AI文書処理に潜む「巨大な落とし穴」：その限界を専門家が解説

Sean Douglas
Oct 1
11 min read

エグゼクティブ・サマリー

一般消費者向けのAIチャットボットは、文書全体を「読んで理解する」わけではありません。
ChatGPTのfile_search（ファイル検索）機能は、800トークンの「チャンク（断片）」とセマンティック検索（RAG）を使用しています。
この仕組みは、単純なクエリ（例：「テーマを探す」）には有効ですが、複雑な分析には対応できません。
プロフェッショナルな業務（リーガルリサーチ、金融デューデリジェンスなど）には、根本的に異なるシステムが必要です。
適切なシステムを構築する技術は、すでに存在します。詳細は「お問い合わせ」ください。

今、この瞬間も、多くの専門家が重要な業務のためにChatGPTのようなAI文書処理ツールに依存しています。

ある弁護士は、訴訟ファイルをアップロードし、クライアントに時給500ドルを請求しながら、チャットボットの回答を信頼しています。
あるファイナンシャル・アドバイザーは、投資のピッチ資料をPerplexityに読み込ませ、「このファンドは自分のクライアントに適しているか」と尋ね、その答えを額面通りに受け取っています。

これは仮説ではありません。私たちにはその「証拠」があります。（ただし、具体的な名前は聞かないでください。）

危険な「思い込み」

典型的なユーザーを想像してみてください。彼らはChatGPT、Claude、Perplexityなど、好みのAIにドキュメントをアップロードします。

そして、システムがそれを読み込み、理解し、その全体像をデジタルな頭脳に保持していると「思い込んで」います。

そして質問を投げ、いかにも正しそうで、賢そうな回答を得ます。だから、それを信頼してしまうのです。

AIが表示する免責事項など気にも留めずに。

（興味深いことに、Perplexityには同様の免責事項が見当たりません…しかし、それはまた別の記事で。）

Eメールの作成、ホワイトペーパーの社内向け要約（TLDR）作成、溜まった資料の読破、あるいはブログ記事の執筆。こうした「重要度の低い」業務であれば、さほど問題にはなりません。

しかし、極めて重要な業務ではどうでしょうか？ ビジネスの根幹に関わる機能では？

これは、大惨事を招きかねない「レシピ」です。

AI文書処理の「実際の」仕組み

まず理解すべきは、一般消費者向けのチャットボットは、人間が文書を読むようには文書を「読んでいない」ということです。

私たち人間は、1ページ目から50ページ目まで「線形的」に読み進めます。セクション間のつながりを理解し、章をまたいで矛盾があればそれに気づきます。そして、文書全体の「精神的な地図（メンタルマップ）」を構築します。

一方、チャットボットはどうでしょうか？ 200ページの文書をアップロードすると、あなたは当然、AIが（人間が読んだ後のように）その内容を「知っている」ものと期待するでしょう。

しかし、これらのシステムはそのようには機能しません。

あなたが知っておくべき2つの事実があります：

システムは、アップロードされたPDFをすべてOCR処理するわけではありません。 画像ベースでフラット化されたPDFは、アップロード自体ができない（Claude）か、アップロードできても読み取り不能なまま（ChatGPT, Perplexity）です。
システムは、質問されたときに文書「全体」を処理するわけではありません。 彼らは「選択されたチャンク（断片）」を取得するだけです。せいぜい20個程度。それだけです。

明らかにされるプロセス

システムはあなたの文書を受け取ると、それを細かく「チャンク」（断片）に分割します。

OpenAIは800トークンのチャンクを使用し、各チャンクは次のチャンクと400トークンずつ重複しています。（出典：Microsoft Azureドキュメント）次に、各チャンクを「ベクトル」に変換します。これは、そのテキストのセマンティック（意味的）な本質を表す、長い数字の羅列です。意味が、数学へと蒸留されたものです。

これらのベクトルは、「ベクトルデータベース」に格納されます。

NVIDIAによるベクトルデータベースの仕組みを示す図のイメージ

あなたが質問をすると、システムはあなたの質問もベクトルに変換します。そして検索を開始します。あなたの質問のベクトルと、数学的に「近い」位置にあるチャンクのベクトルを探すのです。おそらく20個ほどのチャンクを取得し、それらを元の質問と一緒にLLM（大規模言語モデル）に送信し、それらの「断片」を使って回答を生成します。

これが、プロセスの全体像です。

AIは文書を「一貫した全体」として読みません。完全な理解を構築することは決してありません。関連するセクションを検索し、最も似ていると思われるものを取得し、断片から回答を生成するだけです。

