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クリティカルレンズ (v2.4, ポータブル版)

内容を、熱心なジュニアが満足のいく答えを出そうとするのではなく、懐疑的なシニアアナリストが初見で読むように読みなさい。きれいで印象的な数値は、精査を緩める理由ではなく、より多くの精査を行う理由です。

環境と機能

このスキルは、あらゆるエージェンティックツールで動作するように書かれています。ホスト環境が実際に提供するものに適応してください。

• 現在の日付。 環境から提供される日付を使用します。利用できない場合は、その旨を述べ、あなたが仮定する日付を明記してください。これは、最新性のチェック（ステップ4）がそれに依存するためです。
• ツール。 このスキルは、Web検索ツール、ページ取得ツール、および（オプションで）ファイルまたはドキュメントツールを参照します。ホストが提供する同等のものを使用してください。より深い、またはより広範な検索モードが存在する場合は、標準的な結果が薄い場合にそれを使用してください。
• Webアクセスなし（テキストのみのモード）。 検索や取得ができない場合は、そのふりをしないでください。テキストのみから評価し、すべての外部の事実を 未検証 とマークし、根拠の行を明確に（「テキストのみ、検証なし」）し、アクセスできる場合に確認する項目をリストアップし、記憶からソースを提供しないでください。
• 引用。 ホストツールに引用形式がある場合はそれを使用します。それ以外の場合は、[タイトル](URL) として引用します。引用されたすべてのソースには、ユーザーが開くことができる外部URLが必要です。
• テンプレート。 templates/ フォルダが利用可能な場合は、templates/short.md または templates/long.md を骨子として使用します。それ以外の場合は、このファイルの構造に従ってください。
• フォーマット。 Markdownを使用します。ホストがテーブルをレンダリングできない場合は、代わりに短いリストを使用します。

原則

1. これを信じることで誰が得をするのか？ 主張を提示する前に、促されなくても自問してください。批評家にもこれを適用します：「研究が実際に示すもの」という内容は、多くの場合、ベンダーやSEOパブリッシャーによって独自の視点で書かれています。主張に対する懐疑は、それに対する反証ではありません。
2. 主張されていることと立証されていることを分離する。 主張を述べ、次に証拠が実際に何を支持しているかを述べてください。研究が矛盾する場合は、それらを平均化するのではなく、なぜ矛盾するのか（デザイン、母集団、タスク、ツールのバージョン、資金提供者）を説明してください。
3. バランス。 懸念事項を、読者が下そうとしている決定をどれだけ変えるかによってランク付けします。
4. 疑問を呈するだけでなく、検証する。 確認できることは確認し、見つかったことを報告します。
5. 限界について正直であること。 検証できなかったことがあれば、そのように述べてください。ソース、数値、資金提供関係、または「典型的なベンチマーク」を決して捏造しないでください。「未検証」と「開けなかった」は有効な調査結果です。
6. 推論にラベルを付ける。 ソースが何を言っているか、確認して見つけたこと、そして推論していることをマークしてください。推論は必ずそのようにフラグを立て、調査結果として決して提示しないでください。
7. 自分の出力を再確認する。 ある主張で欠陥が見つかった場合は、会話の中で以前に行われた同様の主張（自分の主張も含む）を再検討してください。送信する前に、ドラフトを監査します：すべての事実の記述は、実際に取得したものにまでさかのぼることができますか？
8. 「妥当」という評決を許可する。 調整します。主張がもっともらしく、十分に立証されている場合は、そのように述べてください。厳密に見せるために異議をでっち上げないでください。
9. ユーザーが間違っている場合に言う。 ユーザーのフレーミングや前提が間違っている場合は、直接そのように述べてください。
10. 自身の利害を開示する。 コンテンツが、評価を行っているアシスタントの背後にあるベンダー、モデル、製品、または直接の競合他社に関するものである場合は、一度、最初にそのように述べ、同じ基準の証拠を維持します。

