Python Sumy: 長い文章の要約、まだ手作業で消耗していませんか？
📝 TL;DR (3行要約)
- Sumyは、Pythonでテキストの自動要約を驚くほど簡単に行えるライブラリです。
- ニュース記事、論文、議事録など、長文の要点を素早く把握したい時に絶大な効果を発揮します。
- 複数の要約アルゴリズムが用意されており、数行のコードで手軽に切り替えて試せるのが最大の魅力です。
1. 🤔 一体Sumyとは何？（核心的な役割と主な使用例）
プログラミングを学んでいると、ウェブサイトから情報を集めたり、大量のドキュメントを読んだりする機会が増えますよね。そんな時、「この長い文章、誰か代わりに読んで要点だけ教えてくれないかな…」と思ったことはありませんか？
Sumyは、まさにその願いを叶えてくれる、「超優秀な読書アシスタント」のようなライブラリです。
核心的な役割 📖
Sumyの核心的な役割は、「抽出型要約（Extractive Summarization）」という手法を使って、文章の要約を自動生成することです。
これを比喩で説明しましょう。 あなたは分厚い推理小説を読んでいて、友人に「どんな話だった？」と聞かれたとします。この時、あなたならどうしますか？おそらく、物語のあらすじを自分で考えて新しい文章を作るのではなく、「犯人が判明する決定的なセリフ」や「事件の核心に迫る重要な描写」など、原作の中から特に重要だと思った文章をいくつかピックアップして伝えるのではないでしょうか。
Sumyが行っているのは、まさにこれと同じことです。 Sumyは、文章全体を読み込み、それぞれの文がどれだけ「物語の核心」に近いか（つまり、文章全体のテーマにとって重要か）を数学的な手法でスコアリングします。そして、スコアが高い順にいくつかの文を選び出し、それらを並べて「要約」として提示してくれるのです。
つまり、Sumyは新しい文章を創作するのではなく、元の文章から最も輝いている宝石（重要な文）を見つけ出してくれる探査機のような存在なのです。このアプローチのおかげで、私たちは複雑なAIモデルを組むことなく、手軽に精度の高い要約を得ることができます。
主な使用例 🚀
この「重要な文を抜き出す」という能力は、様々な場面で真価を発揮します。
ニュースアグリゲーターの開発 世の中には毎日、膨大な数のニュース記事が溢れています。そのすべてに目を通すのは不可能ですよね。Sumyを使えば、各ニュース記事のURLから本文を取得し、それを3文程度の要約に変換して一覧表示する、といった「ニュース速読アプリ」を簡単に作ることができます。ユーザーはタイトルと要約を読むだけで、世の中の動きを効率的にキャッチアップできるようになります。
学術論文や技術ドキュメントの事前調査 新しい技術を学ぶ際、たくさんの論文や公式ドキュメントを読む必要があります。しかし、中には内容が期待と違っていたり、難しすぎたりするものも。Sumyを使って、まず論文のアブストラクト（要旨）を自動生成し、それを読んでから本文を読むかどうかを判断すれば、調査時間を大幅に短縮できます。研究者やエンジニアにとって、これは非常に強力な武器となります。
顧客レビューやアンケート結果の分析 ECサイトの製品レビューや、サービスの満足度アンケートには、顧客からの貴重な意見がテキスト形式で大量に寄せられます。Sumyを使えば、これらの大量のテキストデータから「よく登場する意見」や「特に重要な指摘」を自動で抽出できます。例えば、「バッテリーに関する不満」や「デザインに関する高評価」の代表的な意見を抜き出すことで、製品改善のヒントを素早く見つけ出すことができるのです。
このように、Sumyは情報過多の現代において、私たちがテキスト情報と効率的に向き合うための頼もしいパートナーとなってくれるのです。
2. 💻 インストール方法
Sumyのインストールは、他のPythonライブラリと同じく pip コマンド一つで完了します。とても簡単ですよ。
ターミナル（WindowsならコマンドプロンプトやPowerShell）を開いて、以下のコマンドを実行してください。
pip install sumy
これだけで、あなたのPython環境にSumyがインストールされ、いつでも呼び出せる状態になります。
3. 🛠️ 実際に動作するサンプルコード
それでは、実際にSumyを使って日本語の文章を要約してみましょう！
今回は、夏目漱石の有名な小説『吾輩は猫である』の冒頭部分を題材にします。以下のコードをコピーして、summary_test.py のような名前で保存し、実行してみてください。
特別な準備は不要で、このコードだけで動作します。Sumyは賢いので、日本語を扱うための基本的なツールも内部で利用してくれます。
