AIで7本の記事を書いて分かった。「調べる」とは、出典を探すことではなかった
――南方熊楠から「82年と70兆円」まで、7本の主要な主張を5段階に仕分けてみる
【本記事について】シリーズ8本目、通常回ではありません。既発表の001〜007について、主要な主張を「これは史実か、推論か、解釈か」という観点から仕分けた記録です。第7稿の執筆中に、引用元の論文が私の主張と逆の結論を出していたことに気づきました。一度起きたなら、他にもあるはずです。点検の仕組みを作って、7本に走らせました。
分かったのは、当初想定していたのとは違うことでした。問題の中心は「出典が間違っていた」ことではなく、「出典があることと、その出典がその主張を支えていることは別だ」ということでした。
0. 先に、この点検の射程を書いておく
本題に入る前に、この点検で何をやり、何をやっていないかを明示します。
［実施したこと］
- 公開版7記事の本文全文に対し、出典番号の整合性を機械的に全件チェックした
- 全出典について、出典の系統（一次／二次／まとめ）を確認した
- 論旨の中核となる主張と数値については、可能なかぎり原資料まで遡って検証した
- 検証した数値については、公式統計から再計算を行った
［実施していないこと］
- 全文の一文単位のF判定（対象は主要な主張に絞っています）
- 一部の文献の全文確認
- 記事001〜007以外への波及確認
［公開済み記事への対応］
本稿は監査の記録です。本稿に掲載した数値は原資料に基づく再構築後のものであり、記事001〜007の公開版には、本稿で示した是正を順次反映しています。 反映の状況は各記事の更新履歴に記載しています。当面のあいだ、事実関係は各記事の最新版と本稿の両方をご確認ください。
［そしてもう一つ、書いておくべきこと］
001〜007の調査と構成には、AIをかなり使いました。これによって文献の探索、下書きの構成、計算、表の整形——いずれも大幅に効率化されました。
だからこそ点検が必要になった、というのが本稿の主題です。 「AIだから間違える」という話ではありません。AIを使うほど、出典の意味を人間が確認する責任のほうが重くなるという話です。
1. きっかけ：引用元が、私の主張を否定していた
第7稿で、こういうことが起きました。
環境評価における「スコープ無反応」——2,000羽／20,000羽／200,000羽の鳥を救う支払意思額が80/78/88ドルでほぼ動かなかった、という有名な調査結果。私はこれをリチャード・カーソンの論文から引いた。
そのカーソンの論文は、スコープ無反応を主張する論文ではなく、40ページかけて反駁する論文だった。
同論文は追試結果（外れ値を2件除くと羽数に単調増加する）を示し、スコープ無反応仮説を棄却した研究を30件以上一覧化し、結論として「回答者が規模に本質的に反応しないという一般的な仮説は棄却されるべきである」と述べていた（下記出典1）。
引用元が否定している結論を、その引用元の数字で主張しようとしていた。
公開前に気づいて訂正できたが、着目すべきは「なぜ気づけたか」のほうだった。 原論文をPDFで全文取得したからである。逆に言えば、全文を取得しなければ気づけない種類の問題だったということだ。
であれば、気づけるかどうかを偶然に委ねてはいけない。 全文を取得する条件、著者の立場を確認する手順——それを仕組みにして、7本に走らせる。それが本稿でやったことです。
2. 点検の道具：主張を5段階に仕分ける
そこで、点検の前に道具を作った。「出典があるか」ではなく「その主張は何によって支えられているか」で仕分ける道具です。
［筆者作成］主張の信頼度区分
| 区分 | 意味 | 記事での書き方 |
|---|---|---|
| F1 | 一次資料で直接確認できる | その資料が示す範囲で記述する |
| F2 | 信頼できる二次資料で確認できる | 出典と、その資料の位置づけを明示する |
| F3 | 複数資料から合理的に導ける | 「と考えられる」 |
| F4 | 筆者による解釈・概念化 | 「私はこう読む」と明示 |
| F5 | 仮説・問題提起 | 仮説として書く |
［重要］F1でも「無条件に断定してよい」わけではない。
一次資料が保証するのは「その資料がそう記載している」ところまでである。たとえば宗教年鑑で「宗教法人・神社は80,608」と確認できても、「日本に神社が80,608社ある」と一般化した瞬間に、定義（宗教法人単位）を超える。 F1は断定の許可証ではなく、「どの範囲までなら言えるか」を確定させる作業である。