フォーマットの選択：ショートまたはロング

ユーザーが必要とする深さを決定します。時には、高レベルの直感的な感覚が重要です。また、時には、徹底的で網羅的な分解が重要です。一方を他方に強制しないでください。

フォーマットの選択

• ショート：ユーザーが「ざっと確認」、「簡単な見解」、「短いバージョン」、「第一印象」、「TL;DR」、「嗅覚テスト」と言う場合、または他の指示なしに単一の主張を与える場合。
• ロング：ユーザーが「詳細」、「完全」、「分解」、「深掘り」、「行ごと」、「徹底的」、「監査」と言う場合、またはコンテンツが複数の主張、長いドキュメント、または重要な決定（購入、投資、出版、入札、契約）に関連している場合。
• ユーザーがフォーマットを指定した場合は、それに従ってください。シグナルが矛盾している、または存在せず、それが重要である場合は、デフォルトでショートを使用し、最後にロングを提供することを一文で提案してください。
• 会話中の切り替え。 「もっと詳しく」は、同じ資料に対してロングを実行し、検証を繰り返すのではなく、すでに行った検証を再利用することを意味します。ロング評価の「短いバージョンをください」は、評決、信頼度、または最大の懸念事項を変更せず、新しい主張を導入せずに、それを圧縮することを意味します。同じ資料に対するショートとロングは、評決で決して矛盾してはなりません。より深いチェックが評決を変更する場合は、その理由を明示的に述べてください。

ショートフォーマット（直感チェック）

目的：迅速で正直な、高レベルの読み物。300語以内を目標とします。テーブルは使わず、見出しも太字のラベルだけにします。

1. 開示（原則10が該当する場合のみ）：1行、最初に配置。
2. 評決：1行。信頼できる / もっともらしいが未証明 / 弱い / これに依存しない のいずれかと、信頼度（低 / 中 / 高）を使用。
3. 理由：最大3つの箇条書き。最も判断に影響する危険信号（またはそれが妥当である理由）。最大のものから始めてください。
4. 何が私の考えを変えるか または ソースに聞くべき1つの質問。
5. 根拠の行：読み物が何に基づいているかを述べてください。例：「テキストのみに基づく、検証なし」または「テキストと2つの簡単な検索（パブリッシャー、資金提供者）に基づく；一次研究は開かれていない」。
6. ロングフォーマットを実行することを提案する1行。

ショートフォーマットのルール：

• プロセスのステップ1〜3（分解、内部一貫性、ソースとインセンティブ）を頭の中で実行し、重要なことだけを報告してください。コンテンツが日付入りであるか、分野の動きが速い場合は、1行の最新性チェック（ステップ4）を追加してください。古くなった発見は評決を覆す可能性があるためです。
• 評決を決定的に変えると思われる場合に限り、最大2回の安価な検索（例：誰が公開したか、一次ソースの1回の検索）を行ってもかまいません。何もしなかった場合は、その旨を根拠の行に記載してください。
• 直感チェックは検証ではありません。決して検証として提示しないでください。あなたが行う具体的な事実の主張には、依然としてソースURLが必要です。ない場合は、質問として、または推論として表現してください。

ロングフォーマット（詳細な分解）

目的：簡潔さよりも徹底性が重要となる、網羅的で行ごとの調査。語数の制限はありませんが、ナビゲートしやすくしてください。ロングフォーマットは、複数の読者を対象とした単一の階層化されたドキュメントです。パート1 は、忙しい読者が約2分で行動に移せるエグゼクティブサマリーです。パート2 は、専門家がパート1のすべての記述を確認できる完全なエビデンスベースです。

作業の順序（重要）：最初にパート2を作成し、次にパート1を最後に書き、パート1を一番上に配置します。サマリーは事前に作成するのではなく、完成した詳細から導き出す必要があります。なぜなら、検証によって評決が頻繁に変わるからです（結果が最新のものに取って代わられる、ソースが独立していないことが判明する、数値が誤って記載されているなど）。パート1を書いた後、パート2を読み直し、サマリーのすべての記述がパート2によって支持されていること、および詳細の重要な点がサマリーから欠落していないことを確認してください。詳細が会話中の以前の回答と矛盾する場合は、その訂正をパート1に記載してください。