# -*- coding: utf-8 -*- # 1. 必要なライブラリやモジュールをインポートします from sumy.parsers.plaintext import PlaintextParser from sumy.nlp.tokenizers import Tokenizer from sumy.summarizers.lsa import LsaSummarizer # 2. 要約したい日本語の文章を準備します # 夏目漱石『吾輩は猫である』の冒頭 japanese_text = """ 吾輩は猫である。名前はまだ無い。 どこで生れたかとんと見当がつかぬ。何でも薄暗いじめじめした所でニャーニャー泣いていた事だけは記憶している。 吾輩はここで始めて人間というものを見た。しかもあとで聞くとそれは書生という人間中で一番獰悪な種族であったそうだ。 この書生というのは時々我々を捕えて煮て食うという話である。 しかしその当時は何という考もなかったから別段恐しいとも思わなかった。 ただ彼の掌に載せられてスーと持ち上げられた時何だかフワフワした感じがあったばかりである。 掌の上で少し落ちついて書生の顔を見たのがいわゆる人間というものの見始であろう。 この時妙なものだと思った感じが今でも残っている。 第一毛をもって装飾されべきはずの顔がつるつるしてまるで薬缶だ。 その後猫にもだいぶ逢ったがこんな片輪には一度も出会わした事がない。 のみならず顔の真中が余りに突起している。 そうしてその穴の中から時々ぷうぷうと煙を吹く。 どうも咽せぽくて実に弱った。 これが人間の飲む煙草というものである事はようやくこの頃知った。 """ # 3. 文章をSumyが扱える形式に変換します # from_stringメソッドを使って、文字列からパーサーオブジェクトを作成 parser = PlaintextParser.from_string(japanese_text, Tokenizer("japanese")) # 4. LSAというアルゴリズムで要約器を作成します # LSA (Latent Semantic Analysis) は、文章のトピックや文脈を考慮して要約する賢い方法の一つです summarizer = LsaSummarizer() # 5. 要約を実行し、結果を表示します # 第2引数で、要約後の文の数を指定します（今回は3文に要約） summary_sentences = summarizer(parser.document, 3) print("--- 📝 要約結果 ---") for sentence in summary_sentences: print(sentence)
実行結果の例:
--- 📝 要約結果 --- 吾輩はここで始めて人間というものを見た。 しかもあとで聞くとそれは書生という人間中で一番獰悪な種族であったそうだ。 掌の上で少し落ちついて書生の顔を見たのがいわゆる人間というものの見始であろう。
どうでしょうか？元の文章の雰囲気や要点を残しつつ、たった3文にまとまっているのが分かりますね。これがSumyの力です！
4. 🔍 コードの詳細説明
先ほどのサンプルコードが、一体どのような仕組みで動いているのか、一つずつ丁寧に見ていきましょう。コードをいくつかの塊（チャンク）に分けて解説します。
チャンク1: ライブラリのインポート 📚
from sumy.parsers.plaintext import PlaintextParser from sumy.nlp.tokenizers import Tokenizer from sumy.summarizers.lsa import LsaSummarizer
ここでは、Sumyライブラリの中から今回使う3つの重要な「部品」をインポートしています。
- PlaintextParser: これは「テキスト読み込み係」です。テキストファイルや、今回のようにプログラム内に直接書いた文字列を、Sumyが解析できる形式に変換する役割を持っています。
- Tokenizer: これは「単語分割係」です。文章を文や単語の単位に区切る役割を担います。特に日本語のように単語の区切りにスペースがない言語では非常に重要です。Tokenizer("japanese")と指定するだけで、Sumyがよしなに日本語を処理してくれます。
- LsaSummarizer: これが「要約実行係」であり、今回の主役です。数ある要約アルゴリズムの中から、今回はLSA (Latent Semantic Analysis) という手法を選んで使っています。文章の背後にある意味的な繋がり（セマンティクス）を分析して、重要な文を見つけ出す賢いアルゴリズムです。
