誤解を招くデザインがないかグラフを監査する

著者: AILesson7 分でセットアップテスト済み:ChatGPTレビュー日: 2026-08-28

クイック回答

元データと照合し、尺度、視覚表現、ラベル、不足している背景、主張を確認する. 入力するもの: グラフの説明, 元の値と定義, 対象者と意図する主張. 期待される結果: 重大度順のグラフ監査結果と修正版のデザイン仕様.

コンテキストを追加

テキストはこのブラウザ内に留まります。AILesson Prompts は、そのテキストをモデルやサーバーに送信しません。

グラフの説明元の値と定義対象者と意図する主張

あなたのプロンプト

未入力のフィールドはプレースホルダーとして表示されたままなので、プロンプトをコピーして編集できます。

このグラフに、誤解を招く、または分かりにくいデザインがないか監査してください。

グラフの種類、軸、尺度、ラベル、色、注釈、タイトル：
[chart]

元の値、定義、単位、分母、期間、欠損データ：
[source]

対象者と意図する主張：
[claim]

すべての視覚表現と文章上の主張を元データと照合してください。途中から始まる軸や不均等な軸、面積／体積による歪み、二重軸、カテゴリの順序、省略された基準値、都合のよい期間だけの選択、分母の変化、不確実性やサンプル数の欠落、色のアクセシビリティ、タイトルの表現を確認してください。問題を「公開不可」「重大」「軽微」に分類します。そのうえで、修正版グラフの仕様と、根拠が実際に裏づける最も強い主張を示してください。提示されていない元データの詳細を作り上げないでください。

Playgroundで試す

デフォルトで非公開プロンプトの組み立てはブラウザ内で行われます。組織が許可しない限り、機密情報を AI サービスに入力しないでください。

入力から結果へ

具体例

具体的なコンテキストを加えると、このレシピが実用的な結果になる様子をご覧ください。

実際の入力

グラフの説明: 「新しい研修で生産性が 2 倍に」というタイトルの 3D 縦棒グラフ。研修前は週 82 件、研修後は週 91 件のタスクを示す。縦軸は 80 から始まる。研修前は灰色、研修後は明るい緑色。サンプル数や日付の表示はない。
元の値と定義: 同じ従業員 12 人を、研修前後にそれぞれ 4 週間測定。値はグループ平均。対照群はない。研修後のある 1 週間は 2 人が休暇中だった。個人差と不確実性は提示されていない。
対象者と意図する主張: 研修を全社展開する根拠として使う経営層向けスライド。

出力例

公開不可の問題

タイトルは誤りです。91 は 82 より 11.0% 高いだけで、2 倍ではありません。縦軸を 80 から始めることで、9 件の増加がグラフの高さのほぼ全体を占め、3D の遠近表現がさらに視覚的な歪みを加えています。対照群がないため、前後差を研修の効果に帰属させることはできません。

重大な問題

グラフには n=12、前後各 4 週間という期間、対応のある測定、休暇による測定範囲の違い、不確実性が示されていません。平均値だけでは、改善が広く見られたのか、一部の従業員によるものか判断できません。明るい緑色も、中立的な比較ではなく肯定を示唆します。

修正版の仕様

個人データがある場合は、従業員ごとの研修前後の平均値を対応のあるドットプロットで示し、明確なグループ要約を添えてください。個人データがなければ、ゼロを基点とする平面的な 2D の 2 点スロープグラフまたは縦棒グラフを使い、82 と 91 を正確に表示します。副題は「観測平均は週 9 タスク（11%）増加、n=12、対照群のない前後比較」としてください。日付範囲、測定範囲に関する注記、算出後の不確実性も追加します。根拠が裏づける最も強い主張は「研修後の観測平均が高かった」です。研修が増加の原因だとは立証できず、全社での結果も予測できません。

これがうまくいく理由

1
視覚表現を元の値と照合することで、見た目だけのレビューでは見落とす歪みを発見できます。
2
重大度を付けることで、事実の伝わり方を変える欠陥と通常の仕上げを区別できます。

結果を確認

視覚上の距離は元の値に比例していますか？
タイトルは根拠を説明し、裏づけのない因果関係を示唆していませんか？
必要な分母、期間、除外条件、サンプル数が表示されていますか？

方法の根拠

出典と引用

このレシピにおける具体的な設計上の選択を裏付ける一次資料です。特定のAIの結果を保証するものではありません。

英国政府の公式ガイダンスが、グラフのアクセシビリティと透明性に関する中核的な実践として挙げているため、この監査ではグラフ内の余分な要素、ラベルの読みやすさ、代替テキスト、リンクされたデータソースを確認します。
Accessible charts: a checklist of the basics — UK Government Analysis Function出典確認日: 2026-08-31

安心して使うために

よくある質問

このレシピをいつ使うか、何を用意するか、どの場面で人による確認が依然として重要かについての実践的な回答です。

「誤解を招くデザインがないかグラフを監査する」を使う前に、何を準備すればよいですか？

グラフの説明、元の値と定義、対象者と意図する主張を準備してください。プレースホルダーは確認できる情報だけで置き換え、詳細が不明な場合はモデルに推測させず、不明であることを明示してください。

「誤解を招くデザインがないかグラフを監査する」の結果が、まだ使用できないのはどのような場合ですか？

結果が、提示された根拠から所定の成果である「重大度順のグラフ監査結果と修正版のデザイン仕様」をまだ実現していない場合、または未解決の仮定、承認の不足、作り上げた詳細に依存している場合は使用できません。チェック項目を公開可否の判定基準とし、元の入力を修正するか、権限を持つ担当者を明示してレビューを依頼してください。

「誤解を招くデザインがないかグラフを監査する」について、テスト記録がある AI ツールはどれですか？

2026-08-28 時点の公開テスト記録には ChatGPT が掲載されています。これは実行記録を示すもので、今後の製品バージョンでの互換性や同一結果を保証しません。別のツールやバージョンでは、すべての制約を明示したまま、使用前に結果のチェックを再実行してください。

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