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# summarizeConversation()

スタンドアロンの `summarizeConversation()` 関数は、会話を一度の呼び出しで要約します。渡したメッセージを、[Observational Memory](https://mastra.zisheng.pro/ja/reference/memory/observational-memory) を支えるものと同じ Observer の仕組みで要約します。Agent に Observational Memory を関連付ける必要はなく、ストレージの読み書きも行いません。

Memory には何も書き戻されません。要約と抽出された値は、呼び出し元（および各 Extractor の `onExtracted` Hook）へ返されるため、独自のデータベースなど、保存先を自分で決められます。

メッセージがすでに手元にあり、要約対象を明示的に制御したい場合に使います。ID で識別される保存済みスレッドには、メッセージを自動的に読み込む [`Memory.summarizeThread()`](https://mastra.zisheng.pro/ja/reference/memory/summarizeThread) を使ってください。

## 使用例

```typescript
import { summarizeConversation } from '@mastra/memory'

const result = await summarizeConversation({
  model: 'openai/gpt-5-mini',
  messages,
  instructions: 'Summarize this voicemail call for the business owner.',
})
```

## パラメータ

**model** (`string | LanguageModel | DynamicModel`): 要約を実行するモデル。'\_\_GATEWAY\_OPENAI\_MODEL\_MINI\_\_' のようなルーター文字列などを指定します。

**messages** (`MastraDBMessage[]`): 要約する会話。空の場合、モデルを呼び出さずに空の結果を返します。

**instructions** (`string`): 要約対象の重点や要約の対象読者など、Summarizer のシステムプロンプトに追加する指示。

**extract** (`Extractor[]`): 会話に対して実行する Extractor。Zod スキーマを持つ Extractor は、後続の構造化出力呼び出しとして実行されます。スキーマのない Extractor はインラインで抽出されます。各 Extractor の onExtracted Hook は、抽出された値を受け取って実行されます。

**threadId** (`string`): 会話が属するスレッド。デフォルトでは、messages で最初に見つかった threadId を使います。Extractor の Context に渡されます。

**resourceId** (`string`): 会話が属するリソース（ユーザー）。デフォルトでは、messages で最初に見つかった resourceId を使います。Extractor の Context に渡されます。

**memory** (`Memory`): Extractor の Context に転送する Memory インスタンス。Memory.summarizeThread() 経由で呼び出す場合は自動的に設定されます。

**mastra** (`Mastra`): カスタム Gateway モデルの解決に使う Mastra インスタンス。Memory.summarizeThread() 経由で呼び出す場合は自動的に設定されます。

**requestContext** (`RequestContext`): Summarizer モデルと Extractor Hook に転送する Request Context。

**abortSignal** (`AbortSignal`): 要約呼び出しをキャンセルするための Signal。

## 戻り値

**summary** (`string`): 会話から抽出・集約された観察結果。情報量の多い箇条書き形式で返されます。

**extracted** (`Record<string, unknown>`): extract の Extractor が生成した値。Extractor の slug をキーとします。

**extractionFailures** (`{ slug: string; error: string }[]`): 有効な値を生成できなかった Extractor とその理由。1 つ以上の Extractor が失敗した場合にのみ存在します。

**usage** (`{ inputTokens?: number; outputTokens?: number; totalTokens?: number }`): 要約呼び出しの Token 使用量。

## 詳細な使用例

次の例では、アプリケーションがすでに保持しているメッセージから進行中の音声セッションを要約し、構造化レコードを抽出します。

```typescript
import { summarizeConversation, Extractor } from '@mastra/memory'
import type { MastraDBMessage } from '@mastra/core/agent'
import { z } from 'zod'
import { sessionRecords } from './db'

const sessionSummary = new Extractor({
  name: 'session-summary',
  instructions: 'Return a concise summary of the session.',
  schema: z.object({
    summary: z.string(),
    sentiment: z.enum(['positive', 'neutral', 'negative']),
    followUps: z.array(z.string()),
  }),
  metadataKeyPath: false, // don't persist into memory metadata — the hook owns storage
  onExtracted: async ({ current, threadId }) => {
    await sessionRecords.upsert({ sessionId: threadId, record: current })
  },
})

export async function onSessionEnd(messages: MastraDBMessage[]) {
  const { summary, extracted, extractionFailures } = await summarizeConversation({
    model: 'openai/gpt-5-mini',
    messages,
    instructions: 'Summarize this support session for the account manager.',
    extract: [sessionSummary],
  })

  if (extractionFailures?.length) {
    console.warn('Some extractors failed', extractionFailures)
  }

  return { summary, extracted }
}
```

### 関連項目

- [.summarizeThread()](https://mastra.zisheng.pro/ja/reference/memory/summarizeThread)
- [Memory クラスのリファレンス](https://mastra.zisheng.pro/ja/reference/memory/memory-class)
- [Observational Memory](https://mastra.zisheng.pro/ja/reference/memory/observational-memory)