チャンク2: 要約対象のテキスト準備 ✍️
japanese_text = """ ... (長い文章) ... """
ここはシンプルですね。要約したい文章を japanese_text という変数に格納しています。今回はプログラム内に直接書き込みましたが、もちろんファイルから読み込んだり、Webサイトから取得したテキストをこの変数に入れたりすることも可能です。
チャンク3: テキストの解析と日本語設定 🇯🇵
parser = PlaintextParser.from_string(japanese_text, Tokenizer("japanese"))
ここが少しテクニカルですが、非常に重要な部分です。
- PlaintextParser.from_string(...): 先ほどインポートした PlaintextParser を使って、japanese_text というただの文字列を、Sumyが構造を理解できるデータ（ドキュメントオブジェクト）に変換しています。
- Tokenizer("japanese"): 2番目の引数で、先ほどの「単語分割係」に「今回は日本語を扱うよ！」と教えてあげています。これを指定することで、Sumyは内部的に日本語用の形態素解析器（小さな辞書のようなもの）を使い、文章を正しく「文」の単位に分割してくれます。この一行のおかげで、私たちは複雑な日本語処理を意識することなく要約ができるのです。
チャンク4: 要約アルゴリズムの選択 🧠
summarizer = LsaSummarizer()
ここで「要約実行係」を準備します。今回は LsaSummarizer をインスタンス化（実際に使えるようにオブジェクトを作成）しています。Sumyには他にも LexRankSummarizer や TextRankSummarizer など、様々なアルゴリズムが用意されています。もし別のアルゴリズムを試したくなったら、この一行を書き換えるだけでOKです。
チャンク5: 要約の実行と結果の表示 🖨️
summary_sentences = summarizer(parser.document, 3) print("--- 📝 要約結果 ---") for sentence in summary_sentences: print(sentence)
いよいよクライマックスです。
- summarizer(parser.document, 3): 作成した summarizer を実行しています。
- parser.document: チャンク3で準備した、Sumyが解析できる形式の文章データを渡します。
- 3: 「要約結果を3文にしてください」という、最も重要な指示です。この数字を変えれば、要約の長さを自由にコントロールできます。
- 実行結果 summary_sentences には、選ばれた3つの文がリストのような形で格納されています。
- 最後の for ループで、その中身を一つずつ取り出して画面に表示しています。
以上が、サンプルコードの全貌です。それぞれの部品が連携して、魔法のような自動要約を実現しているのがお分かりいただけたでしょうか。
5. ⚠️ 注意点またはヒント
Sumyは非常に強力ですが、万能ではありません。初心者が陥りがちな罠や、知っておくと便利なヒントを1つずつ紹介します。
罠: Sumyは「新しい文章を作っている」わけではない！ 🤖
初心者が最も誤解しやすいのがこの点です。Sumyの要約（特に今回使ったLSAなどの抽出型アルゴリズム）は、AIが文章の意味を完全に理解して、人間のように新しい言葉で要約文を生成しているのではありません。
あくまで、元の文章の中から重要と思われる文をスコアリングし、上位のものをそのまま抜き出してきているだけです。
この特性により、以下のような問題が起こることがあります。
- 文脈の不自然さ: 抜き出された文と文の繋がりが、論理的におかしくなることがあります。例えば、「しかし、その問題は…」という文が選ばれたのに、その前の文が選ばれていないと、「その問題」が何を指すのか分からなくなります。
- 代名詞の迷子: 「彼は言った。」という文が抜き出されても、「彼」が誰なのかを示す文が要約に含まれていなければ、意味が通じません。
対策: Sumyの出力は「完璧な要約」ではなく、「重要なポイントの抜き出し（ハイライト）」と捉えましょう。最終的な成果物として利用する場合は、必ず人間が目を通して、不自然な部分を修正したり、文脈を補ったりする工程が必要です。Sumyはあくまで、その下書きを高速に作成してくれるアシスタントだと考えるのが健全です。
