research-claim-map

研究主張マップ

目次

1. ワークフロー
2. 証拠の質のフレームワーク
3. 情報源の信頼性評価
4. よくあるパターン
5. ガードレール
6. クイックリファレンス

ワークフロー

このチェックリストをコピーして、進捗を記録してください。

Research Claim Map Progress:
- [ ] Step 1: Define the claim precisely
- [ ] Step 2: Gather and categorize evidence
- [ ] Step 3: Rate evidence quality and source credibility
- [ ] Step 4: Identify limitations and gaps
- [ ] Step 5: Draw evidence-based conclusion

ステップ 1：主張を正確に定義する

主張を具体的で検証可能な命題として言い換えます。曖昧な表現は避け、数値、日付、明確な用語を使います。主張を言い換える例については、よくあるパターンを参照してください。

ステップ 2：証拠を収集して分類する

主張を支持する情報源と反証する情報源を収集します。「支持する証拠」と「反証する証拠」に整理します。簡単な検証には、resources/template.mdを使用します。複数の情報源にまたがる複雑な調査については、resources/methodology.mdを確認してください。

ステップ 3：証拠の質と情報源の信頼性を評価する

証拠の質のフレームワークを適用し、各情報源を（一次／二次／三次）に分類します。情報源の信頼性評価を適用し、専門性、偏り、実績を評価します。

ステップ 4：限界と不足点を特定する

不明な点、置いた前提、証拠が弱い、または不足している箇所を記録します。不足点を分析する手法については、resources/methodology.mdを参照してください。

ステップ 5：証拠に基づいて結論を導く

調査結果を統合し、確信度（0～100％）と実行可能な推奨（主張を信じる／懐疑的に見る／退ける）にまとめます。提出前にresources/evaluators/rubric_research_claim_map.jsonを使って自己評価してください。最低基準：平均スコア ≥ 3.5。

証拠の質のフレームワーク

評価基準：

一次証拠（最も強い）：

• 直接の観察または測定
• 元データまたは記録
• 参加者による直接の証言
• 生データセット、取引ログ
• 例：顧客 ID が 10,000 件記録された販売データベース

二次証拠（中程度）：

• 一次資料の分析または解釈
• 複数の一次資料を専門家が統合したもの
• 査読済みの研究論文
• 一次資料を引用した検証済みのニュース報道
• 例：公開資料を分析した業界アナリストのレポート

三次証拠（最も弱い）：

• 二次資料の要約
• 教科書、百科事典、Wikipedia
• プレスリリース、マーケティング資料
• 検証されていない逸話的な報告
• 例：顧客数を主張する企業ブログの投稿

証拠ではないもの（信頼できない）：

• 検証されていないソーシャルメディアの投稿
• 匿名の主張
• 出典を明示せずに述べる「専門家によると」
• 循環参照（A が B を引用し、B が A を引用する）
• 例：出典のない拡散中のツイート

情報源の信頼性評価

各情報源について、以下を評価します。

専門性（情報源は関連知識を持っていますか？）：

• 高：資格と実績のある分野の専門家
• 中：知識はあるが、専門家ではない
• 低：実証された専門性がない

独立性（情報源に偏りや利害関係はありますか？）：

• 高：独立しており、金銭的・個人的な利害関係がない
• 中：偏りの可能性が一部あり、開示されている
• 低：直接的な金銭的利害がある、または利害関係が開示されていない

実績（情報源は過去に正確でしたか？）：

• 高：一貫して正確で、誤りがあれば訂正する
• 中：実績にばらつきがある、または過去の履歴が不明
• 低：誤り、撤回、信頼性の欠如の履歴がある

方法論（情報源はどのように情報を入手しましたか？）：

• 高：透明性があり、再現可能で、厳密
• 中：方法論の一部が開示されている
• 低：不透明で、検証できず、都合のよい情報だけを選んでいる

共通パターン

パターン 1：ベンダーの主張の検証

• 主張の種類：製品の性能、顧客数、ROI
• アプローチ：独立した検証（アナリスト、顧客）を探し、自分でも主張を検証します
• 危険信号：ベンダーの情報源しかない、指標が曖昧、「最大 X％」という範囲

パターン 2：学術文献レビュー

• 主張の種類：研究結果、因果関係の主張
• アプローチ：追試研究、メタ分析、競合する説明の有無を確認します
• 危険信号：単一の研究、サンプル数が少ない、利益相反、p 値のハッキング

パターン 3：ニュースのファクトチェック

• 主張の種類：出来事、統計、引用
• アプローチ：一次情報源までたどり、複数の報道機関を確認し、文脈を検証します
• 危険信号：匿名の情報源、循環報道、扇情的な表現

パターン 4：統計に関する主張

• 主張の種類：割合、傾向、相関
• アプローチ：手法、サンプル数、ベースレート、信頼区間を確認します
• 危険信号：都合のよい期間の選択、分母が不明確、相関は因果関係を意味しない

ガードレール

よくあるバイアスを避ける：

• 確証バイアス：自分の仮説に反する証拠を積極的に探します
• 権威バイアス：情報源の権威が高いというだけで主張を受け入れてはいけません
• 新近性バイアス：最新の主張よりも、古い証拠のほうが信頼できる場合があります
• 利用可能性バイアス：印象的な逸話は代表的なデータとは限りません

品質基準：

• 曖昧な表現（「おそらく」「可能性が高い」）ではなく、信頼度を数値（0～100％）で評価します
• すべての前提を明示的に記録します
• 「証拠が見つからなかった」ことと「存在しないという証拠がある」ことを区別します
• 新たな証拠が出てきたら結論を更新します
• 確信を持って結論を出すには証拠の質が不十分な場合、その旨を明記します

倫理的な配慮：

• 情報源のプライバシーとクレジット表記を尊重します
• 望ましい結論を裏付けるために証拠を都合よく選ぶことを避けます
• 制約と不確実性を認めます
• 誤りが見つかったら速やかに訂正します

クイックリファレンス

リソース：

• 簡易検証：resources/template.md
• 複雑な調査：resources/methodology.md
• 品質評価基準：resources/evaluators/rubric_research_claim_map.json

証拠の階層：一次 > 二次 > 三次

信頼性の要因：専門性 + 独立性 + 実績 + 方法論

信頼度の調整：

• 90～100％：ほぼ確実。複数の一次情報源があり、信頼性が高い
• 70～89％：確信が持てる。信頼性の高い二次情報源があり、いくつかの制約がある
• 50～69％：不確か。証拠が矛盾しているか、情報源の信頼性が低い
• 30～49％：懐疑的。賛成の証拠より反対の証拠のほうが多い
• 0～29％：誤りである可能性が高い。反証となる強力な証拠がある