複数の資料を証拠表に整理する

著者: AILesson9 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

出典のつながりを保ちながら、複数文書から比較可能な主張、観察、方法、制約を抽出する. 入力するもの: 調査または意思決定の問い, ラベル付きの出典資料, 証拠と表のルール. 期待される結果: 出典一覧、主張のまとまり、矛盾、統合上の制約を含む追跡可能な証拠表.

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調査または意思決定の問いラベル付きの出典資料証拠と表のルール

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。

正確な問いに対して、提示された文書を追跡可能な証拠表に整理してください。

問い、定義、対象集団、期間、代替案、意思決定、主張の基準：
[question]

ID、メタデータ、方法、位置、関連文章を含む出典：
[sources]

対象条件、抽出単位、品質、独立性、適用可能性、引用、プライバシー、不明値、構造：
[rules]

抽出前に出典を一覧化し、重複する版、同じ基礎データを再利用する引用、不足ページ、アクセスできない添付を特定してください。各行は、別個の主張を支えられる最小の証拠単位にします。1つの出典から複数行を作れますが、新しいデータのない反復主張は新しい証拠ではありません。報告された観察、著者の解釈、推奨、分析者の推論を分けてください。対象集団、標本、分母、測定項目、比較、期間、効果・値、不確実性、方法、制約、正確な位置を保持してください。関連性と方向は、記載された問いに対してのみ分類してください。互換性のない指標を揃えたり、依存する出典を独立したものとして数えたり、不足値を修復したり、言及がないことを不在の証拠として扱ったりしないでください。次を返してください：出典一覧、証拠表、主張と出典の対応表、依存関係図、矛盾表、証拠不足、直接性・品質・独立性・適用可能性で重み付けした統合、人による確認が必要な行。

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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

調査または意思決定の問い: 製品部門46人を対象に、任意の週4日勤務を12週間試行することを承認すべきか。判断対象は納品の信頼性と従業員の負担であり、恒久導入ではない。2026年1〜6月の証拠を比較。「納品の信頼性」は約束した節目を期日までに達成したか、「負担」は報告された仕事量または残業を意味する。成功基準は未承認。
ラベル付きの出典資料: S1 納品報告 v2、運用部門、2026年7月8日、3〜5ページ：製品チームは1〜3月に45件中38件、4〜6月に39件中31件の節目を達成。4月に計画システムの移行を導入。遅れた7件は移行関連と記録。週の勤務日数は変更なし。S2 従業員パルス調査、人事、6月30日、第2節：46人中37人が回答。21人は頻繁な残業、10人は時々、6人はなし。質問では時間数を定義していない。37人中28人が任意の週4日勤務の試行に賛成。S3 労働組合メモ、7月2日、1ページ：S2の28/37を引用し、賃金減額なしの試行を推奨。新しい調査なし。S4 ベンダー事例研究、5月改訂、2・7ページ：別の120人規模のソフトウェア会社で、6か月の週4日勤務試行中に期限内のプロジェクトが74%→81%になったと報告。3か月目にプロジェクトの定義を変更し、比較群なし。S5 財務メモ、7月10日、2ページ：2人の契約社員を12週間利用する記載単価に基づき、試行の一時的な補充費用を USD 18,000と見積もり。調達は未確認。
証拠と表のルール: 対象：社内運用記録、分母のある調査、比較可能な外部事例、費用の証拠。測定項目・主張ごとに1行。品質項目は直接性、方法、独立性、適用可能性、制約。短い引用は最大15語。不明は「未報告」。S3はS2に依存。節目の達成率とプロジェクト率を同一指標として比較しない。個人情報を含めない。

出力例

出典一覧：現在のラベル付き出典は5件。S3は分析上S2に依存し、相互の裏付けではありません。不足ページは記載されていません。S4は外部資料で、指標の定義が変更されています。

証拠行：E1/S1 3〜5ページ——納品の観察。1〜3月は45件中38件=84.4%の節目を期日までに達成。直接的な社内基準値で、試行は未実施。E2/S1——4〜6月は39件中31件=79.5%。遅れた7件は移行関連と記録されていますが、その記録だけでは差のすべてが移行によるものとは証明できません。E3/S2 第2節——回答者37人中21人が頻繁、10人が時々、6人が残業なし。回答者の直接的な自己申告ですが、時間数は未定義で、9人は未回答。E4/S2——回答者37人中28人が任意の試行に賛成。これは好みであり、予想される納品効果ではありません。E5/S3 1ページ——E4を使った試行の推奨。独立した観察なし。E6/S4 2・7ページ——プロジェクトが74%→81%と報告。間接的で、定義変更があり、比較群がなく、S1の節目とは数値比較できません。E7/S5 2ページ——記載単価、契約社員2人、12週間に基づく補充費用 USD 18,000の見積もり。計画上の見積もりで、調達は未確認です。

矛盾・不足：この部門が週4日勤務を実施した状態を観察した出典はありません。承認済み基準、残業時間、仕事量の基準値、対象資格・参加率の見積もり、顧客への影響、試行の測定計画が不足しています。重み付きの統合：社内証拠は現在の納品状況と回答者の負担を示しますが、介入効果は予測できません。外部証拠が示す実現可能性は弱いものです。費用は見積もれますが未承認です。この表は、節目、残業、仕事量、補充、停止基準を事前登録した、制御可能で元に戻せる試行の設計を支えますが、方針が有益だと単独で証明するものではありません。人による確認：S1の移行関連記録とS5の単価計算を確認してください。

これがうまくいく理由

1
証拠単位ごとの行により、文書内のデータを解釈や推奨から分けられます。
2
依存関係図により、同じデータセットを言い換えた複数資料が相互の裏付けに見えるのを防げます。

結果を確認

各行を固定された出典、版、ページ・節、正確な証拠単位まで追跡できますか？
観察、著者の結論、推奨、分析者の推論が分けられていますか？
共有データ、比較できない指標、矛盾、不足資料、適用上の制約が見える状態ですか？

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。

「複数の資料を証拠表に整理する」を使う前に、何を準備すればよいですか？

「複数の資料を証拠表に整理する」には、調査または意思決定の問い、ラベル付きの出典資料、証拠と表のルール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、不明な詳細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。

「複数の資料を証拠表に整理する」の結果は、どのような場合にまだ使えませんか？

提示された根拠から、記載された成果である「出典一覧、主張のまとまり、矛盾、統合上の制約を含む追跡可能な証拠表」をまだ作成できていない場合や、未解決の仮定、不足する承認、作り上げた詳細に依存している場合、結果は使用できません。チェック項目を公開可否の基準として使い、裏付けのない出力を磨くのではなく、入力情報を修正するか、権限を持つ担当者を指名して確認してください。

「複数の資料を証拠表に整理する」では、どの AI ツールのテスト記録がありますか？

2026-08-28 時点で、「複数の資料を証拠表に整理する」の公開テスト記録には ChatGPT が掲載されています。これは記録された試行があることを示すもので、後の製品バージョンでの互換性や同一の結果を保証するものではありません。別のツールやバージョンを使う場合は、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繰り返してください。

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