プログレッシブ・サマライゼーションは、ティアゴ・フォルテが考案したノート術で、複数回の見直しを通じて情報を圧縮します。見直すたびに資料を強調したり書き換えたりし、最も有用な部分だけを残します。フォルテによる基礎的な解説は https://fortelabs.com/blog/progressive-summarization/ を参照してください。
この仕組みは3つの基本特性に基づきます。第1に、一度の収集では資料が多すぎることを前提とします。第2に、利用者が後から同じノートに戻ることを求めます。第3に、戻るたびに前回より厳しいフィルターを適用します。
これらの特性により、プログレッシブ・サマライゼーションは、通常の強調表示や一度限りの要約と区別されます。価値が生まれるのは、何度か見直した後です。
第1層：収集
すぐに選別せず、生の資料を書き留めるか保存します。この層では仕上がりよりも網羅性を重視します。
第2層：太字
後から戻り、今も重要だと思える文を太字にします。太字の文章が目立ち、それ以外は背景へ退きます。
第3層：ハイライト
次の見直しでは、太字部分のうち、なお関連性の高い箇所だけをハイライトします。この工程で資料をさらに絞り込みます。
第4層：要約
ハイライトした要点を自分の言葉で書き直します。要約はノートの冒頭または別の文書に置きます。
第5層：統合
要約をほかのノートやプロジェクトと結び付けます。この層が新しい文脈を生み、孤立していた洞察を活用できる知識へ変えます。
AIは、太字化やハイライトという機械的な工程を実行できます。また、ハイライトした文章から第4層の要約案を作ることも可能です。しかし、こうした出力は、ノートを取った本人だけが覚えているニュアンスや元の文脈を失いやすいため、機械に全面的に置き換える方法は信頼できません。
質問：プログレッシブ・サマライゼーションには専用ソフトウェアが必要ですか？
回答：いいえ。この方法は、どのプレーンテキストツールやアウトラインツールでも使えます。必要なのは、日を改めて同じノートに戻る習慣だけです。
質問：AIがすでに情報源を要約している場合はどうしますか？
回答：AIの出力を第1層の収集内容として使い、その後、第2層から第5層を自分で行います。人による見直しは、汎用モデルが見落とすノイズを引き続き取り除きます。