事実と意見が混ざった資料をAIで読み分ける

資料を読むときは、事実・解釈・提案を分けます。AIの分類を使って、数字から言えることと、追加の根拠が必要な主張を見つけましょう。

数値があっても、全てが事実ではない

『来店数が10％減ったため、広告が失敗した』には、観測された数値と原因の解釈が混ざっています。文を短い主張に分けると、何を確かめるかが見えます。比較期間と対象が分からない数値は、その条件も確認します。

原因の説明には、ほかの変化がなかったか、比較できるデータがあるかを確認します。AIへは根拠の有無を示してもらい、解釈そのものを禁止する必要はありません。『仮説として使う』と『確定原因として報告する』を区別しましょう。

『広告を増やすべき』という提案が、どの解釈に基づくかを整理します。前提が未確認なら、先に確かめる点を置きます。主張の種類を分けてから読むと、反対意見も何を争っているのか捉えやすくなります。

［］の中を、自分の材料へ。

次の文章［ ］を主張ごとに分け、事実／解釈／提案へ分類。事実の条件と、解釈の根拠を示す。根拠不足なら不足点を書き、提案が依存する前提も示してください。

説明用に作成した入力・仕上がりの例

INPUT / 入力する材料

来店数は前月比10％減。広告が弱かったのが原因だ。来月の広告費を増やすべきだ。

OUTPUT / 仕上がり

事実：来店数が前月比10％減。
解釈：広告が原因。根拠は本文にない。
提案：広告費増額。前提は広告と来店数の関係。
追加確認：広告量、休業日、季節変動など。

報告書の『だから』『原因』『べき』へ印を付け、根拠を確認してください。