MENU

AIブラウザを使った読解・抽出術― Brave Leo／Arc Max／Opera Aria／Edge Copilot 実践ガイド ―

「Web 資料を “読む・要約する・抽出する・翻訳する” という一連の知的作業を、AI ブラウザでどこまで自動化し、高精度に行えるか？」
本稿ではこの問いに対し、代表的な AI ブラウザ 4 本を使った具体的な操作手順とプロンプト例を示します。

1. まずは環境設定 ― 4 大 AI ブラウザの基本操作

ブラウザAI 機能呼び出し初期設定備考
Brave Leo①アドレスバーに文字を打ち ↓ で Ask Leo を選択②サイドバーの 🦁 アイコンをクリックBrave 設定 → Leo AI を有効化PDF も直接要約可 (Brave Leo AI, Brave Leo AI)
Arc MaxAsk on Page：⌘+F 後に質問を入力5 sec Preview：Shiftを押しながらリンクにカーソル⌘+T → “Arc Max” → Enter で機能 ON (How Arc’s AI Features Save Me Time Everyday – Hulry, Arc Max: Boost Your Browsing with AI, Arc Max – Browse the web with AI)
Opera AriaCtrl／⌘+/ で Aria Command Line 起動設定→AI Features で Aria を有効化Page Context Mode でページ要約・抽出・翻訳がワンストップ ([Aria browser AI
Edge Copilot①ブラウザ右上の 🄲 アイコン②Windows 11 なら Win+CEdge 設定→Copilot を ONWeb/PDF/動画の要約や画像解析に対応 (Getting started with Copilot in Microsoft Edge, 10 Ways to Use Copilot in Windows 11)

2. プロンプト設計の基本（AI ブラウザ向け）

  1. 明確性：「◯◯を要約」「表を JSON で抽出」など動詞＋対象＋形式を明示
  2. 具体性：文字数・段落数・対象読者を指定
  3. 役割設定：「あなたは専門編集者として…」の一言でトーンが安定
  4. 出力形式：Markdown／CSV／JSON などを必ず明記

例（Arc Max）：
「あなたは技術ライター。次の PDF を ①主要論点と根拠を箇条書き ②開発者向けに 600 字で要約し、③JSON で出力してください。」

3. インテリジェント要約テクニック

3-1 長文記事・調査レポート

3-2 PDF／保護コンテンツ

3-3 バッチ処理

  • Arc Max：サイドバーで複数タブ選択 → 右クリック → Ask on These Pages（β機能）で一括要約。
  • Brave は Leo Sidebar で「Summarize all open tabs」と指示（非公式ながら実行可）。

3-4 質を上げるプロンプト

  • 「結論・根拠・反証可能性を分けて」
  • 「高校生向け」「経営層向け」など読者を指定
  • 「引用を段落番号付きで」— 後の検証が容易

4. 対話型深掘り読解法

  1. 反対意見を問いかける：「著者の立場に反対する学説は？」
  2. 前提知識の確認：「この記事を理解する前提知識３点を列挙」
  3. 論理構造の可視化：「因果関係を → の矢印で示して」
  4. 批判的吟味：AI の回答ごとに「根拠の URL を列挙」「信頼度 0-1 で評価」
  5. 専門用語の即時補完：Opera Aria の Page Context Mode で単語選択→TAB で定義表示 (Opera browser AI – Aria FAQ)

5. 精密情報抽出術

シナリオ操作例
動的テーブルの数値抽出Arc でテーブルを選択 → ⌘+F →「この表を CSV に変換」
グラフ画像の数値復元Edge Copilot → “Analyze this image” → 「Plot data points as JSON」
複数ページ統合Brave Leo で「tab 1–3 を比較し重複を除外して一覧化」
構造化出力指定Opera Aria：「次の情報をキー付き JSON 配列で抽出」 → Copy ボタンで取得

6. 多言語資料活用の一貫フロー

  1. 自動翻訳：Arc Max で全文を選択→「Translate to Japanese and keep technical terms in English」
  2. 要約：同じチャットで「400 字に要約」
  3. 専門質問：「背景となる米国の制度上のリスクは？」
  4. 文化的ニュアンス確認：「原文の ‘accountability’ は日本の ‘説明責任’ と同義か？」
  5. 誤訳検証：Edge Copilot に英文原文を再投入→「訳文と対照して不一致を指摘」

7. 効率化 Tips

8. 今、押さえておきたい関連論文（URL 付き）

タイトル概要URL
“Can Web Agents Solve Realistic and Time-Consuming Tasks? — ASSISTANTBENCH” (EMNLP 2024)LLM エージェントが実世界タスクをどこまで自律遂行できるかを測る 214 問の新ベンチマークを提案。https://aclanthology.org/2024.emnlp-main.505.pdf ([PDF] Can Web Agents Solve Realistic and Time-Consuming Tasks?)
“Grounded Language Agent for Product Search via Intelligent Web Interactions” (CustomNLP4U 2024)ブラウザ操作を伴うプロダクト検索エージェントを構築し、LLM の足場を検証。https://www.researchgate.net/publication/386201614 (Grounded Language Agent for Product Search via Intelligent Web …)

まとめ

AI ブラウザは「読む→問いを立てる→抽出する→構造化する」という知的サイクルを一気通貫で高速化します。
上記の操作ガイドとプロンプト例を試しながら、ご自身のワークフローに最適な組み合わせを見つけてください。

コラム