そしてこの道具のもう一つの要点は、F4とF5を悪いものとして扱わないことである。
解釈がなければ記事にならない。問題は解釈が混じることではなく、解釈が史実の顔をして混じることだ。
たとえば——
南方熊楠は神社合祀に反対した。 → F1〜F2。 史実として確認できる
南方熊楠はサステナビリティを先取りしていた。 → F4。 現代の概念から熊楠を読み直す、私の解釈である
この2文は、記事001では同じ調子で書かれていた。 どちらも書きたかったことに変わりはない。足りなかったのは、後者が解釈だと読者に分かる書き方である。 これが本稿で見つかった、最も広範な改善点だった。
3. 記事001〜007の主要な主張を、5段階に仕分ける
記事001「サステナビリティは南方熊楠に学ぼう」
| 主張 | 区分 | 判定 |
|---|---|---|
| 明治神宮の杜は約10万本の献木による人工林である | F2 | 明治神宮公式サイトほかで確認可 |
| 熊楠は神社合祀に反対し、自然保護運動を行った | F2 | 顕彰館ほかで確認可 |
| 熊楠が守った神島は保安林→県指定→国指定と保護が進んだ | F2 | （※後述） |
| 熊楠はサステナビリティの先駆者である | F4 | 解釈。明示が必要 |
| 建物は焼け、森は残った——この非対称が重要である | F4 | 解釈 |
［確認できたこと］ 南方熊楠顕彰館は、神島について、熊楠たちの運動によって明治末年に保安林に指定され、1929年に進講の場に選ばれ、翌1930年に和歌山県の天然記念物、1935年に国の天然記念物に指定されたこと、この3段階の保全すべてにおいて熊楠が主導的な立場で関わっていたことを記している（下記出典2）。
熊楠の自然保護活動には、法的保護という具体的な帰結がある。 ここはF2として堅い。
［同時に見つかった二次資料の乱れ］ 観光情報サイトの一つは、国指定を「1936年（昭和10年）」と表記していた（下記出典3）。昭和10年は1935年であり、西暦と元号が食い違っている。 誤りとしては軽微だが、二次資料は静かに壊れるという実例として記録しておく。
［是正］ 記事001に、「熊楠をサステナビリティの先駆者と呼ぶのは史実そのものではなく、現代の概念から読み直す筆者の解釈である」という趣旨の文面を追加しました。
これは記事を弱めない。逆である。 解釈を解釈と書いたほうが、史実部分の信頼が上がる。
記事002「明治政府は計算していた。ただし、項目が足りなかった」
このタイトルは、2つの主張が接続されている。分解が必要だった。
| 主張 | 区分 | 判定 |
|---|---|---|
| 合祀は神饌幣帛料の供進基準を梃子に進められた | F2 | 制度史として確認可 |
| 明治政府は神社を制度・統計・財政の対象として把握しようとした | F2 | 同上 |
| 「明治政府は計算していた」 | F3 | 上記からの合理的推論 |
| 「項目が足りなかった」 | F4 | 現代の生態系サービス概念からの評価。解釈 |
| 割引率4%では100年後の1億円は198万円になる | F1 | 単純な算術 |
［最重要の是正］ タイトルの後半は、当時の制度に「項目が欠けていた」という事実ではなく、現代の枠組みから見て可視化されていなかった価値がある、という筆者の評価である。
明治期に「生態系サービス」という概念は存在しない。存在しない概念を「足りなかった」と言うのは、現在の物差しを過去に当てる行為であり、それ自体は有効な分析だが、史実の記述ではない。
［是正案］記事002に三段階の明示を追加しました。
① 明治政府は森林・神社を制度と財政の対象として把握しようとした（史実） ② 現代から見ると、そこには生態系サービス・地域コミュニティ・文化的価値など、当時の制度では可視化されていなかった価値がある（分析） ③ だから私は「項目が足りなかった」と表現した（解釈）
［数値の欠陥：B級］ 「20万社のうち7万社が取り壊された」という数字を用いたが、これはWikipedia由来の記述を経由して流通しているものである。同じ記事の中で、私はより格の高い出典も引いていた。 大濱徹也が『世界大百科事典』に執筆した「神社合祀」の項目は、全国の神社が1905年の19万5000社から1910年には14万1000社に減少し、4社に1社が消え、無格社の35%が取り潰されたとしている（下記出典4）。
［是正］ 記事002はすでに大濱の数値を主系統として併記しており、処理として適切でした。記事001については、大濱の数値を併記する形に改めました。 「20万→7万」は期間・母数・数え方が異なる別系統の記述として位置づけます。
