AI検索への準備は、キーワードを繰り返したり回答エンジンを操作したりする作業ではありません。読み手の質問、資料の回答、その回答を支える根拠を結び付ける編集作業です。
一つの資料が答える質問を決めます
題名で範囲を示し、導入で主要な答えを短く示します。条件、根拠、例外、次の行動を見える節に分けます。無関係な話題を一つにまとめると、回答と根拠の関係が分かりにくくなります。
表と数値に文脈を付けます
各数値に単位、期間、対象、出典、確認日を添えます。表の行と列の意味を文章でも説明し、グラフの主要な関係と限界を書きます。不都合な条件を削って数値だけを目立たせません。
担当と更新情報を示します
担当チーム、最終確認日、原本出典を記録します。内容が変わったら同じ場所で変更点を説明します。廃止した資料は最新資料へつなぎ、古い数値を文脈なしで残しません。
Feat AIはPDF、データ、WebページをAI検索や引用に適した形へ構造化する機能方向を公開しています。ただし特定サービスでの引用や順位は保証できません。
公開前に質問で検証します
- 導入だけで主要な答えが分かるか
- 数値の単位、期間、出典が見えるか
- 原文にない主張を追加していないか
- 担当者と確認日を見つけられるか
- 重要な主張に確認可能な根拠があるか
- 誤答時に戻れる安定した原本URLがあるか
検証しやすい構造はまず人のためにあり、AIにも明確な原本への経路を提供します。