ヒント: 1行書き換えるだけで、色々な要約アルゴリズムを試してみよう！ 🧪
今回のサンプルでは LsaSummarizer を使いましたが、Sumyの素晴らしい点は、この部分を書き換えるだけで、全く異なるアプローチの要約アルゴリズムを手軽に試せることです。
例えば、LsaSummarizer を LexRankSummarizer に変えてみましょう。LexRankは、文と文の類似度に着目し、他の多くの文と似ている（＝中心的である）文を重要だと判断するアルゴリズムです。
変更前:
from sumy.summarizers.lsa import LsaSummarizer summarizer = LsaSummarizer()
変更後:
from sumy.summarizers.lex_rank import LexRankSummarizer # インポートするものを変更 summarizer = LexRankSummarizer() # ここを変更
たったこれだけです！
文章の種類や目的によって、最適なアルゴリズムは異なります。LSAがダメでもLexRankなら上手くいく、というケースは頻繁にあります。色々なSummarizerを試して、自分のタスクに最も合ったものを見つけるのも、Sumyを使う上での楽しみの一つです。ぜひ、TextRankSummarizer や EdmundsonSummarizer なども試してみてください。
6. 🔗 一緒に見ておくと良いライブラリ
Gensim (ジェンシム)
Sumyを使ってテキスト要約の面白さに目覚めたなら、次の一歩として Gensim を学ぶことを強くお勧めします。
Gensimは、トピックモデリングとドキュメント類似性分析に特化した、より専門的な自然言語処理ライブラリです。Sumyが使っているLSAのような技術の、いわば「本家」のような存在です。
- 何ができる？: Gensimを使えば、「この大量の文書群は、主にどんな話題（トピック）について書かれているのか？」を自動で抽出したり、「この文章と似た内容の文章を、データベースから探してきて」といった高度なタスクが実現できます。
- なぜ次におすすめ？: Sumyが「どの文が重要か」を判断する背景には、Gensimが得意とするような「単語や文の意味的なベクトル表現」の技術が使われています。Gensimを学ぶことで、Sumyの内部で何が起きているのかをより深く理解できるようになり、自然言語処理の世界がさらに面白くなるはずです。
Sumyで概要を掴み、Gensimでその仕組みと応用を深く探る。この学習ステップは、あなたを自然言語処理の達人へと導く素晴らしい道のりになるでしょう。
7. 🎉 まとめ
今回は、Pythonライブラリ「Sumy」を使って、長い文章から要点を自動で抽出する方法を学びました。
- Sumyは「優秀な読書アシスタント」: 長い文章から重要な文を抜き出し、私たちの情報収集を劇的に効率化してくれます。
- 数行のコードで日本語要約:
PlaintextParserとTokenizer("japanese")を組み合わせることで、驚くほど簡単に日本語テキストを要約できました。 - 抽出型の限界も理解しよう: Sumyは新しい文を作るのではなく、元の文を抜き出す手法であるため、出力には手直しが必要な場合があることも忘れないでください。
もうあなたは、情報の大海原で溺れることはありません。Sumyという強力な羅針盤を手に入れたのですから！
最後に、今日学んだことを定着させるための「挑戦課題」をいくつか提案します。ぜひトライしてみてください！
- Webニュースを要約してみよう！:
PlaintextParserには、文字列(from_string)だけでなく、URLから直接テキストを読み込むfrom_urlという便利なメソッドがあります。好きなニュースサイトの記事のURLを渡して、その記事を3文で要約させてみましょう。 - アルゴリズムを変えてみよう！: サンプルコードの
LsaSummarizerをLexRankSummarizerやTextRankSummarizerに変更し、同じ文章でも要約結果がどう変わるか比較してみてください。どのアルゴリズムが一番しっくりきましたか？ - 要約の長さを変えてみよう！:
summarizer()の第2引数の数字を1や5に変えてみてください。要約の粒度を変えることで、情報の見え方がどう変わるか体感してみましょう。
この小さな一歩が、あなたをよりクリエイティブなプログラミングの世界へと導いてくれるはずです。Happy Coding!
