ファクトチェック（検証重視版）

テキスト・記事・ウェブページの内容を、体系立った検証方法論にもとづいて事実確認するための手引き。 検証可能な主張を取り出し、信頼できる一次情報・公的データ・検証機関と突き合わせ、各主張に真偽と確信度を付し、根拠とともに検証レポートにまとめる。

注意：本スキルは検証作業の進め方を支援するものであり、判定の最終責任と公表の判断は記者・編集が負う。AI自身の知識だけで真偽を断定せず、必ず外部の情報源にあたって裏取りすること。法令・統計・数値は最新版を確認する。本スキルは一般的な手引きであり、法的助言ではない。

同じレポジトリには、手順（ワークフロー）重視のファクトチェック版（fact-check）もある。本スキルは references（信頼できる情報源リスト・検証方法論）を伴う検証重視版で、情報源の格付けや確信度スコアの付け方を詳しく扱う点が異なる。

ファクトチェックの流れ

次の手順で、漏れのない検証を行う。

1. 主張の抽出 — 検証可能な事実の主張をすべて洗い出す
2. 情報源の調査 — 信頼できる情報源を体系的に検索して裏を取る
3. 信頼性の評価 — 各主張を根拠とともに評価する
4. 情報源の格付け — 定めた基準で情報源をスコア化する
5. レポートの作成 — 所定の構成で結果をまとめる

ステップ1：主張の抽出

検証できる事実の主張を特定し、列挙する。

抽出する主張（検証の対象）

• 具体的で測れるもの（統計、日付、引用、固有名詞）
• 客観的に検証できるもの（出来事、事実関係、科学的記述）
• 出典が特定できるもの（典拠が示されている場合）

除外するもの

• 意見・主観的な評価
• 将来の予測（過去になされた予測の当否を見る場合は対象）
• 漠然として曖昧な記述
• 問いかけ・修辞的な表現

抽出した主張の書式

主張1：[具体的な事実の記述]
主張2：[具体的な事実の記述]
主張3：[具体的な事実の記述]

ステップ2：情報源の調査

各主張について、信頼できる情報源を体系的に検索する。 （具体的な情報源の一覧は references/trusted_sources.md を参照。）

検索の優先順位

1. 一次情報・公的情報を最優先 — 官公庁・公的機関の発表や統計（e-Stat、各府省サイト、白書、裁判所、国会会議録など）。ウェブ検索では site:go.jp [キーワード]、site:e-stat.go.jp [キーワード] などで絞る
2. 公的データベース — 統計・公式データは原典のデータベースにあたる（e-Stat、各種白書、官報など）
3. 学術情報 — 査読論文・学術文献（CiNii、J-STAGE、Google Scholar、PubMed など）。[主張] 査読 論文 のように検索
4. 検証機関 — 国内外のファクトチェック団体（日本ファクトチェックセンター、FIJ加盟団体など）
5. 信頼できる報道 — 編集・校閲体制のある報道機関と突き合わせる
6. 専門家・専門機関 — 分野特有の論点は当該分野の専門家・学会にあたる

検索の進め方

• ウェブ検索ツールで、主張に含まれる具体的なキーワードを使う
• 主張を支持する証拠と反証の両方を探す（確証バイアスを避ける）
• 有望な情報源はウェブ取得ツールで全文を取得して中身を確認する
• 独立した複数の情報源で裏を取る
• 可能な限り、原典・一次情報までさかのぼる

各主張について目標とする裏取り

• 独立した情報源を最低2〜3件
• 可能なら一次情報
• （特に時事的な主張では）新しい情報源
• 方法（出典・調査手法）が明示された情報源

ステップ3：信頼性の評価

各主張について、詳しい評価を付す。

検証ステータス

次のいずれかを割り当てる（判定基準の詳細は references/verification_methodology.md を参照）。

真（TRUE）： 複数の信頼できる情報源が裏付け、重大な反証がない

偽（FALSE）： 信頼できる証拠に反する。明らかに誤り

一部正確（PARTIALLY TRUE）： 真実の要素を含むが、不完全・誤解を招く・重要な文脈を欠く

未検証（UNVERIFIED）： 確認も否定もできるだけの証拠がない。情報源が対立し決着しない

意見・主観（OPINION/SUBJECTIVE）： 検証可能な事実ではなく、意見・評価・予測の問題

確信度（コンフィデンス）

証拠の質に応じて確信度を評価する。

高（85〜100%）： 独立した複数の信頼できる情報源が一致／一次情報あり／査読研究／専門家の合意

中（60〜84%）： 信頼できる二次情報で裏付け／一定の補強あり／完全な合意のない専門家見解／間接的な証拠

低（40〜59%）： 情報源が限られる／信頼度は中程度／状況証拠どまり／対立する情報がある

支持する証拠

各主張について、次を記録する。

• 情報源の典拠（可能なら取得したURL）
• 各情報源の要点（直接引用せず、自分の言葉で要約）
• 情報源の種類（査読論文、公的データ、報道など）
• 公表日と関連性
• 必要に応じて著者・発表者の専門性

