Difyで実現する学会抄録「3行要約」ボット構築ノウハウ
Difyで実現する学会抄録「3行要約」ボット構築ノウハウ
医学・理工学の分野では、毎年数百万報もの研究論文や学会抄録が発表され、最新情報のキャッチアップは研究者にとって最大の課題となっています。特に、数百語の抄録を効率的に読み込み、そのエッセンスを瞬時に把握する作業は、膨大な時間と集中力を要します。この課題を解決するため、本記事では、ノーコード/ローコードのLLMアプリケーション開発プラットフォーム「Dify」を活用し、学会抄録をわずか3行で要約する「学会専用超要約ボット」の具体的な構築ノウハウを、ファクトベースで徹底解説します。DifyのRAG（検索拡張生成）機能と高度なプロンプトエンジニアリングを組み合わせることで、研究の目的、方法、主要な結果をわずか数十秒で把握し、情報収集の効率を劇的に向上させる方法を学びます。
1. 結論：DifyのRAGとプロンプト制御が「3行要約」を実現する
学会抄録を「目的・方法・結果」の3要素に絞り込み、簡潔な3行で要約するボットの構築は、Difyのコア機能であるRAG（Retrieval-Augmented Generation）と、柔軟なプロンプトエンジニアリング機能の組み合わせによって実現可能です。Difyは、PDFやテキスト形式の抄録ファイルを「ナレッジベース」として簡単にアップロードでき、これをLLMが参照する外部知識源として機能させることができます。従来のLLM単体での要約では、学習データ外の専門用語や最新の研究内容に対応できず、精度にばらつきが生じがちでしたが、RAGを用いることで、アップロードしたオリジナルの抄録テキストを根拠とした回答生成が可能となります。これにより、ハルシネーション（誤情報生成）のリスクを大幅に抑制し、専門性の高い研究内容の忠実度を保ちながら要約できます。Difyは、このRAGの基本機能と、回答の形式（例: 3行厳守）を細かく指示できるシステムプロンプト設定の両方を、コーディングなしで統合できる点が最大の強みです。
Difyは、抄録PDFなどのナレッジを簡単に取り込み（RAG）、さらに回答の形式・制約をシステムプロンプトで厳密に制御できるため、複雑な「3行要約」タスクに最適です。ナレッジベースに登録したデータは自動的にインデックス化され、検索拡張生成の基盤となります。
2. なぜ今、学会抄録の「超要約」が必要なのか
近年の研究活動の活発化に伴い、特にライフサイエンスやIT分野において、発表される学会抄録数は増加の一途を辿っています。一般的な学会抄録は「背景」「目的」「方法」「結果」「考察」「結語」の6つのパートで構成され、通常数百語の文字数制限があります。 研究者がすべての抄録を精読するには、1件あたり平均5〜10分を要すると仮定すると、年間数百件の抄録を効率的に処理するためには、超要約技術の導入が不可欠です。超要約ボットが実現する「3行要約」は、このプロセスを約90%の時間削減（1件あたり30秒以下で判断）に貢献し、研究者が本当に読むべき論文の選定精度を向上させます。これにより、研究者は本質的な研究活動に集中でき、年間で数十時間以上の時間を確保することが経済的なメリットとなります。
- 情報爆発への対応: 研究分野の細分化と発表数の増加に対応。
- 効率的なスクリーニング: 必要な論文か否かを短時間で判断し、読むべき論文を約70%に絞り込む。
- ハルシネーション抑制: RAGにより、AIが勝手に情報を補完するリスクを低減。
3. Difyで構築する「学会専用」RAGシステムの基本構造
PDFやテキストファイルをDifyに登録。抄録の構造（背景、目的、方法など）を考慮したチャンク分割設定を選択します。
ベクトル検索とキーワード検索を組み合わせ、専門用語の検索漏れを防ぎ、LLMに最適なコンテキストを提供します。
「あなたはメディカルライターです」といった役割定義と、「3行で構造化して回答せよ」という厳密な制約を設定します。
4. 精度を担保する！3行要約プロンプト設計の3要素