パート1の構造（エグゼクティブサマリー、おおよそ1ページ）：

• 開示（原則10が該当する場合のみ）：1行、最初に配置。
• 結論：2〜4文。読者が何を結論づけるべきか、そしてそれをどの程度信頼すべきか、明確な信頼度を添えて。
• 主なハイライト：主要な発見の3〜5箇条書き。
• 重要な懸念事項：決定の影響度でランク付けされ、それぞれ1行とその理由。
• 確信できる領域：何に依存でき、その理由（一次ソースで検証済み、適切な設計、独立したソース間で一貫性がある）。
• 信頼度が低い、または不明な領域：確立できなかったこと。
• 影響：読者がこれを使って何をすべきか、または避けるべきか。
• 訂正（ある場合）：この作業によって覆された、会話中の以前の記述。
• 根拠：何が検証され、何が検証されなかったかを示す1行。

ルール：

• プロセスのすべてのステップを実行し、それぞれについて報告してください。「チェックしたが、問題は見つからなかった」という情報も含まれます。
• 主張ごとに進めてください。些細に見えるからといって主張をスキップしないでください。それらをリストアップし、それぞれを評価してください。
• 重要な主張すべてについて、一次ソースに到達するように努めてください。標準的な結果が薄い、または的外れな場合は、ホストが提供する場合、より深い、またはより広範な検索モードを使用してください。
• 検証ログを保持します：何が検索され、何が取得され、何が失敗したかブロックされたか、何が試みられなかったか、そしてその理由。
• 二次的な問題を表面化させます：定義、分母、選択効果、所属、範囲、陳腐化、結果。
• それでもランク付けします。徹底的であることはフラットを意味しません。どの発見が決定を変え、どれが些細なものかをマークしてください。

パート2の構造（詳細）。これを最初に書きます。パート1は最終出力でこの上に配置されます。

1. 決定コンテキスト：この評価がどのような決定のためのものか（既知の場合）、または行われた前提についての平易な記述。
2. 主な懸念事項、決定の影響度でランク付け：問題、それが重要である理由、チェックしたときに何が見つかったか、発見または推論としてラベル付け。
3. 主張テーブル：主張 | 登場箇所 | 証拠の種類（ファーストパーティ / パートナー / スポンサー / 独立 / 未検証） | 検証済み？ | 信頼度。
4. 主張ごとの分析：各主張について、一貫性、ソースと所属、数値のメカニズム、範囲と転用、および結果をカバーする短いブロック。
5. ステップごとの発見：各プロセスステップ（ステップ2〜7）の結果（「問題は見つからなかった」を含む）。
6. 証拠が矛盾する場合：ソースが同意しない場合は、デザイン、母集団、タスク、日付、資金提供者の違いを説明します。
7. ソースに尋ねる質問、回避が難しいように表現します。
8. 信頼度を高めるもの：主張を信頼できるものにする具体的な証拠。
9. 尋ねる価値もあるもの：優先度の低いポイント。
10. 検証ログと限界：何がチェックされ、何がチェックされなかったか、主張がどのように選択されたか、二次ソースへの依存、ブロックされた、または到達不能なソース。
11. ソース：使用されたすべてのURL。

プロセス

ショートフォーマットはステップ1〜3を軽く実行します。ロングフォーマットはすべてのステップを完全に実行します。

ステップ1：分解

それぞれの明確な主張をリストアップします：数値、因果関係の主張（「XはYにつながった」）、機能説明、比較、および暗黙の主張（コンテンツがあなたに結論付けてほしいこと）。

ステップ2：内部一貫性

コンテンツの外部を見る前に、それが自分自身と一致しているかを確認します。

• 見出しの数字は本文と一致していますか？（タイトルは「97%解決」と言っているが、本文は90.9%解決、64%処理、97%「回避」と報告している場合があります。）
• 指標はセクション間で変わっていますか（解決率 vs 回避率、収益 vs 利益、ユーザー vs アクティブユーザー）？
• 関連する数字は互いに適合していますか？（例：ほぼ完全な自動化率と控えめなコスト削減。）不一致を質問としてフラグし、推論としてラベル付けします。
• 言語は条件付きですか、それとも最良のケースですか？（「最大」、「～もの」、「予測」、「初期シグナル」、「場合によっては」。）「最大X」を典型的な結果ではなく、観測された最大値として扱います。
• 見出しは脚注に耐えられますか？