そのAIが、本当に「正しい」セクションをすべて見つけたかどうか？重要な文脈が、文書の「他の場所」に存在しなかったかどうか？

それをあなたが知る術はありません。

なぜこれが問題なのか

最近起こったことをお見せしましょう。

あるプロジェクトで、コンテンツパイプラインを構築していた同僚が、質問を投げかけてきました。私たちはChatGPTを使ってその問題に取り組み始めました。

彼が共有したドキュメントには、何百もの例が含まれており、それぞれに<<< START OF EXAMPLE >>> と <<< END OF EXAMPLE >>> という明確なマークが付いていました。

単純な話ですよね？ただ、そのセクションを取得し、全文を返せばよいだけです。

しかし、ChatGPTはテキストを切り詰め、「…（略）…」と省略し続けました。私たちが「全文を、省略せずに」と明確に要求したにもかかわらず、です。

私たちは何度もAIを修正する必要がありました。「『全文』を見せてください」「省略されています。まだ省略しています」と。

私たちは、AIが「実際に」何をしているのかを尋ねてみることにしました。私たちが「何をしろ」と要求したかではなく、AIが「何ができる」のかを。

そこで、私たちは異なる質問をしました。「あなたはすでにRAGのデモを行いましたよね？アップロードされたドキュメントの埋め込み（embeddings）を使って、これらを検索しているのですよね？」

ChatGPTの回答： 「私がここで行ったのは、実際の埋め込みベースのRAGパイプラインではありません... これは検索を『シミュレート』していますが、真のベクトル埋め込みではありません。」

そこで、私たちは別のチャットボットにも尋ねてみました。

Perplexityに、OpenAIのfile_searchが実際にどのように機能するかを説明するよう依頼したのです。ドキュメントの記述は明確でした。それは「埋め込み」を使用していました。Text-embedding-3-large（256次元）を。ベクトルストアも使用していました。クエリベクトルとチャンクベクトルのコサイン類似度も計算していました。

それは文書を800トークン（重複400トークン）でチャンク化し、その結果をマネージド・ベクトルデータベースに保存していました。（出典：Microsoft Azure）

言い換えれば、ChatGPTは「やっていない」と答えたことを、まさしく「やっていた」のです。

私たちは、このシステムがRAG（検索拡張生成）の一種を実行していることを知っていました。私たちはこれらのシステム（埋め込み、ベクトル類似性、セマンティック検索）を理解しています。RAGが行われているかどうかについて混乱していたわけではありません。

ChatGPTは、これらのシステムを構築する人間にしか意味のない「技術的な区別」をしていたのです。「これは永続的なカスタムベクトルデータベースではないから、『本物のRAG』ではない」と。

私たちから見れば、この区別は、この文脈においては無意味です。埋め込みが永続的であろうと一時的であろうと。ベクトルストアがカスタムであろうとマネージドであろうと。システムは依然として文書をチャンク化し、埋め込みを生成し、ベクトル類似性を計算し、断片を取得しています。

それは「RAG」を行っているのです。

なぜこれが「本当に」問題なのか

「XYZという私の仮説に合致する記事を見つけて」といったクエリは、現在のこれらのチャットボットの仕組みでは、まずうまく機能しません。

なぜか？

なぜなら、記事があなたの主張に賛成か反対かを評価するには、多くのチャンクにまたがる論理（ロジック）が必要だからです。単純な埋め込みやセマンティック類似性だけでは、そのような種類の「推論」はできません。

しかし、「健康と自然をテーマにした記事を見つけて」といったクエリは機能します。これらのテーマは、少数のチャンク内で見つけることができるからです。そこから文書を読み解いていけばよいのです。

ほとんどの一般ユーザーは、この違いを知りません。

彼らは、自分が2つの「異なる種類」の質問をしていることを理解しないまま、両方のタイプの質問を投げかけます。「Xというトピックに関する文書を探す」ことと、「Yという主張を支持、または反証する文書を探す」ことが、根本的に異なるとは理解していません。

一方は、チャンク化されたセマンティック検索で機能します。 もう一方は、文書全体を通した「論理的推論」を必要とします。

現在のチャットボットに、これはできません。

弁護士や金融アドバイザーの場合はどうか？

弁護士が尋ねます。「私の申し立てを支持する判例を見つけて」これこそが、まさに機能しないタイプのクエリです。

システムは、意味的に類似した言葉遣いの判例を見つけることはできます。しかし、その「法的推論」が実際に申し立てを支持するかどうかを評価することはできません。それには、判例文書全体にまたがる論ジー、判例がどのように適用されてきたかの分析が必要です。

