AIでの企業の可視性を確認
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AIの回答には三つの記事が引用されています。信頼できそうでも、全部が同じインタビューを繰り返しているかもしれません。三つの独立した確認と考える前に、文章の出所を確かめます。根拠が不足する場合も判断を記録できる方法です。
引用URLの数と独立した根拠の数を分ける
三つの引用先が、同じインタビューを掲載している場合があります。引用URLは三つですが、三つの独立した確認とは限りません。調べる対象は、個々の記事や該当箇所の出所です。ドメイン全体の信頼性評価とは別に扱います。
転載の出所の判定と、利用許諾や著作権の判断も別です。この手順で法的な許可の有無を決めることはできません。
回答と引用箇所を先に保存する
回答全文、正確なURL、引用が裏づけるとされる主張を記録します。ページを開き、関連する段落を読みます。タイトル、著者、公開日、更新日、明記された出所、調査日も残します。
開けないページは未確認とします。検索結果の短い抜粋だけでは、元記事へのリンクや全体の文脈が分からないことがあります。タイトルの一致だけで出所を確定しないようにします。
共通の出所を示す特徴を比較する
珍しい言い回し、段落の順番、引用文、同じ誤記、画像説明の一致は手掛かりになります。業界でよく使われる一般的な一文だけでは弱い根拠です。ページの組ごとに判断理由を保存します。
| 関係の評価 | 判断の根拠 |
|---|---|
| 確認済みの転載 | 元記事への明示的な転載表記：示された範囲で転載を確認。 |
| 共通の出所の可能性 | 出所表記がなく、ほぼ同じ文章：共通の出所の可能性。 |
| 独自の貢献 | 共通データに独自インタビューを追加：共通部分と独自の貢献を区別。 |
| 未確定 | ページが読めない、または根拠が矛盾：関係は未確定。 |
最も早い表示日が、その記事の作者を証明するとは限りません。サイト移行や日付更新も影響します。日付の比較だけより、明示的な出所の記載が強い根拠になる場合があります。
転載と新しい取材を分ける
架空のサイトAがインタビューを公開し、BがAを出所として転載したとします。Cはそのインタビューを引用し、自分で別の専門家にも取材しました。Bの転載は確認できますが、Cには共通の素材と独自の取材があります。
出所のモデル W3C PROV-O は、資料への責任と、以前の資料から派生した関係を分けています。確認表では著者や発行者と元の文章を別々に記録しましょう。その関係は、引き続き内容を読んで確認する必要があります。
C全体を単なる複製と扱わず、該当する部分を分けて評価します。反対に、見出しやデザインの変更だけを新しい調査と数えないようにします。
仮の例：Aがインタビューを公開し、Bが転載、Cは独自のインタビューを追加します。共通部分と新しい貢献を分けて評価します。
根拠が不十分な場合は「共通の出所である可能性」と記し、理由と再確認の予定を残します。
元の引用記録は保持する
記事の系列への分類は編集上の補助評価です。元の引用URL一覧は保持します。この独自分類でSemlyの指標を無断に置き換えたり、システムの標準指標のように表示したりしません。
期間比較には同じ分類ルールを使います。新しいドメインが追加されても、同じ記事が再掲載されただけかもしれません。独立した取材や検証があるかを別に確認します。
次の検証につなげる
Semlyで引用先を見つけた後、記事間の関係は本文を読んで調べます。共通の出所だけに依存している主張では、元資料や独立した裏づけを探します。
公開前のチェックリスト
- 回答全文と引用URLを保存した。
- 検索結果の抜粋だけでなく記事全文を読んだ。
- 各関係に根拠または未確定の表示がある。
- 独自の貢献と引用件数を分けている。
関連ガイド: クライアント提案前のAI可視性監査: 代理店は何を確認すべきか？
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