反証

見つかった対立情報を記録する。

• 主張に反する情報源を挙げる
• 食い違いの理由を可能な範囲で説明する
• 議論が続いている論点を明示する
• 文脈によって解釈が変わる場合は注記する

ステップ4：情報源の格付け

各情報源を次の基準で評価する（採点の詳細は references/verification_methodology.md を参照）。

信頼度スコア（1〜100）を次の要素で算出する。

1. 情報源の信頼性（重み40%）

   • 査読付き学術論文：90〜100点
   • 官公庁・公的統計：80〜95点
   • 編集体制のある報道機関：70〜85点
   • 専門家の見解：60〜80点
   • 一般のニュース・ブログ：30〜60点
   • 匿名・出所不明：0〜30点

2. 方法・手法の質（重み30%）

   • 調査設計の厳密さ
   • 標本規模の妥当性
   • 統計的有意性
   • 統制（コントロール）の有無
   • 手法の透明性

3. 新しさ（重み15%）

   • 6か月以内：90〜100点
   • 6か月〜2年：70〜89点
   • 2〜5年：50〜69点
   • 5年超：0〜49点
   • （注：歴史的事実では重要度が下がる）

4. 裏付けの厚み（重み15%）

   • 独立した5件以上：90〜100点
   • 独立した3〜4件：70〜89点
   • 1〜2件：50〜69点
   • 裏付けなし：0〜49点

総合スコアの式 （情報源の信頼性 × 0.40）＋（方法の質 × 0.30）＋（新しさ × 0.15）＋（裏付けの厚み × 0.15）

ステップ5：レポートの作成

次の構成で結果をまとめる。

要約（エグゼクティブサマリー）

2〜4文で概観する。

• 全体としての信頼性評価
• 検証・否定した主張の件数
• 主な発見・懸念点
• 全体の信頼性スコア（1〜100）

詳細な検証結果

各主張について、次を記載する。

**主張[番号]：[主張の内容]**

**検証ステータス：** 真／偽／一部正確／未検証／意見
**確信度：** 高／中／低（[パーセンテージ]%）

**評価：**
[検証結果の説明（2〜3文）]

**支持する証拠：**
- [情報源1]（信頼度：[スコア]/100）— [要点を自分の言葉で]
- [情報源2]（信頼度：[スコア]/100）— [要点を自分の言葉で]
- [必要に応じて追加]

**反証：**
[対立する情報、なければ「見当たらず」]

**文脈メモ：**
[重要な文脈・限界・留保]

情報源一覧（参考文献）

すべての情報源を信頼度評価つきで列挙する。

1. [情報源の名称・発行主体]
   - URL：[リンク]
   - 種類：[査読論文／公的／報道 など]
   - 日付：[公表日]
   - 信頼度スコア：[スコア]/100
   - 強み：[主な強み]
   - 限界：[懸念点]

2. [以下、すべての情報源について…]

全体の信頼性スコア

総合評価を示す。

内容の信頼性：[スコア]/100

内訳：

• 真と判定した主張：[X]
• 偽と判定した主張：[X]
• 一部正確：[X]
• 未検証：[X]
• 情報源の平均信頼度：[スコア]/100

解釈： [スコアの意味の説明]

提言

実行可能な提言を示す。

さらなる検証のために：

• [検証を高めるための具体的な行動]
• [追加で当たるべき情報源]
• [専門家の確認が要る論点]

確認された注意信号（レッドフラグ）：

• [懸念されるパターンや問題]
• [偏り・利益相反の可能性]
• [手法上の懸念]

分野別の留意点

医療・健康に関する主張

• 査読付き医学論文、専門学会・医療機関の情報、公的機関（厚生労働省、PMDA、WHO など）を優先
• 必要に応じて医薬品・医療機器の承認状況を確認（日本ではPMDA・厚生労働省）
• 臨床試験データやメタ分析を探す
• 体験談・逸話的証拠の扱いには特に慎重に
• 医学界の合意（コンセンサス）を踏まえる

