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AI用語辞典プロンプト技法

分割要約 (Map-Reduce要約)

読み: ぶんかつようやく

最終更新: 2026-07-26・AI PICKS編集部

定義

分割要約(Map-Reduce要約)とは、長文を複数のチャンクに分割してそれぞれ個別に要約し、その要約群をさらに統合して最終的な要約を得る手法のこと。

分割要約 (Map-Reduce要約)とは — 詳しく解説

Map-Reduce要約は、LLMのコンテキストウィンドウに収まらない長文書を扱う際の標準的な設計パターンで、原理はGoogleのMapReduceに由来する。文書をチャンクに分割し、各チャンクを並列に要約する「Map」フェーズを経てから、それらの中間要約をまとめて一つの要約に集約する「Reduce」フェーズを行う。長い契約書や議事録、大量のレビューをまとめる場面で広く採用されている。ただし2026年時点の実運用では、チャンク分割の境界で文脈が途切れて固有名詞や数値の対応関係が失われたり、Reduce段階で情報の取捨選択が偏り重要な論点が抜け落ちたりする落とし穴が指摘されている。チャンク数が増えるほどAPI呼び出し回数とトークン消費が線形に増えるためコストが膨らみやすく、現場では要約の粒度とチャンクサイズのバランス、Reduce段階でのプロンプト設計が品質を左右する。長文一括投入が可能なモデルとの使い分けが、相場感を踏まえた選び方の一つとされる。

分割要約 (Map-Reduce要約)の使用例

  • 各チャンクに『以下の文章を200字で要約してください』と指示し、10個の中間要約を得てからReduceプロンプトで統合する例。
  • 100ページの議事録を5000字ごとに分割し、各要約をさらに1000字に集約して最終レポートを作成する例。

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