《Generic Reporting》- LLM用論文・文書執筆向けアシスタントツール

AIは魔法のツールではないけど、便利なツールである。
その推論能力を十全に使ってみよう。

Generic Reportingについて

何が出来るの？

「Generic Reporting」は、AIを研究報告・論文・技術文書作成支援ツールとして機能させるためのプロンプト構造です。
単なるライティング補助ではなく、一次資料の検証・出典明示・再現手順の整備をAIに行わせる仕組みを備えています。

• 🧩 調査ログ → 構成案 → 本文ドラフト → 参考文献 → 未確定事項 → 変更履歴

• 📚 各段階で出典番号やDOIを自動付与

• ⚙️ 形式は学術誌・行政報告・技術標準の構成に準拠

• 🧠 推測／仮説／事実を分離し、検証型ライティングを実現

要は――
“AIを執筆パートナーとして使うための報告構文”です。

これ大丈夫なの？

学術・行政・報道などで用いられる文書構成を再現できる設計になっています。
だからこそ、取り扱いには注意が必要です。

• 📑 出典管理・再現手順を義務化しており、情報の裏付けを可視化

• 🧭 推測と事実を区別し、虚偽や憶測を混ぜない構造

• 🧱 しかし、構文だけを使えば“それらしい文書”を誰でも生成できてしまう

• ⚠️ つまり、理解なしの利用は「知識の模倣」にすぎない

文章生成やまとめはあくまで補助。
査読をして事実確認や資料確認をして照らし合わせていく作業は人間であるユーザが必ずやっていく。
これはAIを利用していくのなら義務です。

使用にあたって

守るのはこれだけ

• 必ず査読をして、事実確認や資料確認をする。

本当にこれだけ。
どんなにAIが整った文を書いても、それを“正しい”と判断するのは人間だけだ。
情報の裏を取るのも、出典を探すのも、最終的にはユーザの仕事。

Use & Download

公開GPT/Gem

 Generic Reporting on ChatGPT
 Generic Reporting on Gemini

フレームワーク一式（Google Drive）

非公開

そんでもって

これを利用することのメリット

はっきり言ってすんごい作業が楽になります。
ですが、AIには事実と虚構を判断する能力がありません。

僕の持論としてAIは道具です。火です。刃です。
このアシスタントツールは利用者側にも知識と倫理が必要です。

こう書くとめんどくさそうに思えますが、これはAIを利用するにあたって当然のリテラシーになっていくんじゃないかなと僕は思っています。

ぶっちゃけ

信頼できるオンライン資料なんて今は山ほどあるんですよ。
ソース確認なんて、指先ひとつで“ぽちぽちっと”見に行って読むだけでできる。

大学のレポートレベルなら、本当にサクサク終わります。

でも、その一手間をすることが、まだ常識じゃないみたいなんですよね。

AIと学び

AIと学びで切り離せないのがAIリテラシー。

AIリテラシーって、難しい言葉に聞こえるけど、
要は「どこまでをAIに任せて、どこからを自分で考えるか」って話だと思うんですよ。

AIは“考えて”いない。
次に出す単語を“確率的に”選んでいるだけ。
それを理解せずに丸投げすれば、出力は“それっぽいだけの文章”になる。

逆に、使う人が考えているなら、AIはとんでもなく強力な補助ツールになる。
この違いが、AIリテラシーの根っこなんじゃないかと思います。

このアシスタントツールは、
『ユーザが査読することを前提』に動きます。
責任を明確にしているからこそ、AIも“手伝う”ことに集中できる。
余計な推論をせず、必要な作業だけを正確に支援する。

それが、僕の考える“AIとのちょうどいい距離”です。