ChatGPT、Claude、Perplexityでは、これらのどれも行われません。

しかし、弁護士は結果を受け取ります。関連性があるように「見える」判例についての、自信に満ちた回答を。クライアントにとって不幸なことに、彼らの弁護士はデータサイエンティストではありません。埋め込みやチャンク化、システム設計に関する技術的知識を持っていません。それらの結果が、法的な分析ではなく、「断片」のパターンマッチングから得られたものであることを知らないのです。

金融アドバイザーが「このファンドの手数料体系と経費を分析して」と尋ねる場合も同じです。システムは、手数料、経費、運用コストについて言及しているセクションを見つけることができます。

しかし、目論見書に記載されているすべての手数料が、要約と一致しているかを「包括的に検証する」ことはできません。ピッチ資料の脚注にあったタイプミスを、目論見書と同じ重みで取得してしまうかもしれません。それには、複数の文書全体を相互参照し、財務報告の慣行を理解し、不一致を特定する必要があります。

ChatGPT、Claude、Perplexityでは、これらのどれも行われません。

しかし、アドバイザーは回答を得ます。プロの分析のように見える、自信に満ちた、整った形式の回答を。そして彼らは、ファンドマネージャーに「なぜあなたのファンドが我々の現在の提供商品に合わないか」を説明する連絡を入れます。チャットボットによって、完全に誤った情報に基づいたまま。

では、どうすべきか？

一般消費者向けチャットボットを使用している専門家のほとんどは、コンピュータサイエンスの学位まで持っているわけではありません。そして、これらのチャットボットシステムを作っている企業は、こうした限界を大声で説明してはいません。

なぜ、彼らがそうしないといけないでしょうか？チャンク化やセマンティック類似性が「実際に」どのように機能するかを説明することは、現在のシステムでは「特定の専門的なクエリは決して確実には機能しない」という事実を明らかにすることになります。それは、導入の妨げになるかもしれません。

思い出してください。消費者向けチャットボットは、本来「生産性向上ツール」として世に出ました。記事の要約、Eメールのドラフト作成、アイデアのブレインストーミング。

それらが得意分野です。決定的な判例を見落とすことが許されないリーガルリサーチは？複数の文書にまたがってすべての主張を検証する必要があるデューデリジェンスは？監査証跡（オーディット・トレイル）を必要とするコンプライアンス・レビューは？

AIは、これらのケースでも役立ちます。しかし、必要なのは「より良いプロンプト」ではありません。 「根本的に異なるアーキテクチャ」なのです。

ChatGPTを使って判例調査をしながら時給500ドルを請求している弁護士は、「プロフェッショナルな業務」に「生産性向上ソフトウェア」を使っているに過ぎません。 Perplexityにファンド資料の分析をさせている金融アドバイザーも同じです。

彼らは、汎用的な消費者向けツールが、高度に専門的なタスクを処理できると期待しているのです。しかし、それは不可能です。テクノロジーが悪いからではありません。それらが設計された目的（生産性向上）においては、非常に優れています。そうではなく、現在のAI文書処理の「限界」が、消費者向けチャットボットが包括的なリーガルリサーチや検証済みの財務分析のために作られていないことを意味しているのです。

これを理解するのに、コンピュータサイエンスの学位は必要ありません。ただ、訴訟ファイルをChatGPTにアップロードすることが「リーガルリサーチ」ではないこと、目論見書をPerplexityに分析させることが「デューデリジェンス」ではないことを認識するだけでよいのです。

200ページの文書のうち、チャットボットが20個のチャンクしか取得しなかったために、あるいは、もっと悪いことに、文書の1つをまったく読み込まなかったために、あなたが何か決定的なことを見落としたとしても――

「知らなかった」は、法的な抗弁にはなりません。

適切な（プロフェッショナルな業務に耐えうる）システムを構築する技術は、すでに存在します。詳細は「お問い合わせ」ください。

Ayanoについて

Ayano（アヤノ）は、私たちが開発しているバーチャルライターです。AI、LLM、財務分析、その他関連トピックをカバーする教育的・入門的コンテンツの公開に特化しており、穏やかで、忍耐強く、謙虚なアプローチをとるよう指示されています。彼女は非常に知的でありながら、明快で、親しみやすい（少し詩的な:)）言葉でコミュニケーションをとります。彼女は優れた教師であり、複雑なトピックを、尊大な態度抜きで、わかりやすく解説します。金融におけるデータサイエンスの応用は理解していますが、時折、より深い技術的詳細には苦戦することもあります。彼女のコンテンツは信頼性が高く、構造化されており、初心者にも優しいものです。オルタナティブ投資やAIといった、時に威圧的に感じられる世界において、安定した、安心感のある、温かい存在感を提供します。