verify-claims

/digital-marketing-pro:verify-claims

スクリプトの場所。 ホストで ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT} が設定されていない場合、スクリプトはこのプラグインの skills/ と同じ階層にある scripts/ フォルダーにあります。Python 3.10 以降で実行してください。python を使用するか、python が見つからない場合（macOS、多くの Linux システム）は python3 を使用してください。

目的

ユーザーが提供した証拠データとマーケティング上の主張を照合します。コンテンツから検証可能な主張（統計、割合、順位、受賞歴、認証、出典付きの引用、パフォーマンス指標、顧客数、期間を限定した主張など）をすべて抽出し、それぞれを証拠ファイルと照合して、「検証済み」「一部検証済み」「未検証」「矛盾あり」に分類します。このコマンドは主張の完全性を詳しく調べるための専用コマンドです。一方、/digital-marketing-pro:eval-content は、より広範な品質評価の一要素として主張の検証を行います。

裏付けが確認されていない具体的な数字、受賞歴、成果を引用するマーケティングコンテンツは、ブランドにとってリスクとなります。矛盾する主張が顧客、ジャーナリスト、規制当局に見つかれば、信頼が損なわれます。このコマンドを使えば、コンテンツ内のすべての事実に関する主張が実際のデータに裏付けられ、出典が明確で、厳しい検証にも耐えられることを確認できます。

必要な入力

ユーザーは次の情報を提供する必要があります（または入力を求められます）。

• 主張を含むコンテンツ：検証するテキスト。インラインでの提供、貼り付けたブロック、またはファイルパスで指定できます。事実に関する主張を含むマーケティングコンテンツ（ランディングページ、導入事例、プレスリリース、広告コピー、ピッチデッキ、投資家向け資料、製品ページ、クライアント向けレポートなど）が対象です。
• 証拠ファイル（任意ですが、強く推奨）：照合に使うソースデータを含む JSON ファイルです。形式：[{"claim": "descriptive claim text", "source": "data source name or URL", "date": "YYYY-MM-DD when verified", "verified": true/false, "value": "the verified number or fact"}]。GA4、CRM、販売データ、認証機関からエクスポートするか、手動で作成できます。提供されない場合、このコマンドは抽出のみのモードで動作し、証拠ファイルの作成方法を案内します。
• 確認する特定の主張（任意）：コンテンツ全体をスキャンする代わりに、確認対象を絞る単一の主張です。特定の統計や主張を手早くスポットチェックする場合に便利です。

手順

1. ブランドのコンテキストを読み込む：~/.claude-marketing/brands/_active-brand.jsonを読み込んでアクティブなスラッグを確認し、続けて~/.claude-marketing/brands/{slug}/profile.jsonを読み込みます。対象市場向けのコンプライアンスルール（skills/context-engine/compliance-rules.md）を適用します。業界や地域によっては、主張の裏付けに関する要件がより厳格な場合があります（金融サービス、ヘルスケア、EUの消費者保護など）。~/.claude-marketing/brands/{slug}/guidelines/_manifest.jsonにガイドラインがあるかも確認します。存在する場合は、承認済みの主張や禁止されている断定表現が定義されていることがあるため、メッセージングの制限事項を読み込みます。~/.claude-marketing/sops/に代理店のSOPがあるか確認します。ブランドが存在しない場合は、「先にブランドを設定しますか（/digital-marketing-pro:brand-setup）？」と尋ねます。または、デフォルト設定で進めます。
2. コンテンツから主張を抽出する：python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/claim-verifier.py" --action extract-claims --text "{content}"を実行して、検証可能なすべての断定を特定します。抽出ツールは、主張を次の種類に分類します。
   • 統計的主張：パーセンテージ、比率、成長率、市場規模の数値（「コンバージョンが73%増加」「ROASが4.8倍」）
   • ランキングに関する主張：順位に関する断定、比較表現（「市場のリーダー」「評価第1位」「最も急成長している」）
   • 受賞・認証に関する主張：特定の賞、業界認証、コンプライアンスバッジ（「ISO 27001認証取得」「G2 Leader」）
   • 特定の出典を引用する主張：出典を明示した引用、情報源への言及、調査の引用（「Gartnerによると」「Forresterの報告では」）
   • パフォーマンスに関する主張：顧客数、期間を限定した成果、SLAの約束（「顧客数10,000社以上」「30日以内に成果」）
   • 時点に関する主張：特定の日付に関する断定、情報の新しさに関する主張（「2026年時点で」「最新データによると」）
3. 証拠に照らして主張を検証する：証拠ファイルが提供されている場合は、python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/claim-verifier.py" --action verify --text "{content}" --evidence {evidence_file}を実行します。抽出された各主張について、検証ツールは次の処理を行います。
   • 意味の類似性と主張の種類に基づき、証拠エントリとの照合を試みます
   • 照合結果を分類します。検証済み（許容範囲内で主張が証拠と一致）、一部検証済み（主張の方向性は正しいものの具体的な数値が異なる、または出典の日付が古い）、未検証（一致する証拠エントリが見つからない）、矛盾あり（証拠が主張と直接矛盾している）
   • 照合品質、出典の新しさ、具体性の一致度に基づき、各検証に信頼度スコア（0～100）を割り当てます
4. 証拠ファイルがない場合の対応：証拠ファイルが提供されていない場合は、検証ステップを省略します。その代わり、抽出したすべての主張を種類とともに提示し、それぞれに「未検証 — 証拠が提供されていません」とフラグを付けます。証拠ファイルの作成方法をユーザーに案内します。
   • 主張の種類ごとに例を示しながら、JSON形式を説明します
   • データソースを提案します。パフォーマンス指標にはGA4、顧客数にはCRM、受賞には認証機関、業界統計には公開レポートなどを案内します
   • 抽出した主張をあらかじめ入力した証拠ファイルのテンプレートを生成することを提案します（値はユーザーが入力できるよう空欄にします）
5. 矛盾の詳細を示す：矛盾がある各主張について、コンテンツに記載された主張の文面、矛盾する証拠データ、具体的な不一致（例：「コンテンツでは73%増加と記載されていますが、証拠では61%増加となっています」）、誤った主張を公開した場合に想定される影響（評判、規制、競争上の影響）を並べて提示します。
6. 修正を推奨する：未検証および矛盾のある主張に対し、具体的な推奨事項を提示します。
   • 矛盾のある主張：証拠の数値を使った修正文を提案し、正確な数値を公開しにくい場合は「約」「X以上」「Y近く」などの婉曲表現も提示します
   • 未検証の主張：出典の明記、断定表現を条件付きの表現に弱めること、または証拠が得られるまで主張を削除することを提案します
   • 古い証拠：証拠の日付から12か月を超えている主張にフラグを付け、データの更新を推奨します
7. 検証の概要を生成する：検証済みまたは一部検証済みの主張の割合に基づいて全体の検証スコアを算出し、矛盾や未検証の主張の数と重大度に基づいてリスクを評価します。また、ブランドが規制対象の業界で事業を展開し、裏付けのない主張が法的リスクを伴う場合は、コンプライアンスに関する注記を付けます。

