🧠第1章｜情報評価の4観点 × 生成AIの指示法

生成AIで「正しい答え」を得たいなら、以下の4つの評価軸を意識したプロンプト設計が基本です。

🪄再検索の観点例：

🧠第2章｜認知バイアスとその対処法

生成AIでも検索でも、“人間の思い込み”が精度を落とす主因です。以下のようにプロンプトで意識的にバイアスを排除しましょう。

📌再検索Tip：

「この結論に至る他の視点は？」や「反論があるとしたら？」でバイアス突破を促します。

情報検索にも生成AIにも、情報へのアクセス格差や操作の問題がつきものです。倫理的な配慮を含めたプロンプトを設計しましょう。

🧩検索的補強：

「“医療格差”について、学歴に関係なく理解できる形でまとめて」と明示すると効果的。

生成AIは「非線形な検索」や「知識構造に基づくナビゲーション」も得意です。プロンプトでもその力を引き出しましょう。

🪄再探索構文：

「定義からでなく、“使われる場面”から逆に説明して」などアクセスの視点変更も試す。

生成AIの背後にあるNLP技術の特徴を理解すると、曖昧さや意味理解の限界を補えます。

📌プロのテク：

「“リカレントニューラルネットワーク”って何？初学者向けに例え話で」→定義＋文脈解説で精度UP。

情報検索のプロは、1回の検索で満足しない。「再検索が基本」です。

生成AIでも以下のように“再プロンプト戦略”を用いることで、深さと精度を上げられます。

テクニック	改良指示例
文の要約	「この質問、もっとシンプルに短く言い換えて」
再言語化	「別の言い方や視点でもう一度説明して」
明示的な比較	「〇〇と××の違いを3点で比較して」
除外指定	「〜以外の方法を教えて」
言語切替	「この質問を英語でプロンプトにして」
期間指定	「2024年以降の情報だけで」
未知語定義	「“スケーラビリティ”の意味と具体例」
並列出力	「5つの観点で要点を箇条書きにして」
ソース明示	「厚労省の公式見解から教えて」
期待結果の明示	「このプロンプトの目的は〜です。これを満たすように出力して」

生成AIは「AI」ではなく「インタラクティブな検索構造」だと捉えると、

単なる対話ツールではなく、再設計可能な知識エージェントになります。

検索者としてのマインドセット——つまり、

という姿勢が、AI活用の本質です。

情報検索と生成AIは、異なるインターフェースで同じ知的行為を支える道具なのです。