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1検索と生成、根拠と表現を分ける
すらすら読める案内は、見つけた事実をそのまま示しているのでしょうか。
案内の条件が違う
この話で学ぶこと：スマホの生成案内は当日参加可、同じ回の主催者掲示は事前申込。条件の違いを共有し、申込先や期限を確かめる方針を決める。
コマは上から下へ、横に並んだコマは右から左へ読みます。
会話を文章で読む
場面：公園。ハル左／ミオ右、スマホ1台と案内板。ハルが「AIが作った案内だと」と読み上げる。主催者の掲示は「今月の川辺観察会」「事前申込」。
ハル「AIが作った案内だと、観察会は当日参加できるって。」場面：中段右。ミオが掲示の事前申込を指し、ハルも見る。同じ回の主催者は観察会事務局。
ミオ「でも、今回の主催者の掲示は「事前申込」だよ。」場面：中段左。ハルがスマホを二人へ向ける。画面は「AIが作った案内」「今月の川辺観察会」「当日参加可」。ミオ右→ハル左の順に条件の違いを話す。
ミオ「こっちの文とは、条件が違うね。」 ハル「同じ観察会の案内なのにね。」場面：下段右。二人がしゃがんでビットへ顔を向ける。ビットは二人が読み上げた条件を分けて見ると話す。スマホや掲示を操作していない。
ビット「主催者の資料と、AIが作った文を分けて見よう。」場面：下段左。ミオ右→ハル左の順。申込み先や期限を確かめてから予定に入れる方針で、申込みはまだしていない。スマホ1台と同じ主催者掲示が残る。
ミオ「申込み先と期限を確かめてから、予定に入れよう。」 ハル「自然な文でも、確かめた事実とは限らないんだね。」
公園で観察会の案内を読む二人。HaruがスマホのAI案内を読み上げた後、Mioが主催者の掲示を指し、参加条件の違いを二人で見比べます。主催者の資料と作られた案内文を分け、申込条件を確かめてから予定を考えることにした場面です。申込みはしていません。
既存の情報を探すことと、内容を作ること
検索エンジンは、問いに合う既存の情報を探す仕組みです。例えばGoogleの検索の説明では、集めたページ情報の索引（探す手掛かりを整理したもの）を使って、関連する情報を示します。検索結果の上位に出たことだけで、その資料が今回の対象や時点に合い、正しいと確定するわけではありません。
生成AIは、学習で得た傾向と与えられた情報をもとに、文章などの内容を作ります。既存のページを示す働きと、新しい説明文を作る働きは違いますが、一つのサービスが検索と生成を組み合わせることもあります。画面全体を一種類だと決めず、どれが見つけた資料で、どれが生成した説明か、何を参照したかを分けて読みます。
根拠：How Google Search works（別タブで開く） ↗ / NIST AI600-1 Generative Artificial Intelligence Profile（別タブで開く） ↗
原資料へ戻って、主張と条件を確かめる
一次情報は、出来事を行った当事者や制度の担当者などが直接公表した原資料の情報です。観察会なら主催者自身の開催要項が例です。誰かが書き直した紹介文と、主催者の元の記載を区別します。一次情報でも、版が古い、対象の回が違う、後から訂正されたということはあり得ます。出所（誰が公表したか）、時点、対象、条件を確かめます。
出力の検証は、AIの答えを根拠や目的（何を達成したいか）に照らして確かめることです。事実や数値、前提から結論へのつながり、相手に合う表現、使ってよい条件を分けて点検します。引用先が実在することと、その本文が答えの主張を支えることも別です。原文の必要な条件を省いていないかを照合します。出所と条件の照合は既習事項の反復です。
根拠：国立国会図書館 歴史史料とは何か（別タブで開く） ↗ / AI事業者ガイドライン 第1.2版 本編（別タブで開く） ↗ / NIST AI600-1 Generative Artificial Intelligence Profile（別タブで開く） ↗
もっともらしさと、事実に合うこと
