AIの回答は、主張ごとに確かめる
回答全体を「信じる・信じない」で分けず、計算、資料の要約、機能の説明、因果の推測、施策提案に分解します。生成AIには誤った内容をもっともらしく出すリスクがあります。NISTの生成AIリスク管理資料を踏まえ、以下ではマーケティング業務向けの確認手順を編集提案として示します。
入力前にそろえる前提
事業・顧客・KPI、指標定義、対象期間、除外、最近の変更、今回の問い、回答ルールを記載します。AIに渡す前提条件の5区分を使い、個人情報、認証情報、未許可の社内資料は渡しません。MCPなどで取得する場合は、接続先・権限・取得範囲・対象期間を確認します。
主張と確認先を対応させる
| 主張の種類 | 確かめる方法 | 不一致のとき |
|---|---|---|
| 計算結果 | 元データ、式、単位を電卓等で再計算 | 値を修正して再解釈 |
| 資料の要約 | 該当ページ・原文を開く | 抜けや意味の変化を訂正 |
| 製品の操作手順 | 公式資料、現行画面、権限 | 未確認と表示しテスト |
| 原因の説明 | 別の説明、変更履歴、比較条件 | 仮説へ戻す |
| 施策の推奨 | 目的・工数・影響・戻し方 | 調査や小さな検証に分ける |
引用URLが存在するだけでは、その主張を裏付けているとは限りません。更新日と対象製品、本文が実際に何を述べているかまで確認します。
架空回答を検証する例
入力は「受付が100件から120件、期間・定義は同じ」。AIの回答が「20％増なので新しいCTAの効果です。広告費を倍にしましょう」だったとします。
20％増の計算は正しい一方、CTAが原因という説明には比較条件が不足しています。予算倍増も採算や対応能力の根拠がありません。計算だけを採用し、原因は仮説、予算変更は保留とします。「部分的に正しい回答」を全部採用しないことがポイントです。
検証する手順
- 回答を一つの主張につき一行へ分ける。
- 入力資料で裏付けられるか、外部確認が必要か分類する。
- 数値は合計・率・期間・分母を再計算する。
- 出典と操作を確認し、未実施を実施済みにしない。
- 採用・修正・仮説・保留を記録する。
- 公開・課金・設定変更などは影響範囲と承認担当を確認する。
AI回答の検証票を保存して使えます。重要な主張の確認先と採否が埋まればレビューの初稿は完成です。別のAIが同意しても独立した証拠にはならず、原資料との照合を省略しません。
不明と言える依頼文
目的：施策判断に使う回答を、根拠ごとに分ける。
前提：事業、KPI定義、比較期間、対象、除外、変更履歴を下に記載する。
入力：利用許可のある匿名集計と資料ID。
出力：主張／種類（計算・事実・仮説・提案）／根拠／不足情報。
条件：根拠がない場合は不明と書く。URL、発言、数値を創作しない。
計算は式と単位を示す。因果を断定せず、反対の説明と確認方法も示す。
AI自身が付けた確信度や「検証済み」という表現ではなく、人が何を確認したかを記録します。数値の練習は回答ルールと検算へ進みます。
AI支援で制作。資料確認日：2026年10月6日。次回確認予定：2027年1月6日。実務者監修・取材、第三者再現、実運用の効果測定は未実施です。ケースは架空の教材であり、実案件の経験談ではありません。記入例・数値例は架空の教材です。改善効果を保証するものではありません。
