕様、期限、根拠となる文章などを項目ごとに取り出します。
まず抽出する項目を決め、対象資料を選びます。iWeaverに表やリストでの出力を依頼し、見つからない情報は空欄のまま明示します。報告や判断に使う前に、必ず原文と照合してください。
抽出前に項目の定義を決める
数値と一緒に根拠も残す
抽出結果に該当する本文や節の情報も求めましょう。数値や記述は前後の文脈で意味が変わります。出典は原文で確認してください。
単位や条件を省略しない
単位、対象期間、条件のない数値は誤解を招きます。推定値や範囲は、そのままの意味で記録しましょう。
資料にない情報は補わない
見つからない項目の表し方を指定します。推測で埋めるより「記載なし」とする方が確実です。判断が難しい場合は別にメモを残します。
確認しやすい抽出例
複数の論文を比較する場合、最初に共通の抽出項目を決めます。以下は入力条件の例であり、製品の検証結果ではありません。
| 抽出項目 | 定義 | 情報がない・不明な場合 |
|---|---|---|
| 研究課題 | 論文に明記された研究上の問い | 「記載なし」とし、目的を創作しない |
| 対象・サンプル | 論文に示された参加者や観察対象 | 人数や対象集団が不明なら補わない |
| 研究方法 | 方法の節に書かれた手法 | 研究設計上の条件も残す |
| 主な限界 | 著者が明記した研究上の限界 | 推測した限界と原文を分ける |
入力例：「各論文から次の項目を抽出してください。1つの資料を1行にし、可能であれば根拠となる文章や節も記載してください。見つからない情報は『記載なし』、解釈は別の備考欄にまとめてください。」
文書から情報を抽出する方法
01
資料を選び、項目を定義する
対象の文書を選び、識別しやすいファイル名を付けます。日付、結果、担当者、合計などの意味を具体的に決めてください。
02
出力形式を統一する
1行に1項目をまとめた表やリストを指定します。出典の列を設け、欠損値や単位、重要な条件の扱いも決めます。
03
原文と照合して確認する
重要な数値の前後を読み、曖昧な内容を確認します。資料と項目が一致しているか確かめてから結果を統合しましょう。
作業に必要な情報を効率よく抽出
抽出結果を使う前の3つの確認
指定した項目と一致するか
抽出値が求めた意味に合っているか確認します。期限と発行日、小計と合計は別です。候補が複数ある場合は選択基準を明示します。
前後の文脈を読む
見出し、脚注、条件を確認します。表の列によって単位や集計期間が違うこともあります。
不明点を明確に分ける
確認済みの値と欠損・曖昧な値を区別します。別の工程で自動利用する場合は承認基準が必要です。
よくある質問
文書を活用するための関連ツール
次の作業に合ったツールを選びましょう。