ハルシネーションは、誤った内容や入力に合わない内容などを、もっともらしく生成する現象です。実在しない文献を根拠のように示すことも例です。自然な言い回しや自信のある説明は、事実を確かめた証拠にはなりません。米国NISTの生成AIリスク資料でも、誤った内容や偽の根拠を信じて行動する危険が説明されています。
一方、架空の町を舞台に物語を作る目的なら、実在しない町名を考えること自体が求める創作です。同じ作られた内容でも、創作として使うか、実在する施設の案内として使うかで、確かめる対象が変わります。創作の成果を、実在の出来事を確認した結果へ読み替えないようにします。
事実の案内で食い違いがあれば、根拠のない箇所を示し、元資料へ戻って直すか、確かめられない部分の採用を止めます。誤りだけを見て原因を一つに決めず、取得元の版違い、渡した情報の不足、人の読み違いなども確認します。AIが人と同じ意図で嘘をついた、と決めつけて検証を終えません。
根拠：NIST AI600-1 Generative Artificial Intelligence Profile（別タブで開く） ↗ / AI事業者ガイドライン 第1.2版 本編（別タブで開く） ↗
図を拡大する ↗図の内容を文章で確認する
検索は既存の情報の候補を探す。生成は説明文などを作る。組み合わせても候補の出所/対象/時点/条件を確かめ、生成文の主張が原資料に合うか照合する。
- 図から判断すること
- 検索で得た候補資料と生成文を区別し、原資料の条件へ照合できる。
- 図の前提
- 一般的な働きを表す架空例。検索と生成を一つのサービスで組み合わせられる。検索候補がすべて一次情報/正解とは限らない。
- 図の項目1
- 検索:既存の情報を探す
- 図の項目2
- 候補資料
- 図の項目3
- 生成:与えられた情報等から内容を作る
- 図の項目4
- 生成した説明文
- 図の項目5
- 出所/対象/時点/条件を確かめる原資料
- 図の項目6
- 生成文の主張を原資料の記載へ照合
- 検索:既存の情報を探す → 候補資料（実線）
- 関連候補を見つける
- 生成:与えられた情報等から内容を作る → 生成した説明文（実線）
- 内容を生成する
- 候補資料 → 出所/対象/時点/条件を確かめる原資料（実線）
- 候補を開き、出所と適用条件を確かめる
- 出所/対象/時点/条件を確かめる原資料 → 生成文の主張を原資料の記載へ照合（実線）
- 根拠として対応する箇所を確認
- 生成した説明文 → 生成文の主張を原資料の記載へ照合（実線）
- 主張を取り出して比較
- 候補資料 → 生成:与えられた情報等から内容を作る（任意の破線）
- 検索した資料を入力へ組み合わせる場合がある
- 画像の矢印表示1
- 関連候補を見つける
- 画像の矢印表示2
- 内容を生成する
- 画像の矢印表示3
- 要確認：候補を開き、条件を確かめる
- 画像の矢印表示4
- 根拠の対応箇所
- 画像の矢印表示5
- 主張を取り出す
- 画像の矢印表示6
- 検索した資料を入力へ組み合わせる場合も
- 画像の共通条件1
- 検索と生成は、一つのサービスで組み合わせられる。
- 画像の共通条件2
- 検索候補が、すべて一次情報や正解とは限らない。
- 画像の共通条件3
- リンクの表示や検索順位だけでは、主張の確認は完了しない。
- 図の解釈
- 検索順位→真実保証、生成文→原資料と同一、リンク表示→検証完了の矢印は描かない。
- 尺度
- 役割の分類。面積/矢印長は精度、割合、時間を示さない。
図の項目・矢印・条件を文章でも確認できます。長い行は拡大画面の中を移動して、前後をつないで読めます。
根拠：How Google Search works（別タブで開く） ↗ / NIST AI600-1 Generative Artificial Intelligence Profile（別タブで開く） ↗ / AI事業者ガイドライン 第1.2版 本編（別タブで開く） ↗
別の場面で確かめる
全て独自作成の問題です。公式問題や試験全体の難易度を再現したものではありません。
2目的と影響から、使うか判断する