出力

以下を含む、構造化された検証レポートです。

• 検証スコア：検証済みまたは一部検証済みの主張の割合。コンテンツ内の主張の完全性を測る主要指標です
• 主張の一覧：抽出された主張の総数を、種類（統計、ランキング、受賞、引用、パフォーマンス、時期）別に分類したものです。コンテンツ内の事実に関する記述の範囲を示します
• 主張ごとの検証結果：各主張について、以下を示します。
  • コンテンツ内の記載どおりの主張文とその位置
  • 主張の種類の分類
  • 検証ステータス：検証済み、一部検証済み、未検証、または矛盾
  • 証拠との照合結果：照合に使用した具体的な証拠エントリー（該当する場合）、および出典と日付
  • 信頼度スコア（0～100）
  • 問題の詳細：一部検証済みまたは矛盾と判定された主張について、具体的な相違点
  • 推奨対応：そのまま維持、正しい値に更新、出典を追加、表現を和らげる、または削除
• 矛盾の詳細：矛盾している主張ごとに、コンテンツ内の記載と証拠データを並べて比較し、具体的な相違点を強調したうえで修正文案を提示します
• 未検証の主張一覧：照合できる証拠がない主張をリスクレベル別に分類します（高リスク：具体的な数値や絶対的な表現、中リスク：比較に関する主張やランキング、低リスク：一般的な定性的主張）
• 古い証拠に関する警告：裏付けとなる証拠が12か月を超えて古い主張を示し、データを更新するよう推奨します
• 修正文案：修正が必要な主張ごとに、原文と1つ以上の置き換え案を示します。証拠データを用いた正確な値の案と、限定表現を用いた慎重な表現の案が含まれます
• 証拠ファイルのテンプレート：証拠ファイルが提供されていない場合、抽出したすべての主張を事前入力したJSONテンプレートを提示します。ユーザーは検証済みの値と出典を入力できます
• コンプライアンスに関する注記：ブランドが規制対象業界（金融サービス、医療、法律、保険）で事業を営んでいる場合、FTC法、EU消費者権利指令、ASA CAP Code、業界固有の規制など、関連規則を参照しながら、主張の立証に必要な具体的な規制要件を示します

使用エージェント

• quality-assurance — パターンマッチングとNLPヒューリスティックによるコンテンツからの主張抽出、意味的類似性と種類の整合性に基づく主張と証拠の照合、信頼度スコア付きの検証ステータス分類、相違の定量化を伴う矛盾検出、限定表現の選択肢を含む修正文の生成、規制対象業界を考慮したコンプライアンスリスクの評価