UpSum

UpSum は GPT-4 で動いていた。当時の汎用要約ツールの中では上位の部類に入る。モデルは文書全体を読み、論点、数字、結論を抜き出す。文をランダムに切り貼りする方式ではない。違いは読めば分かる。抽出型のツールは継ぎ接ぎの断片を返すが、こちらは編集済みの文章のように読めた。

出力の長さは自分で決められた。簡潔な概要から複数段落のレポートまで選べる。スタイルでは箇条書き、叙述型の要約、より硬い文体を指定できた。この柔軟性が用途の幅を生んだ。試験勉強中の学生と会議準備中のアナリストでは、同じ PDF に求めるものが違う。

7 万語の上限は、多くの書籍、長い報告書、論文一本を一度に収めた。他の無料ツールは上限がかなり低いか、長いファイルを文脈の切れる断片に分ける。上限に達した場合は自分で分割するしかなく、要約の質はたいてい落ちた。

一度きりの要約に加えて、対話モードもあった。ある節に何が書かれているか尋ね、文中の用語の定義を求め、記述が本当に文書内にあるか確認できる。単一ファイルのための軽い調査補助になる。

要約は PDF でダウンロードでき、プレーンテキストとしてコピーでき、後で見返せるように保存された。ノートを蓄積する学生や、要点をチームに回すアナリストにとって、書き出しは画面上の表示より重要だった。

UpSum は複数言語で要約を生成し、GDPR に沿ってデータを扱い、アップロードされたファイルを必要以上に保存しないと説明していた。EU の利用者にとっては、機密文書を未知の AI サービスに預ける前に気になる最初の疑問への答えになる。