記事003「100年前に知事の判断で神社合祀を免れた新潟の今」
7本のうち、最も点検の必要が高い記事だった。
A級欠陥：比較表の中でデータ系統が混ざっていた（そして、原資料で解決した）
第3稿の中核は、「新潟の神社数日本一は、多いのではなく減らなかっただけ」という反転である。根拠は、1888年人口で基準化した密度表。
この表は、少なくとも3つの異なるデータ系統を混ぜていた。
| 数値 | 出所 | 系統 |
|---|---|---|
| 新潟4,672／兵庫3,852／福岡3,409 | 『宗教年鑑』2023年版（下記出典5）を紹介した記事 | 文化庁統計（二次経由） |
| 三重840／和歌山434 | 民間の神社データベース（下記出典6） | 民間集計 |
| 大阪571 | 特定できず | 不明 |
そこで、文化庁『宗教年鑑 令和5年版』のPDF本体を取得し、第2表⑵「都道府県別」の「宗教法人・神社」欄を直接読んだ。
［原資料との照合結果］
| 県 | 記事003の記載 | 宗教年鑑（公式） | 差 |
|---|---|---|---|
| 新潟 | 4,672 | 4,672 | ±0 ✅ |
| 兵庫 | 3,852 | 3,852 | ±0 ✅ |
| 福岡 | 3,409 | 3,409 | ±0 ✅ |
| 愛知 | 3,352 | 3,352 | ±0 ✅ |
| 岐阜 | 3,264 | 3,264 | ±0 ✅ |
| 三重 | 約840 | 849 | +9 |
| 和歌山 | 約434 | 444 | +10 |
| 大阪 | 571 | 733 | +162 |
（下記出典5。令和4年12月31日現在）
上位5県は完全に一致していた。誤っていたのは下位3県だけである。
［筆者試算］公式単一系統で再構築した基準化表
全国平均 = 80,608社 ÷ 1888年人口3,962万6,600人 = 203.4社/10万人
| 県 | 神社数 | 1888年人口 | 10万人あたり | 全国平均比 | 記事003 | 差 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 岐阜 | 3,264 | 904,500 | 360.9 | 1.77 | 1.77 | ±0.00 |
| 福岡 | 3,409 | 1,209,600 | 281.8 | 1.39 | 1.39 | ±0.00 |
| 新潟 | 4,672 | 1,662,900 | 281.0 | 1.38 | 1.38 | ±0.00 |
| 兵庫 | 3,852 | 1,510,500 | 255.0 | 1.25 | 1.25 | ±0.00 |
| 愛知 | 3,352 | 1,436,100 | 233.4 | 1.15 | 1.15 | ±0.00 |
| 三重 | 849 | 908,300 | 93.5 | 0.46 | 0.45 | +0.01 |
| 和歌山 | 444 | 621,400 | 71.5 | 0.35 | 0.34 | +0.01 |
| 大阪 | 733 | 1,242,400 | 59.0 | 0.29 | 0.23 | +0.06 |
（筆者試算。神社数は下記出典5、1888年人口は総務省「日本の長期統計系列」）
結論は完全に維持された。 新潟は全国平均の1.38倍、岐阜がそれを上回る1.77倍、三重0.46倍、和歌山0.35倍——「異常なのは残った側ではなく消えた側」という第3稿の主張は、公式単一系統でも成立する。動いたのは大阪だけである（0.23→0.29）。 主張は大阪に依存していなかったため、影響を免れた。
［そして、ここに今回いちばんの発見がある］
なぜ上位5県は正確で、下位3県だけが誤ったのか。
答えは単純だった。上位5県は、私が参照した紹介記事が「ランキング上位」として本文に書いていた数字である。 一方、三重・和歌山・大阪はその記事の主題から外れていたため、別のソースを継ぎ足した。そこが穴になった。
二次資料は「その記事が主題としている範囲」では正確で、「そこから外れた範囲」で崩れる。
これは、二次資料を使うときの実務ルールとして一般化できる。 引用しようとしている数字が、その記事の主題の中心にあるのか、周辺にあるのか。周辺なら、必ず原資料に当たる。
そしてもっと重要なこと：「その数字は何を数えているのか」
点検して痛感したのは、数値の正誤より前に確認すべきことがあった、という点である。