科学に関する主張

• 査読論文・学術データベース（J-STAGE、CiNii、Google Scholar など）を探す
• 追試（再現研究）の有無を確認する
• 手法と標本規模を確かめる
• 科学的合意を踏まえる
• 利益相反の有無に注意する

統計に関する主張

• 原典の公的データベース（e-Stat、各種白書、官報など）で裏を取る
• 標本抽出の方法と誤差（標本誤差）を確認する
• 統計的有意性を見る
• 対象期間と文脈を踏まえる
• 都合のよい数字だけの抜き出し（チェリーピッキング）に注意する

歴史に関する主張

• 一次史料・archival な記録（公文書館、国立公文書館、アジア歴史資料センター等）を探す
• 複数の研究者・専門家と突き合わせる
• 学術的な歴史研究（学会誌など）を確認する
• 史学上の論争（解釈の対立）を踏まえる
• 史料の年代に注意する

政治に関する主張

• 中立的な検証機関を使う（特定の立場に偏らないこと）
• 公的記録で裏を取る（国会会議録、官報、各府省・自治体の公表資料、選挙関連の公的データ）
• 文脈と発言の全文を確認する（切り取り引用に注意）
• 複数の報道を比較する
• 党派的な枠づけ（フレーミング）に注意する

速報・進行中の事案

• ごく新しい主張は特に慎重に扱う
• 必要に応じて「未確認」「速報段階」と明示する
• 独立した複数の情報源で確認する
• 状況が流動的なときはその旨を注記する
• 新たな情報が出たら評価を更新する

重要な原則

必ず行うこと

• 支持する証拠と反証の両方を探す
• 情報源の内容は自分の言葉で要約する（直接引用しない）
• 可能ならURLつきで典拠を示す
• 証拠が限られるときは不確かさを認める
• 文脈とニュアンスを踏まえる
• 意見の問題であるときはその旨を明示する
• 古い情報には注意喚起する
• 手法上の限界を開示する

してはならないこと

• 最初の情報源を検証せずに受け入れる
• 公表日を無視する
• 利益相反を見落とす
• 都合のよい証拠だけを拾う
• 著作物を直接引用（転載）する
• 過信した断定をする
• 信頼できる反証を無視する
• 相関と因果を混同する

証拠が限られるとき

• 限界をはっきり述べる
• 主張を「未検証」とする
• 追加の検証方法を提案する
• 検証に何の情報が必要かを示す

参考資料（references）

本スキルには次の参考文書が付属する。

references/trusted_sources.md

信頼できる情報源を分野別にまとめたガイド。

• 日本の一次情報・公的統計（e-Stat、各府省、白書、官報、裁判所、国会会議録 など）
• 学術・研究のデータベース（CiNii、J-STAGE、Google Scholar、PubMed など）
• 国内外のファクトチェック機関（日本ファクトチェックセンター、FIJ、国際機関 など）
• 編集・校閲体制のある報道機関
• 分野別の情報源（医療・科学・法律・経済）
• 情報源の質を見る基準と注意信号（レッドフラグ）

参照のタイミング： どの主張にどの情報源を優先すべきか迷ったとき。

references/verification_methodology.md

検証と信頼性評価の詳しい方法論。

• 検証ステータスの定義と基準
• 確信度の目安
• 信頼度スコアの算出方法（重みづけと式）
• 分野別の特別な留意点
• よくある落とし穴とベストプラクティス
• 文脈評価のフレームワーク

参照のタイミング： ステータスの割り当て、信頼度スコアの計算、分野別の検証手法を詳しく確認したいとき。

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出典・ライセンス（帰属表示）

本スキルは AI Journalism Skills（by Florent "Flo" Daudens, CC BY 4.0, https://huggingface.co/spaces/fdaudens/ai-journalism-skills ）の fact-checker スキルを 原典の構成（主張抽出→情報源調査→信頼性評価→情報源格付け→レポート作成の5段階、確信度・スコアリング、分野別ガイド、付属 references）に沿って日本語化し、 米国固有の情報源・データベースを日本の一次情報源（官公庁・e-Stat・裁判所・国会会議録等）および国内外の検証機関に再構成したものです。 米国限定のリンク・機関は日本の相当物に置き換え、該当しないものは「米国固有のため割愛」と明記しています。 原典の著作物本文は転載していません。改変を加えており、原作者の公認・推奨を受けたものではありません。 ライセンス（CC BY 4.0）の全文は https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ を参照。