投稿者 global-ai-media 
コンテキストウィンドウの拡大により、AIは大量の文書を一度に読み込めるようになりましたが、単純な要約や処理には重大なリスクが潜んでいます。本記事では、10M（1000万）トークン規模のデータを扱う際の技術的課題と、日本の緻密な実務に求められる精度を両立させるためのアプローチについて解説します。
コンテキストの拡大と「要約」に潜むリスク
昨今の生成AI（大規模言語モデル：LLM）の進化において、最も注目されている機能の一つが「コンテキストウィンドウ」の拡大です。かつては数千トークン（日本語で数千文字程度）が限界でしたが、現在ではGemini 1.5 Proなどを筆頭に、100万〜1000万（10M）トークン以上を一度に入力できるモデルが登場しています。
しかし、技術的な「入力可能量」と、実務で使える「処理能力」はイコールではありません。元記事で紹介されている事例（RLM-Toolkit）では、10Mトークンの文書を10Kトークンに要約してからクエリを投げるという、一見効率的なアプローチにおける致命的な欠陥を指摘しています。
「要約」というプロセスは、必然的に情報の圧縮、つまり「情報の切り捨て」を伴います。契約書の条項、技術仕様書の例外処理、コンプライアンス規定の細かい但し書き――これらが「些末な詳細」としてAIに切り捨てられた場合、その後の回答品質はどうなるでしょうか。元記事が警告するように、重要な詳細が永久に失われ、ハルシネーション（もっともらしい嘘）や不完全な回答を引き起こす原因となります。
日本企業の実務における「情報の粒度」の重要性
日本のビジネス慣習において、この問題は特に深刻です。欧米流の「要点を掴んで大筋合意する」スタイルに対し、日本企業は「重箱の隅をつつく」ような精緻な確認プロセスを重視します。
例えば、過去数十年分の議事録検索や、大規模なレガシーシステム（COBOLやJava）のソースコード解析、あるいは数千ページに及ぶ建設・製造業の仕様書確認などのシーンを想像してください。「大体合っています」という回答は、日本の現場では許容されません。
10Mトークン級のデータを扱う際、単にLLMに「要約して」と投げるだけでは、以下のリスクに直面します。
- 重要事項の欠落：免責事項や特約など、出現頻度は低いが法的効力の高い記述が無視される。
- Lost in the Middle現象：入力データが長すぎると、文章の最初と最後は認識できても、中盤にある情報をAIが見落とす傾向がある。
- コストとレイテンシ：毎回膨大なトークンを処理させれば、API利用料は高騰し、回答までの待ち時間も実用的ではなくなる。
RAGと長文コンテキストのハイブリッド戦略
では、膨大なドキュメントをどのように扱うべきでしょうか。実務的な解は、LLMの長文読解力だけに頼るのではなく、適切なデータ処理パイプラインを構築することにあります。これを支えるのが、高度なRAG（検索拡張生成）や、元記事で触れられているようなツールキットを用いた構造化アプローチです。
具体的には、文書を単に要約するのではなく、意味のある塊（チャンク）に分割し、メタデータを付与して管理します。質問に対して必要な部分だけを高精度に検索（Retrieve）し、その「原文」をLLMに渡して回答を生成させる手法です。これにより、「要約による情報の劣化」を防ぎつつ、根拠（出典）に基づいた回答が可能になります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの技術トレンドを踏まえ、日本企業が大規模ドキュメント処理に取り組む際の要点は以下の通りです。
1. 「全部読ませる」ことへの過度な期待を捨てる
モデルのスペック上の上限値と、実務で精度が出る上限値は異なります。特に契約書やマニュアルなど、一文字の違いが重大な意味を持つ文書においては、AIによる「要約」を盲信せず、必ず原文参照が可能な仕組み（RAG等）を併用すべきです。
2. データガバナンスと前処理への投資
AIにデータを投げる前の「前処理」が成否を分けます。PDFの表組みはどう扱うか、手書き文字はどうするか。日本固有の非構造化データをきれいに整備し、AIが理解しやすい形に整える泥臭い工程こそが、他社との差別化要因になります。
3. コスト対効果のシビアな計算
1000万トークンを毎回クラウドに送信すれば、情報漏洩のリスクだけでなく、ランニングコストも跳ね上がります。社内規定や機密情報を扱う場合は、オープンなLLMだけでなく、セキュアな環境で動作する小規模モデル（SLM）や、オンプレミス環境でのRAG構築も選択肢に入れるべきです。
AIは魔法の箱ではありません。特に大規模データを扱う際は、ツールの特性を理解し、日本の商習慣に合った「精度の担保」を設計段階で組み込むことが、成功への最短ルートとなります。