WhiziでPDFとオンラインでチャットする方法

結論から言うと

PDFをメッセージボックスにドラッグするか、クリップのアイコンをクリックして添付し、普段の言葉で質問してください。プランに含まれるどのモデルでも読み取れますし、同じファイルに対して再アップロードせずにモデルを切り替えることもできます。

回答を信頼する前に、ひとつだけやることがあります。モデルが根拠にした箇所を引用させることです。ファイルではなく学習データから自信満々に答えてしまうのが、実際に人にお金の損をさせる失敗であり、確認のための質問をすれば約10秒でそれを見抜けます。このページの残りは、そのやり方を詳しく説明します。

まず、モデルが本当にあなたの文書を読んでいるか確認する

文書チャットで最も危険な失敗は、間違った回答ではなく、あなたのファイルではなく学習データから自信を持って導き出された回答です。よくあるタイプの文書、たとえば一般的な商業賃貸契約書、よく知られた規制、広く議論されている論文などに似た文書で特に起こりやすくなります。モデルはそのジャンルを十分に知っているため、あなたの具体的な文章を参照しなくてももっともらしい回答を作れてしまい、出力にはそうしたことが起きているという合図は一切現れません。

この問題を取り除く習慣があります。本題の質問をする前に、確認のための質問をすることです。

添付した文書の中で[トピック]について書かれている箇所を引用し、それが出てくるページまたはセクションを教えてください。文書に記載がない場合は、その旨を伝えてください。

実際の引用が返ってくれば、モデルはあなたのファイルを読んでいます。一般的な言い換えしか出さなかったり、確かにあるはずのものを見つけられなかったりする場合は、抽出に失敗しており、それ以降のすべての回答は疑わしいということです。これにはたった10秒しかかかりませんが、それが役立つツールになるか、厄介の種になるかの分かれ道です。

この習慣は本題の質問にも持ち込みましょう。回答の根拠となる正確な文章を引用してください は、その回答を信頼して使うつもりのあらゆるプロンプトに入れるべきです。

文書に合わせてモデルを選ぶ

文書	モデル	理由
100ページ以上のレポート、届出書類、契約書一式	Gemini	1,000,000トークンのコンテキストウィンドウがあり、文書が分割されずにそのまま存在できる
契約書、ポリシーなど、条件の細かさが重要なもの	Claude	ニュアンスの読み取りと、文書に書かれていないことを指摘する力に優れている
請求書、フォーム、短い構造化ファイル	GPT	高速で、テーブルやJSONへの厳密な抽出に最も信頼できる
図表、スキャンページ、ダイアグラムを含む論文	マルチモーダル対応モデル全般	テキスト抽出がうまくいかない箇所をページ画像として読み取る

コンテキストウィンドウについてはもう少し詳しく説明する価値があります。文書がモデルの扱える範囲を超えると、分割して処理せざるを得なくなり、文書全体を一度に把握する必要がある質問(たとえば第14条と矛盾する記述はないか、この用語はどこかで定義されているか、この3つのセクションのうちどれが整合していないか)への回答は信頼できなくなります。長い文書で大容量コンテキストのモデルを選ぶべきなのは、単なる好みではなく、こうした具体的な理由があるからです。

モデルは再アップロードせずに切り替えられるので、あるモデルで読み込み、別のモデルで同じファイルから抽出することもできます。詳しくは会話の途中でモデルを切り替えるをご覧ください。

文書タイプ別のプロンプト

契約書・合意書

添付の契約書から、以下の項目をテーブルにして抽出してください:契約期間と更新、解約の予告期間、支払条件、責任上限、補償条項、準拠法、譲渡、および解約後も効力が残る条項。各項目について条項番号を示し、該当する文の実際の文言を引用してください。さらに、相手側ではなく当方が負う義務のみを別途リストアップしてください。

そのあとに本当に重要な質問を続けましょう。この契約書には、この種の契約の標準的な条件と比べて異例な点は何ですか。また、明らかに欠けているものは何ですか。 リスクは往々にして「欠けているもの」に潜んでおり、それはキーワード検索では決して見つけられません。

研究論文

添付の論文について、以下を示してください:リサーチクエスチョン、研究デザイン、サンプルと対象集団、主要アウトカム、効果量を含む主な結果、記載されている限界、資金提供元。さらに、この論文を引用する前に独自の検証が必要になりそうな主張を3つ教えてください。

