“脱・黒塗り PDF”──文書読解 AI で情報開示を自動化する

黒塗りPDF――それは行政や企業が公開する資料で、読者が最初に抱くストレスの源です。大量の箇所が真っ黒に塗られ、内容を推測するしかない。手作業の黒塗りには時間もコストもかかり、うっかり情報が漏れるリスクもあります。本記事では、日本発の文書読解AI「LITRON（リトロン）」を軸に、要約とマスキングを自動化する最新手法を紹介し、自治体・企業法務が“脱・黒塗りPDF”を実現するロードマップを示します。

1. 黒塗りPDF問題をおさらい

情報公開請求や契約開示で生まれる黒塗りPDFには＜①作業負担が大きい ②ヒューマンエラーが起こりやすい ③統一ルールが曖昧＞という三重苦があります。例えば自治体では1件あたり平均30ページ以上を確認し、墨消しに数時間要することもしばしば。人手に依存する限り、漏えい事故や対応遅延をゼロにするのは困難です。

2. 文書読解AIとは？

従来のOCRは“文字を画像からテキストに起こす”だけでした。文書読解AIはそこから一歩進み、文章の意味を理解して「どの情報が重要か」「どこが機密か」を判断します。専門用語でいう自然言語処理（NLP）ですが、本記事では「AIが文章を読んで要点を整理する技術」と覚えておけば十分です。

2-1 LITRONの特徴

• 高速学習：AI自ら人に質問して正解を学ぶ“対話的学習”で短期間に現場語を習得。
• 要約生成：長文からエッセンスを抜き出し、数行で把握できる要約を自動生成。
• マスキング支援：個人情報や機密語を検出し、黒塗り候補をリストアップ。

3. 自動要約のステップ

要約は大きく「抽出型」と「生成型」に分かれます。抽出型は原文から重要文を抜き出す方式、生成型はAIが自然な文で書き直す方式。LITRONは後者に対応しており、大規模言語モデル（ChatGPTの仲間）の技術を応用しています。

① 文書をアップロード
② AIが段落ごとのトピックを抽出
③ キーワードをスコアリング
④ スコアの高い情報を結論中心に再構成
⑤ 数行～1ページの要約を出力

担当者は全文を読む前に骨子を把握でき、重要箇所へ瞬時にアクセスできます。

4. マスキング自動化のプロセス

黒塗り作業は、検出→判定→墨消しの3段階に整理できます。

1. 検出：AIが氏名・住所・電話番号などの個人情報パターンを自動抽出。
2. 判定：公開基準に照らし、残す／隠すを職員がワンクリックで確定。
3. 墨消し：選択箇所をPDFレイヤーごと削除し、コピー不能な完全マスキングへ。

これにより「黒塗りしたつもりが文字が残っていた」という事故を防止できます。

5. 自治体での活用シナリオ

情報公開請求対応の流れをAIで刷新すると次のような効果が期待できます。

実証自治体では、開示1件あたりの作業時間が約60%削減し、漏えいリスクも低減しました。

6. 企業法務での活用シナリオ

法務部門が抱える大量の契約書もAIの得意領域です。LITRONは契約条項を体系化し、リスク条項だけをハイライト表示。さらに社外提出資料を自動マスキングし、機密保持契約（NDA）違反リスクを下げます。

7. 導入時のチェックポイント

• 対象文書の形式：スキャンPDFはAI-OCR精度に依存するため画質要件を満たす。
• ガイドライン整備：AIが示す黒塗り候補の最終判断責任者と基準を明文化。
• 学習データ管理：機密文書をクラウド学習させる場合は暗号化・アクセス制御を実装。
• 費用対効果：現行プロセスの工数を可視化し、AI導入コストと比較する。

8. コスト試算例

月50件・平均40ページの開示業務を想定すると、手作業では約160時間（1件3.2時間）、AI導入後は約60時間に短縮。人件費5,000円/時とすると月50万円→25万円となり、月額AI利用料20万円でも即ペイ可能な試算です。

9. よくある質問

Q1 AIの判断ミスが心配です。

A1 候補抽出と最終確認を分離する「人＋AI」体制を採れば、誤判定のリスクを抑えつつ作業量を減らせます。

Q2 学習に使った機密情報が外部に漏れませんか？

A2 LITRONは閉域網で運用可能。ログも国内拠点に保管でき、機密保持要件に対応します。

10. まとめ

黒塗りPDFは“仕方ないもの”ではありません。文書読解AIを使えば、要約で内容把握を高速化し、マスキングで漏えいを防ぎ、職員・社員の負担を大きく下げられます。LITRONのような国産AIを活用し、“脱・黒塗り”へと一歩踏み出しましょう。