［筆者作成］「神社数」を使う前に確認すべき8項目
- 誰が数えたか（文化庁／神社本庁／民間）
- いつ数えたか（年次）
- 何を1と数えたか（宗教法人単位／施設単位／包括数）
- 末社・境内社を含むか
- 宗教法人格を持たない神社を含むか
- 母集団は何か（全国／都道府県／市区町村）
- 分母に何を置くか（現在人口／当時人口／面積）
- 系列は連続しているか（定義変更の有無）
「日本一」というキャッチコピーを疑うのではなく、統計の構造そのものを記事にする。 それが本来やるべきことだった。
［是正］本稿で公式値による再構築を完了した。 記事003の公開版についても、当該数値を宗教年鑑（下記出典5）の公式値に差し替え、出典系統を一本化します。同じデータはe-Statの「宗教統計調査 都道府県別団体数」（下記出典7）でも参照できます。
B級欠陥2件
［B-1］「13村のうち5村で神社数が変化していない」 ——現・新潟市域の村々に関するこの記述は、神道体験プラットフォームのコラムから引いた二次情報である。記事中でも「原資料にあたっての検証が必要」と明記していたが、点検の結果、原資料は特定できなかった。
［是正］記事003の公開版から削除しました。 記事003の主張は公式統計と大濱の記述で成立しており、この数字がなくても論旨は変わりません。
［B-2］三重県「明治36年1万524社→大正2年1,165社」 ——Wikipedia経由。記事中で「社格の数え方が異なるため直接比較できない」と留保をつけたが、留保をつけた数字を載せる意味があるのかは再考すべきだった。
［是正］記事003の公開版から削除しました。 三重県の合祀の激烈さは、大濱の記述と現在の密度（全国平均の0.46倍）で十分に示せます。
記事004「下北沢：明治神宮でも、鎮守の森でもない、緑地の”第三の型”」
| 主張 | 区分 | 判定 |
|---|---|---|
| 小田急線地下化後の線路跡地は全長約1.7km | F2 | 事業者公表 |
| シモキタ園藝部は2024年11月時点で約250名 | F2 | 査読論文（三浦2025） |
| 順応型管理と確定型管理は方式が異なる | F2 | 同論文 |
| 立体緑地は緑部会の代案により長さが半減した | F2 | 同論文 |
| 「第三の型」 | F4 | 筆者による概念化 |
| 線状緑地の周長は円形の6.1倍 | F1 | 幾何の計算 |
［是正］ 「第三の型」は分類の提案です。事実→比較→分類→概念という順序を明示します。
これは弱点ではなく、むしろ記事の価値の所在である。新しい概念を提案していると書いたほうが、読者は正しく受け取れる。
［点検の結果］ 記事004は、論旨の中核を査読論文（世田谷区が公開している三浦倫平論文）に直接接続できていたため、7本のなかでは比較的検証しやすかった。 これは偶然ではなく、執筆時に一次に近い資料を全文取得していたからである。一次に近い資料を早い段階で押さえておくと、後の検証が軽くなる。
記事005「理系と文系の掛け算を36マスで表現してみた」
| 主張 | 区分 | 判定 |
|---|---|---|
| 001〜004時点で★69、充填26/36マス | F1 | 自作データの集計 |
| 塊・点・線はパッチ／飛び石／コリドーに対応する | F3 | 景観生態学の枠組みからの対応づけ |
| 36マスという分類 | F4 | 筆者が設計した思考ツール |
| 周長密度で線が最も効率的 | F4 | 筆者が定義した指標 |
［最重要の是正］36マスは、学問分類の正解ではない。
理系6領域×文系6領域という区切りは、文理を横断して考えるために私が作った道具であって、学術的に確立された分類ではない。記事005ではこれを「知見マトリクス」と呼び、集計表として提示したが、分類そのものの根拠を書いていなかった。
［是正案］記事005の冒頭に、次の一文を追加しました。
これは学問分類の正解ではなく、文理を横断して考えるために私が作った思考ツールです。
この一文で、記事の位置づけが変わる。 「客観的な分類」を装わないことで、逆にツールとしての有用性が伝わる。
記事006「割引率を選ぶのは倫理、割り引かれる時間を決めるのは物理」
| 主張 | 区分 | 判定 |
|---|---|---|
| 400 ppmのCO₂分離の理論最小仕事は約20 kJ/mol | F1 | 計算＋NASEM報告書 |
| 実機DACは8.2〜11 GJ/tCO₂、エクセルギー効率4.1〜6.2% | F2 | NASEM報告書 |
