これはAI検索で成果が出たという顧客事例ではありません。レポート、ホワイトペーパー、IR資料の根拠を、人とAIが確認しやすくする一般的な製品活用フローです。
どこで問題が起きますか？
長いPDFに重要な数値があっても、Webページには題名とダウンロードリンクしかない場合があります。読み手は開く前に範囲を判断できず、自動システムは表とグラフの関係を失うことがあります。
主張と根拠を先に整理します
質問、主張、根拠、例外を一覧にします。各数値に単位、期間、対象、出典を付け、表とグラフを文章でも説明します。非公開の根拠は外すか、公開可能な範囲へ主張を弱めます。
構造化した情報と原本を結びます
Feat AIはPDF、データ、WebページをAIが理解・引用しやすい形にする方向を公開しています。結果を原本、作成者、確認日、変更履歴へつなぎます。特定AIでの引用や順位は保証しません。
実際の質問で検証します
読み手が尋ねる質問を使い、数値が原本と同じか、条件や旧版が混ざっていないか確認します。誤りがあれば構造と原本を一緒に直します。
公開前の確認事項
- 主要な主張に確認可能な出典がある
- 単位、期間、分母が見える
- 作成者、確認日、原本リンクがある
- 根拠のない定量性能を使わない
- AI引用や順位を約束しない
- 更新責任者が決まっている
目的はAI向けの文章を増やすことではなく、検証可能な根拠構造を作ることです。