長いレポートと届出書類

添付のレポートを、文書の順番ではなく重要度順に10個の箇条書きで要約してください。さらに、意思決定者が気にする数値を3つページ番号つきで挙げ、出典なしに事実として提示されている記述、そして要約や概要セクションが文書後半の詳細と食い違っている箇所をリストにしてください。

最後の確認は、思いのほか頻繁に実際の問題を見つけます。エグゼクティブサマリーは早い段階で書かれ、要約対象のセクションほど後から修正されないことが多いためです。

2つの文書を比較する

contract-a.pdfとcontract-b.pdfを条項ごとに比較してください。実質的な違いをすべてテーブルにまとめてください:トピック、Aの内容、Bの内容、どちらが当方に有利か。書式や番号付けの違いは無視してください。片方にしかなく、もう片方にはない項目は別途リストアップしてください。

使える形に落とし込む

調査結果を、経営層向けに150語で書き直してください。必要な意思決定から書き始めてください。定義していない専門用語は使わないでください。これを共有する前に確認すべき点があればフラグを立ててください。

トラブルシューティング

「文書が見えません」と言われる場合。 ファイルのアップロードが完了しているか確認し、メッセージの中でファイル名を明示的に参照してください。非常に長いスレッドでは、再度添付するか、そのファイルだけで新しいチャットを始めるほうが、あれこれやり取りするより早く解決します。

スキャンしたPDFで、文字が文字化けしたり抜けたりする場合。 その文書は画像なので、通常のテキスト抽出ではほとんど読み取れません。Whiziは各ページから得られるテキスト量が少ないことから画像中心のPDFを検知し、1回だけサーバー側のビジョン処理にかけてページごとの文字起こしを取得します。精度は解像度が低い場合、珍しいフォント、手書き文字、密度の高いテーブルで下がります。読み違えた数字は流暢な回答の中では見分けがつかないため、スキャン文書から取得した数値はすべて元のページと突き合わせて確認してください。

テーブルが正しく出てこない場合。 PDF内のテーブルは、内部の構造が乱れていることで有名です。まずテーブルをそのまま再現するよう依頼し、ページと照らし合わせて確認してから、分析を依頼してください。テーブルを多く扱う作業では、ページを画像として読み取るマルチモーダルモデルのほうが、テキスト抽出より信頼できることが多くあります。

確かにあるはずの内容を見落とされた場合。 確認のための質問をしてください。あなたには見えている箇所をモデルが引用できない場合、問題は推論ではなく抽出にあります。別のモデルを試すか、関連するページだけをアップロードしてください。

ファイルが大きすぎる場合。 大容量コンテキストのモデルを使うか、ページ数ではなく目的別にファイルを分割してください。実際に必要な3つのセクションだけをアップロードするほうが、400ページをまるごとアップロードして運任せにするより確実です。

会話が進むにつれて回答が曖昧になる場合。 長いスレッドは、文書と競合するコンテキストを蓄積していきます。ファイルと、必要なことを簡潔にまとめた文とともに、新しいチャットを始めてください。

信頼する前に検証する

重要度の高い順に、3つの確認事項を挙げます。

重要な内容には必ず引用を求める。 引用された箇所は数秒で確認できますが、言い換えられた内容はそうはいきません。この習慣ひとつで、文書作業のリスクの大部分がなくなります。

別のモデルで裏を取る。 同じファイルに対して、別のモデルに同じ質問をしてください。一致していれば意味のある裏付けになりますし、食い違っていればどこを見直せばよいかがはっきりします。Whiziの並べて比較する機能はこのために存在します。

何について自信がないかを尋ねる。 上記の回答のうち、最も自信がないものはどれですか。また、文書のどこが曖昧ですか。 モデルの自己評価は完璧ではありませんが、そこで浮かび上がる曖昧さは、たいてい元の文書に実際に存在する曖昧さであり、文書そのものについての有用な情報になります。

そして、結果に責任が伴う内容、つまり法務、財務、医療、コンプライアンス関連の資料については一貫したルールがあります。該当箇所を見つけるのはモデルの役目で、判断を下すのはあなたの役目です。モデルは読解を助けるアシスタントであって、アドバイザーではありません。その出力にもとづいて下した意思決定の責任は、すべてあなたにあります。