同じAIの答えでも、使う仕事によって確かめ方を変えるのはなぜでしょうか。
飾り方の案と、棚を使う判断
この話で学ぶこと：配色案は候補として検討できるが、実棚の留め具の状態を見て、安全使用を自分たちの知識とAI文だけで決めない。棚を使わず、店長/点検担当への確認方針をメモする。
コマは上から下へ、横に並んだコマは右から左へ読みます。
会話を文章で読む
場面：閉店後のカフェ。ハル左／ミオ右。中央の端末は「棚の配色案」。空いた棚と相談用の白いメモ、鉛筆1本が見える。ミオ右→ハル左の順。
ミオ「飾り方の案、色合いは参考になりそう。」 ハル「この棚を使う案だね。」場面：中段右。ミオが棚の留め具の浮きを指し、ハルも見る。棚を揺らしたり、物を載せたりしていない。
ミオ「ここの留め具、浮いているね。」場面：中段左。ミオ右が店長と点検担当への確認を話し、ハル左が飾り方と支えられるかを分ける。端末は同じ配色案のまま。
ミオ「安全に使えるかは、店長と点検の担当に確かめよう。」 ハル「飾り方を考えるのと、支えられるかは別だね。」場面：下段右。ハルの鉛筆とメモ。「飾り方案は候補」「棚は使わず、店長と点検担当へ確認」と相談の方針を書く。点検や修理はまだしていない。
ハル「案は残して、点検の相談をメモするよ。」場面：下段左。ミオ右→ハル左。点検で確かめてもらうまで棚は使わずにおくと話す。ハルは鉛筆を紙から離し、棚は空いたまま。
ミオ「点検で確かめてもらうまで、棚は使わずにおこう。」 ハル「人への影響で、確かめ方が変わるんだね。」
閉店後のカフェで、二人は棚を使った飾り方のAI案を見ています。Mioが実際の棚の留め具を指し、Haruもその状態を見て、飾り方の案と棚を安全に使えるかの判断を分けます。案は候補として残し、棚は使わず店長と点検担当へ相談する方針をメモにした場面です。点検や修理はまだ行っていません。
何のために、誰に向けて使うか
目的は、達成したいことです。利用目的として、AIを何のための、どの作業に使うかを先に決めます。例えば「見出しの候補を内輪で考える」と「利用者が行動する公式案内を作る」では、必要な事実と、外へ出したときの影響が違います。便利そうだから使う、という理由だけで仕事の範囲を決めないようにします。
文脈理解では、誰に向けた、いつ・どこで・どの条件の話かを読み取ります。日常語が同じでも、相手の事情や現場の状態が違えば、合う答えは変わります。今回の資料で分かることと、現場や本人への確認が必要なことを分けます。AIへ渡した文章だけで、現実の事情がすべてそろったとは限りません。
主体性は、AIの提案をそのまま目的にせず、人が目的と条件を定め、採否を考える姿勢です。判断は、根拠と影響を見て、採用する、直す、使わないなどを決めることです。AIには候補づくりや整理を手伝わせても、何に使い、どの条件で採るかを人や組織が決める役割は残ります。
根拠：AI事業者ガイドライン 第1.2版 本編（別タブで開く） ↗ / NIST AI100-1 AI RMF1.0（別タブで開く） ↗
人への影響が大きいほど、確認を具体的にする
リスクは、目的に照らして望ましくない影響が起こる可能性や、その大きさを考えるものです。用途と影響度を考えるときは、どんな作業に使い、誤った場合に誰がどのように困るかを確かめます。個人の練習用の文案と、人の安全や大きな不利益につながる判断を、文章の自然さだけで同じように採用しません。影響が小さくても、目的や使う条件の確認は必要です。
専門家への確認は、その分野の知識や経験を持つ適切な担当者へ、資料・前提・未確認を渡し、判断が必要な点を確かめることです。例えば設備を安全に使えるかの判断には、現場の状態や点検の知識が必要です。自分たちでは確かめられないなら、AIの返答だけで使用を決めません。相談を依頼したことと、確認が済んだことも区別します。
根拠：AI事業者ガイドライン 第1.2版 本編（別タブで開く） ↗ / NIST AI100-1 AI RMF1.0（別タブで開く） ↗
人が見るときにも、偏りと役割を点検する
