MidassAI Chat で実現する PDF 根拠型リサーチ：Gemini 3 活用ガイド

「ChatGPT、この 80 ページの PDF を読んで」という手法の問題点

一般的なチャットツールは、アップロードされたファイルを背景テキストとして扱い、証拠に基づく厳格さではなくパターン補完から回答を生成します。結果として、流暢だがセクション番号が捏造された要約、無関係な論文からの知見の混同、検索しても存在しない引用元が表示されることがあります。

Google の NotebookLM はドキュメント準拠の研究を普及させました：回答はオープンウェブではなく、アップロードした資料に基づいて引用すべきです。このワークフローは、Google Workspace スタックを別途維持することなく、Gemini 3 の長文脈解析機能を用いてMidassAI Chatで再現・拡張できます。

この記事は、PDF と共に生きるアナリスト、学生、創業者、法務オペレーションチーム向けのフィールドガイドです。

実践における「根拠に基づく」とは

根拠に基づく回答は、次の 3 つのテストを満たします：

1. 追跡可能性： すべての主張が、特定の範囲（ページ、見出し、または表の行）にマッピングされること。
2. 回答拒否： 資料に情報がない場合、モデルはそう答えること。もっともらしい埋め合わせはしない。
3. 分離： ウェブ知識（ある場合）は、アップロードされたソースとは別にラベル付けされること。

Gemini 3 on MidassAI Chat は、プロンプトを適切に構造化すれば、単一の推論セッション内でマルチファイルスレッド（年次報告書 + 付録、契約書 + 修正条項、論文 + 補足表）をサポートします。

セットアップ：10 分間の調査セッション

ステップ 1 — フォルダではなくソースを厳選

アップロードするのは回答を含む可能性のあるファイルのみにしてください。余分な PDF は衝突リスクを高めます（「どのドキュメントで売上が 12% 成長したと言っていたっけ？」）。

推奨バンドルサイズ：

• 単一の決断： 1〜3 件の PDF（合計 40 MB 未満）
• 比較レビュー： 同じポリシーの 2 つのバージョン（v2024 対 v2025）
• 文献スキム： 要約 + 方法論のみの場合 5〜8 件の論文。完全な書籍は不可

ステップ 2 — ソースマップでプライミング

アップロード後の最初のプロンプト：

添付された PDF が {N} 件あります。実質的な質問に答える前に：

1. ファイル名ごとに各ファイルをリストしてください。
2. それぞれについて、タイトル（表示されている場合）、ページ数、3 つのセクション見出しを出力してください。
3. 読み取れないページやスキャンされたページをフラグ付けしてください。 まだ知見を要約しないでください。

これにより、モデルは推論の前に索引付けを強制され、後続のセクション参照のハルシネーションを削減します。

ステップ 3 — 単一の質問を投げかける

悪い例：「この報告書はリスクについて何と言っていますか？」 良い例：「Q3-Investor-Deck.pdf のみから：『リスク要因』の下にあるすべての箇条書きをページ番号と共にリストしてください。セクションタイトルが異なる場合は、実際の見出しを引用してください。」

単一の質問は検証が容易で、1 つのファイルが更新された場合でも再実行コストが低くなります。

監査に耐えるプロンプトテンプレート

ページアンカー付き抽出

アップロードされたファイル全体で {keyword} の言及をすべて抽出してください。表を出力してください：| ファイル | ページ | 引用（25 語以内） | コンテキスト（1 文）|。ない場合は、そのファイルについて「NOT FOUND」と記載し、推論しないでください。

文書間の矛盾スキャン

{topic} について {DocA} と {DocB} を比較してください。矛盾するステートメントをリストしてください。各行について：DocA の引用 + ページ、DocB の引用 + ページ、重大度（高/中/低）。一致している場合は、「NO CONFLICT FOUND」と明記してください。

エグゼクティブブリーフ（依然として根拠に基づく）

{question} の 200 語のエグゼクティブ要約を作成してください。すべての文は、[Deck p.12] のような括弧付き引用で終わる必要があります。引用なしの文は最大 2 文までとし、それらは推論としてラベル付けしてください。

実際に重要となるマルチモーダルエッジケース

スキャンされた PDF： OCR 品質は約 150 DPI 以下で低下します。ソースマップで乱れたページがフラグ付けされた場合は、PDF と共に PNG として重要な表を再スキャンまたは切り取ってアップロードしてください。

ページを跨ぐ表： Gemini に「表 {name} を Markdown として再構築してください。結合セルをマークし、 continuation page が曖昧な場合は注記してください」と依頼してください。

紅蓮された契約書： プロンプト：「黒いボックスは未知の値として扱ってください。紅蓮された数字や名前を推測しないでください。」

Gemini 3 対「ウェブを検索するだけ」

ウェブ検索はインターネットが信じていることに答えます。ドキュメント準拠の Gemini はあなたのバンドルが証明することに答えます。両方を意図的に使い分けてください：

MidassAI Chat では、引用の混入を避けるために、アップロードのみのスレッドとオープンエンドのウェブスレッドを分離してください。

品質管理：5 分間の人間によるチェック

根拠に基づく出力を絶対にそのまま出荷しないでください：

1. 3 つのランダムな引用をスポットチェック — 引用されたページに PDF を開く
2. NOT FOUND 行を検索 — 沈黙が本当か確認する
3. 新しいスレッドで 1 つの質問を再質問 — 回答を比較。 divergences は不安定さを示す
4. 「敵対的なレビューア」プロンプトを実行： 「アップロードされたファイルのみを考慮して、最後の回答が間違っている可能性のある方法を 3 つリストしてください。」

チームワークフローのヒント

• ファイルを意味的に命名（scan_final_v3.pdf ではなく VendorA-MSA-2026.pdf）
• スレッドタイトルでバージョン管理（「Acme DD — Aug 14 — v1」）
• Q&A をエクスポート — ソースページへのリンク付きで Wiki へ
• ベンダーが修正された付録を送ってきた場合は再アップロード — 古いスレッドメモリに依存しない

計画すべき制限事項

• Gemini 3 は構造化抽出に優れていますが、ライセンスされた法的または医療アドバイスの代わりにはなりません
• 非常に大きなバンドルは、トピックスレッドごとに分割が必要な場合があります
• パスワード保護された PDF は、アップロード前に復号化する必要があります

最初の根拠セッションを開始する

すでに信頼している実際の PDF を 1 つ選択してください。ベンダー契約、コースの読書資料、または内部 RFC など。ソースマッププライミングプロンプトを実行し、次に 3 つの単一の質問を実行します。バンドルが自動化された調査に十分クリーンかどうか、あるいはまず OCR クリーニングが必要かどうかは、15 分以内にわかります。

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