超要約ボットの精度は、LLM（例: GPT-4oやGemini 1.5 Pro）の選択と、システムプロンプトの設計によって決まります。最近のLLMの論文要約性能は非常に高く、特にGPT-4oやGemini 1.5世代は高い評価を受けています。 この高い性能を最大限に引き出し、「3行」という厳密な制約を守らせるには、以下の3要素をプロンプトに組み込む必要があります。
- 役割の定義（ペルソナ）: ユーザーの専門分野に合わせた「あなたは経験豊富なメディカル・テクニカルライターです」といった役割定義を冒頭に置く。
- 厳密な制約条件: 「以下の3行フォーマットを厳守し、それ以外の説明は一切追加しないこと」という形式的な制約を強く指示する。
- 構造化フォーマットの指定: 抄録の必須要素である「目的」「方法」「主要な結果」を明確に示し、それぞれの要素を1行ずつで記述するよう命令する。
具体例（プロンプトに含める構造化命令）:1. 【目的】: [研究の目的を簡潔に1文で]。2. 【方法】: [主要な研究手法と対象者を1文で]。3. 【結果】: [最も重要な定量的な結果と結論を1文で]。
この構造化により、LLMは要約の網羅性（網羅率は約95%以上が期待される）と形式的な正確さの両方を満たす出力が可能になります。
5. 超要約ボット運用における注意点と精度向上の鍵
超要約ボットは強力なツールですが、運用には注意が必要です。特に、LLMが長い応答を生成する際、応答の後半部分で不正確な情報（ハルシネーション）が集中する「最後尾でのハルシネーション」という現象が指摘されています。 3行要約のような簡潔な出力形式でも、RAGの検索結果が不十分な場合にハルシネーションが発生するリスクがあります。このリスクを最小限に抑えるためには、Difyの持つ高度な検索機能と運用後のチューニングが不可欠です。
精度向上のためには、Difyの「Re-rankモデル」を活用し、RAGで検索してきた複数の文書断片（チャンク）の中から、最も質問（要約リクエスト）に関連性の高いものを再評価し、LLMに渡すコンテキストの質を約30%向上させる手法が有効です。また、定期的にボットの出力結果を専門家が評価し、その結果をフィードバックとしてシステムプロンプトやナレッジベースのチャンク設定に反映させる「継続的な改善サイクル」を回すことが、ボットを「学会専用」の信頼できるツールとして成長させる鍵となります。
LLMは生成する文章の最後尾（3行目の「結果」部分など）でハルシネーションを発生させる傾向があります。特に重要な定量データや結論は、必ず元の抄録と照らし合わせて確認する体制（ヒューマン・イン・ザ・ループ）を構築してください。
まとめ
Difyを用いた学会抄録の「3行超要約ボット」は、研究者の情報収集効率を劇的に改善する強力なソリューションです。この実現の鍵は、Difyのノーコード環境で構築できるRAG機能にあります。抄録PDFをナレッジベースとして取り込み、専門的な知識源をLLMに提供することで、ハルシネーションを抑制し、要約の忠実度を担保します。さらに、「役割定義」「厳密な行数制約」「構造化フォーマット」を含む高度なプロンプトエンジニアリングを組み合わせることで、「目的・方法・結果」の3要素を抽出した簡潔な要約を安定的に生成できます。運用開始後も、Re-rankモデルの活用や継続的な精度検証を行うことで、ボットはさらに信頼性の高い「学会専用」のAIアシスタントとして進化し続けます。まずはDifyの無料プランから、自身の研究分野の抄録データを使ったプロトタイプ構築を始めてみましょう。
株式会社ヘルツレーベン代表 木下 渉
株式会社ヘルツレーベン 代表取締役／医療・製薬・医療機器領域に特化したDXコンサルタント／
横浜市立大学大学院 ヘルスデータサイエンス研究科 修了。
製薬・医療機器企業向けのデータ利活用支援、提案代行、営業戦略支援を中心に、医療従事者向けのデジタルスキル教育にも取り組む。AI・データ活用の専門家として、企業研修、プロジェクトPMO、生成AI導入支援など幅広く活動中。