バイアスは、資料の集め方や人の見方などに生じる偏りです。例えば昼間に来られる人の意見だけを集めると、夜間にしか来られない人の事情が抜けることがあります。そのまま全員の希望だと扱えば、不公平な結果につながり得ます。誰の情報が不足しているか、条件を変えると結果が違うかを点検します。人の判断にも偏りがあるため、人が一度読んだだけで偏りがなくなるとは限りません。
人が責任を持つ判断のために、誰が目的を決め、根拠を調べ、影響を点検し、最終的に採否を決めるかを具体化します。AIの答えを担当者へ渡すだけでなく、元資料と未確認も渡します。この単位で扱うのは、こうした確認と判断の役割です。個別の損害に関する法的責任を一律に決める説明ではありません。
根拠：AI事業者ガイドライン 第1.2版 本編（別タブで開く） ↗ / NIST AI600-1 Generative Artificial Intelligence Profile（別タブで開く） ↗ / NIST AI100-1 AI RMF1.0（別タブで開く） ↗
使う案と、使わない案を同じ目的で比べる
AIを使わない判断も選択肢です。根拠を検証できず影響が大きい部分はAIの回答を採用せず、人の確認や別の方法へ切り替えます。一方、使わない場合にも、作業が遅れる、古い案内が残る、得られたはずの助けを失うなどの不都合があり得ます。何を達成したいかをそろえ、使う便益と危険、使わない場合の影響を比べ、任せる部分を絞る方法も考えます。
批判的思考では、「この前提は合うか」「何が根拠か」「別の事情や方法はあるか」と問い直します。確認の深さは用途と影響に合わせ、必要なら専門家や責任を持つ担当者へつなぎます。日本のAI事業者ガイドラインは事業でAIを扱う主体向けの非拘束的な指針です。この教材の暮らしの例は、その考え方を学ぶための架空例で、すべての人への法的義務を述べるものではありません。
根拠：AI事業者ガイドライン 第1.2版 本編（別タブで開く） ↗ / NIST AI100-1 AI RMF1.0（別タブで開く） ↗
図を拡大する ↗図の内容を文章で確認する
創作の案も目的と表現を人が点検する。事実の日時案内は原資料の今回の条件へ照合する。人の安全に関わり自分で検証できない判断は専門担当へつなぎ、依頼と確認完了を分ける。便益と危険、使わない案の影響も同じ目的で比べる。
- 図から判断すること
- 文章の自然さだけで確認をそろえず、目的/影響/自分の確認範囲から採否の担当を選べる。
- 図の前提
- すべて架空例。どの行も目的と条件の確認が必要。三行は固定の法的危険区分や全場面への禁止表ではない。
- 用途1
- 架空の物語の案
- 用途1で誤った場合の影響
- 求めた創作や相手に合わない
- 用途1の確認と担当
- 創作という目的/表現を人が確認し候補を選ぶ
- 用途2
- 来場者向けの日時案内
- 用途2で誤った場合の影響
- 誤った予定で来場者が行動する
- 用途2の確認と担当
- 主催者の今回の日時/条件を原資料で照合
- 用途3
- 実設備の使用可否
- 用途3で誤った場合の影響
- 人の安全に影響する
- 用途3の確認と担当
- 現場や資料を確かめられる専門担当へ。確認できなければAI文だけで使用を決めない
- 画像の共通条件1
- どの例でも、目的と条件の確認が必要。
- 画像の共通条件2
- 便益と危険、使わない案の影響も比べ、人が採否を判断する。
- 画像の共通条件3
- 相談を依頼したことと、確認が完了したことは別。
- 画像の共通条件4
- すべて架空例。固定の法的危険区分・全場面の禁止表・無事故の保証ではない。
- 図の解釈
- 創作なら点検不要、担当へ依頼→確認済み、専門家→無事故保証の線は描かない。
- 尺度
- 用途の例を同じ行高で比較。安全度/成功率/影響量の比例表現なし。
図の項目・矢印・条件を文章でも確認できます。長い行は拡大画面の中を移動して、前後をつないで読めます。
根拠：AI事業者ガイドライン 第1.2版 本編（別タブで開く） ↗ / NIST AI100-1 AI RMF1.0（別タブで開く） ↗
別の場面で確かめる
全て独自作成の問題です。公式問題や試験全体の難易度を再現したものではありません。