| 回復債務は個体数46〜51%等 | F2 | Nature Communications掲載論文 |
| 英国グリーンブックは30年超で逓減割引率を規定 | F2 | 財務省ガイダンス |
| 「割引率を選ぶのは倫理」 | F4 | 経済学的定義ではない。倫理的含意の強調 |
| 木材1トンの往復に1〜3トン | F3 | 仮定値に依存する試算 |
［是正が必要な箇所］タイトルの前半は、経済学の定義ではない。
経済学における割引率は、将来価値を現在価値に換算するための率である。「選ぶのは倫理」というのは、その率の設定に「どの世代をどの程度重視するか」という価値判断が含まれる、という含意を強調した表現であって、経済学の教科書的定義ではない。
［是正］記事006に注記を追加しました。 「本稿の『倫理』は、割引率の設定に価値判断が含まれることを強調した表現であり、経済学的定義ではない」。
［C級：仮定値］ 木材の炭素率50%・発熱量18 GJ/t は概数であり、「1トン燃やして戻すのに3トン」という見出しの数字はこの仮定に依存する。 記事本文では1〜3トンの幅で提示しているが、SNS発信時に幅が落ちやすい。 発信テンプレート側で担保します。
［C級：もう一件］記事002・003の「社叢の平均面積」も同種の項目である。
0.05／0.1／0.3／1.0 haの4シナリオで感度分析を行ったが、上限の1.0 haは、根拠として置いた神饌幣帛料の供進基準（境内地150〜300坪＝約0.05〜0.1 ha）から大きく離れている。 感度分析の幅としては広すぎた。
［是正］上限を0.3 haに絞り、0.05〜0.3 haの範囲で再提示しました。 記事002・003の結論（桁の議論）は、この範囲でも変わりません。不確実な前提は感度分析にかける——という本稿の方法論を、自分の過去の仮定にも適用した結果です。
記事007「82年と70兆円は、なぜ実感できないか」
| 主張 | 区分 | 判定 |
|---|---|---|
| 補助54号線は1946年決定、2028年度完成予定 | F2 | 世田谷区公表 |
| 1947年の平均寿命は男50.06年、女53.96年 | F1 | 厚生労働省統計 |
| 全国の未着手都市計画道路は約2.1万km、32.2% | F2 | 国土交通省 |
| 最高裁は60年の建築制限を受忍限度内と判断 | F2 | 判例（解説サイト経由） |
| ムンドゥルク族の数の空間配置は対数的なパターンを示した | F2 | Science掲載論文（要約表現を修正） |
| 「人間の数感覚はもともと対数である」 | F3〜F4 | 後述。書きすぎを是正 |
［是正が必要な箇所］神経科学的な断定に踏み込みすぎている。
記事007では、フェヒナーの対数法則とスティーヴンスのべき法則の論争を紹介し、「線形ではなく圧縮される、という共通了解にのみ依拠する」と限定した。この限定は正しい。だが見出しや要約では「人間の数感覚は対数である」と書いている。
［是正］ 「対数は、人間の感覚を説明するための一つの数学的モデルである」という位置づけに統一しました。「人間の脳は対数的に認識する」という強い神経科学的主張には広げません。 あわせて、ムンドゥルク族の実験結果についても「数を対数スケールに配置した」という要約から、**「数の空間配置が線形ではなく対数的なパターンを示した」**という、論文の記述により近い表現に改めます。
［A級：訂正済み］ 冒頭に書いたカーソンの件。第7稿の公開版では第2章に訂正セクションを設けて全面的に書き直したものを当初から掲載しました（下記出典1）。
［是正の副産物］ 訂正した結果、記事の主張はむしろ強くなった。カーソンが挙げる「規模が判断に反映される条件」——対象を明確に理解でき、シナリオが妥当に感じられ、熟慮できること——は、第7稿が提唱した「数の翻訳技術」そのものだったからである。「人間には無理だ」から「翻訳が足りないだけだ」へ。
4. 点検結果の総括
［筆者整理］
| 級 | 内容 | 件数 | 結論への影響 |
|---|---|---|---|
| A | 結論に影響しうる欠陥 | 2 | 1件は原資料で解決（結論は維持）、1件は訂正済み |
| B | 出典の格が足りない | 3 | なし（削除・格上げで対応） |
| C | 仮定値の扱い | 3 | なし（範囲を絞る） |
| 境界の未明示 | 事実と解釈の境界が示されていない（F4混入） | 7本すべて | 読者が根拠を追いにくい |
件数として最も多かったのは、A級でもB級でもなく、最下段である。