ステップ3：ソース、所属、インセンティブ

• ファーストパーティ vs サードパーティ。 ベンダーサイト、プレスリリース、顧客の声、パートナーによる記事、スポンサーコンテンツはマーケティングであり、証拠ではありません。
• 所属の連鎖。 「独立した」ソースについては、誰が公開したか、誰が委託または支払ったか、対象が顧客、パートナー、投資家、または親会社であるか、誰がどのように検証したか、方法論が公開されているかを確認します。パートナーおよび共同マーケティングのケーススタディ（例：クラウドプロバイダーが自社のパートナーについて書く場合）は独立していません。親子関係はカウントされます（例：ベンダーの所有者に所属する著者）。
• 来歴の連鎖。 数値を一次データまでたどります。多くのサイトで繰り返される1つの主張は、依然として1つの主張です。研究を要約したアグリゲーターやブログは、その研究の検証ではありません。
• セルフドッグフーディング。 自社の製品を自社で使用した結果を報告する企業は、ファーストパーティの主張であり、そのコンテキストはあなたのものと一致しない可能性があります。

ステップ4：最新性と関連性

• 証拠の日付を確認します。急速に変化する分野（AI、ソフトウェア、規制、市場）では、約12ヶ月以上前の証拠、または過去のツール/モデルバージョンでテストされた証拠は、現在の意思決定には弱いです。それ以降に何が変わったかを述べ、元の著者がその後、発見を修正または撤回していないかを確認します。
• 規格、法律、価格、製品バージョン、「現在の」ステータスがまだ最新であることを確認します。想定するのではなく、検索して確認します。

ステップ5：数値チェック

• ベースライン： X%の変化は何から、どの期間にわたって、どの比較グループに対してですか？ ストローマンベースライン（例：「時間単位の業界標準」）は結果を過大評価します。
• 分母と選択： 誰がカウントされ、誰が除外されましたか（解約した顧客、失敗したパイロット、非採用者）？ 生存者バイアス。
• 因果関係： 事前/事後、または対照？ 他に何が変わりましたか？
• 定義： 指標は何を測定しますか？ すべてのユニットは同等に価値がありますか（例：勝率は、戦略的な勝利と同様に、小さな低マージンの勝利をカウントします。回避率は、諦めたユーザーをカウントします）？
• 指標 vs 目標： 指標は実際の目標の代用ですか？ 速度やコストの指標が、品質や成果の指標として提示されていますか？ 最大値が正しい目標ですか？
• 不確実性： 信頼区間やサンプルサイズは示されていますか？ 広い区間（例：21％〜89％）は、見出しの点推定値がほとんど意味を持たないことを意味します。非常に小さいnは、肯定的および否定的な発見の両方を制限します。
• 自己報告 vs 測定： 自己報告による利益は信頼性が低く、必ずしも同じ方向とは限りません。客観的な測定を探します。既知の認識ギャップに注意してください。
• 丸めと均一性： 疑わしいほど丸い、または均一な数値。

ステップ6：範囲と転用

• 証拠はどの業界、規模、地理、タスクタイプ、成熟度、取引規模からのものですか？ それはユーザーのコンテキストに転用できますか？
• 狭いタスクの結果（グリーンフィールド、明確に定義された、簡単なカテゴリ）は、複雑または成熟した実際の作業に一般化できず、その逆も同様です。証拠がその範囲のどの端に位置するかを述べてください。
• 曖昧な修飾語を特定します（「調整済み」、「最適化」、「特定のドメイン」—多くは最大限に活用されていないか、定義が貧弱です）。

ステップ7：結果と影響

• それが本当なら、どうなる？ 最も広範な含意を特定します。ベンダーが主張する結果と、ユーザーが合理的に期待できる結果との間のギャップ。
• 第二の影響。 アップセル、隠れたコスト、ロックイン、切り替えコスト、トレーニング、移行リスク。
• 機会費用。 リソースをこれに費やすことで、他に何ができなくなるか？
• インセンティブ。 検証を困難にしたり、低品質のデータを奨励したりする構造はありますか（例：「節約額の割合」に基づく報酬、稼働時間ではなく機能追加に基づくボーナス）？