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AI品質管理更新

出典に基づくAI下書きの作り方

AIの下書きが読みやすいと、そこに書かれた数値や因果関係も、そのまま使いたくなることがあります。公開前に確かめたいのは、各主張を支える資料があり、その資料と意味が合っているかです。

先に出典を集め、確認できた事実を一件ずつ記録してから、その範囲で下書きを作ります。情報が見つからない箇所は未確認として残し、推測で埋めません。

01

最初に「使ってよい出典」を決める

検索結果の要約、転載記事、古い社内資料を同じ重みで扱うと、根拠が不安定になります。業務ごとに一次情報、社内の正本、補助情報の優先順位を決めます。

制度、価格、製品仕様のように変わりやすい情報は確認日も記録します。取得できなかった情報は「ない」と断定しません。

優先する情報
公式文書、契約書、製品の正本データなど、責任主体が明確なもの。
補助情報
報道や解説は背景理解に使い、重要な事実は一次情報で確認します。
使わない情報
出典不明の要約や、生成AIの回答だけで確認された数値。

02

証拠台帳を文章より先に作る

証拠台帳には、下書きに使う事実と、それを確かめた出典の該当箇所を一件ずつ書きます。リンクを並べるだけでは、どの主張の根拠かが分かりません。一つの行に複数の主張を詰め込まず、個別に確かめられる単位で記録します。

証拠台帳の基本項目

  • 事実IDと一つの主張
  • 出典名、URLまたは文書ID、該当箇所
  • 公開日・更新日・取得日
  • 対象期間と適用範囲
  • 事実・解釈・未確認の区分
  • 引用可能範囲と取扱上の注意

03

完成文から出典へ逆向きに検証する

下書きができたら、文章中の主張を先頭から拾い、対応する根拠があるか確認します。自然な接続詞や形容詞にも、元資料にない因果や評価が入り込むことがあります。

公開前の逆引きチェック

  • 固有名詞・数値・日付のすべてに根拠がある
  • 出典の対象期間や条件を落としていない
  • 相関を因果として書いていない
  • 未確認事項を断定へ変えていない
  • 引用と要約が原文の意味を変えていない
  • リンク切れと個人情報の混入を確認した
AIガバナンス

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対象の業務と使えるデータを確認し、AIに任せる処理、人が判断する場面、停止後の対応を決めます。設計から実装、検証までご相談ください。