【ChatGPT5 Thinking】読者の品格を守る「検証の作法」AI時代のネット記事と、どう上手に付き合うか

本記事で得られる3つのポイント

  • 読者の自尊心を傷つけない“プロの言い回し”テンプレート
  • 5分で回せるミニ検証フロー(SIFT+原典確認+日付整合)
  • AI生成を含む“それっぽい記事”の見抜き方と、無用な対立を避ける対話術

なぜ重要か:AI生成記事が急増する中、「読む側の作法」を持つことは、誤共有や炎上を避け、組織・個人の信頼コストを最小化する近道です。…続きを読む


この記事の狙い

ネットの知見を“鵜呑み”にせず、相手の顔を立てながら静かに事実確認へ誘導する――そのための実務フレーズと最小限の検証ステップを、現場ですぐ使える形に整理します。基礎フレームとして SIFT(Stop / Investigate / Find better coverage / Trace) を併用します。

参考:

SIFT(原典) https://hapgood.us/2019/06/19/sift-the-four-moves/

UChicago LibGuide(SIFT) https://guides.lib.uchicago.edu/c.php?g=1241077&p=9082322  


自尊心を守る「声かけ」テンプレ

Before/Afterで整える

  • NG:「それ、フェイクじゃないですか?」
  • 推奨:「念のため、元の出典にも当たっておきますね。更新が入っているかもしれません。」
  • NG:「AIの幻覚でしょう。」
  • 推奨:「AI要約は便利ですが、原文の意図とズレることがあります。一次情報も添えておきます。」

小さなユーモア:「“それっぽさ”は証拠じゃない、が当社の家訓です。」

尊重を示すフレーズ集(そのまま使えます)

  • 「解釈の幅がありそうなので、公式の定義も並べて見ておきます。」
  • 出典と更新日を並べると、皆さんの判断が速くなりそうです。」
  • 「数字は桁・単位だけ私の方で再計算しておきます(※すぐ戻します)。」

“5分で回す”ミニ検証フロー(SIFT+α) 

1) Stop:感情が動いたら一呼吸

拡散前にいったん止まる。タイトルだけで判断しない――SIFTの最初の一歩です。

SIFT(原典) https://hapgood.us/2019/06/19/sift-the-four-moves/ 、UChicago解説 https://guides.lib.uchicago.edu/c.php?g=1241077&p=9082322  

2) Investigate the source:発信者の素性を見る

運営主体、連絡先、更新履歴、外部評価(大学・公的機関・査読等)を確認。スタンフォードの Web Credibility 指針は、サイト基礎情報と更新性を重視します。

ガイドライン https://credibility.stanford.edu/guidelines/index.html

プロジェクト総合 https://credibility.stanford.edu/  

3) Find better coverage:信頼度の高い“別の報道・解説”

同件を扱う一次・二次情報(官公庁、大学・学会、主要メディア)を横並びに。健康・安全系はWHOの Infodemic ページと公式ニュースを起点に。

Infodemic 概説 https://www.who.int/health-topics/infodemic

関連ニュース(2023-06-05) https://www.who.int/news/item/05-06-2023-learn-how-to-manage-the-infodemic-and-reduce-its-impact-in-new-openwho-infodemic-management-courses

関連ニュース(2023-10-25) https://www.who.int/news/item/25-10-2023-new-infodemic-management-tools-to-support-pandemic-planning-and-preparedness-for-pandemic-influenza-and-respiratory-pathogen-disease-events  

4) Trace:原典に遡る

引用の原文・統計表・法令条文・プレスリリースまで辿り、数字の単位や対象期間を照合。教育現場では CRAAPテスト が実務的です。

CRAAP(公式PDF) https://library.csuchico.edu/sites/default/files/craap-test.pdf

UChicago(概説) https://guides.lib.uchicago.edu/c.php?g=1241077&p=9082343  

5) 日付・地理・単位の“整合”だけは必ず

同じ単語でも国・制度で意味が異なることがあります。発表日出来事の日付のズレにも注意。


AI“らしさ”を静かに見抜く観察ポイント

文体の癖

  • 不自然な“断定+万能感”の連続、根拠URLが浅い一般論は赤信号。

根拠の粒度

  • 出典が「権威っぽい一般名詞(例:海外研究者によると)」で止まっていないか。原典URLがあるか。

図表・画像の兆候

  • グラフ軸の単位欠落、出典未記載、生成画像の細部不整合(看板の文字、手指、反射の破綻など)。

メモ:見抜けたとしても“糾弾しない”のが大人の流儀。正す先は人ではなくプロセスです。


対立を生まない“提案ベース”の動線設計

論点の分離

事実(検証可能)と評価(立場依存)を段落で分ける。混ぜないだけで議論は穏やかになります。

提案の型

  • 「この主張の事実部分はA・Bを原典で確認、評価部分は選択肢を2案並べます。」
  • 「“見立て”と“事実”の境界を、脚注・別枠で可視化しておきます。」

職場で回せる“共同検証”ワークフロー(テンプレ)

チャンネル設計

  • #factcheck:出典URL・更新日・引用箇所を貼る
  • #decision:解釈と意思決定だけを貼る(混在を防ぐ)

記入ルール(1案件=5行)

  1. 主張の要約(140字)
  2. 原典URL(一次)、二次解説URL(任意)
  3. 更新日・地理・単位
  4. 相違点(あれば)
  5. 次アクション(誰が、いつまでに)

公的・教育機関の“常備リソース”リンク集(URL付き)


“誤共有”を減らすための最小チェックリスト(保存版)

  • 出典は一次を含むか(官公庁・研究機関・公式発表)。
  • 日付は出来事記事の両方を確認したか。
  • 地理・制度の適用範囲は一致しているか。
  • 数字は桁・単位・分母が明記されているか。
  • 「強い結論」ほど、複数の独立ソースで裏取りしたか。

迷ったら“止まる・調べる・並べる”。急がない人が、最後に信頼されます。


まとめ(実務ポイントの再掲)

  • 相手を正さず、プロセスを整える。 フレーズは「念のため原典も並べますね」。
  • 5分SIFT+αで、出典・日付・単位を押さえるだけでも誤共有は激減。  SIFT(原典) https://hapgood.us/2019/06/19/sift-the-four-moves/  
  • 公的リソースを常備(MEXT/IPA/NISC/WHO/大学ライブラリ)。部署の“共通教養”として整備を。  上記リンク集をブックマークし、社内Wikiにも複製してください。