7本すべてに、事実と解釈の境界が明示されていない箇所があった。 熊楠＝サステナビリティ（001）、項目が足りなかった（002）、第三の型（004）、36マス（005）、選ぶのは倫理（006）、数感覚は対数（007）。
解釈があること自体は、問題ではない。 解釈がなければ記事にならないし、これらの解釈は私がいまも支持しているものだ。足りなかったのは、それが「調べて分かったこと」なのか「私がそう読んだこと」なのかを、読者が区別できる書き方である。
そして、これは書き足せば直る。 削除ではなく追記で解決する種類の指摘である。
5. なぜこうなったか：検索は「文」を返すが、「立場」は返さない
ここが本稿でいちばん書きたいことである。
検索やAIで情報を集めて書くとき、返ってくるのは「文」であって「文献の立場」ではない。
カーソンの論文には、確かに「80ドル、78ドル、88ドル」と書いてある。検索結果にも、その部分が出てくる。だが、その数字が論文の中でどういう役割を果たしているか——支持されている主張なのか、これから反駁される主張なのか——は、抜粋には出てこない。
［筆者の分析］執筆プロセスの構造変化
| Before：従来の人力による執筆 | After：検索・AIを使った執筆 |
|---|---|
| 文献を借りてきて、頭から読む | 検索して、該当箇所が返ってくる |
| 著者の立場が自然に頭に入る | 著者の立場が飛ばされる |
| 探す手間が大きく、出典数は少ない | 出典数は多いが、一件あたりの理解は浅い |
| 自分の解釈と文献の主張の境界が意識される | 境界が曖昧になる |
4行目が、事実と解釈の境界がぼやける原因である。
文献を頭から読めば、「ここまでが著者の言っていること、ここからは自分の考え」という境界が自然に意識される。抜粋で集めると、その境界が消える。 自分の解釈が、集めた文の隙間に染み込んでいく。
そして厄介なのは、出典が多い文章のほうが信頼できそうに見えることである。 実際には、出典20件で全部が抜粋読みの文章より、出典5件で全部が全文読みの文章のほうが堅い。
［筆者の見立て］AI時代に必要なのは、AIを使わないことではない。AIの答えと自分の判断を混ぜないことである。
6. 「調べる」とは何だったのか
点検を終えて、当初の想定が間違っていたことに気づいた。
私は「調べる」を、出典を探すことだと思っていた。
実際には、調べるという作業は少なくとも4層ある。
［筆者作成］「調べる」の4層
| 層 | 作業 | AIとの関係 |
|---|---|---|
| ① 探す | 関連する文献・データを見つける | 劇的に圧縮できる |
| ② 読む | その文献が全体として何を言っているかを把握する | かなり補助できる |
| ③ 検める | 数字の定義・著者の位置づけを確認する | 補助できるが、人間の確認が要る |
| ④ 分ける | どこまでが文献の主張で、どこからが自分の解釈かを線引きする | 補助できるが、最終判断は人間 |
①だけが劇的に速くなった。②〜④は、人間の判断を省略できるわけではない。
誤解のないように書くと、②〜④もAIは相当できる。 定義の突き合わせ、原文と要約の照合、主張と引用箇所の対応づけ、事実／推論／解釈の仮分類、反証候補の探索——。できないのは、最後に「これでいく」と決めることだけだ。
しかし、問題は①が速いと、②〜④を省略していることに気づかない。①が速くなった分だけ、②〜④に回すべき時間が相対的に圧迫されるからだ。例えば出典が20件あれば、20件分の②〜④が必要になるだ。
これが、AIを使った知的生産の本当のボトルネックだと思う。
［筆者作成］だから、執筆ルールを固定する
① 定義や概念の説明にはWikipediaを使ってよいが、数字の出典には使わない
② 論旨の中核に使う出典は、必ず全文（またはそれに準じる範囲）を取得して読む
③ 数字を引いたら、「この著者はこの数字を支持しているか、反証しているか」を一行で書けるか確認し、書けなければ使わない
④-1 比較表は、値の正確さよりも、出典の系統の統一を優先する
④-2 二次資料から数字を引くときは、それがその記事の「主題の中心」か「周辺」かを見て、周辺なら必ず原資料に当たる
⑤ 主張にはF1〜F5を付し、F4・F5であれば「私はこう読む」と明示する
⑥ 不確実な前提は必ず感度分析にかける
③は簡単なテストだが、極めて有効である。 カーソンの件は、この一行が書けたことで防げた。
⑥については、点検で救われた実感がある。 記事002以降、割引率も社叢面積も社数も、必ず複数シナリオの表にしてきた。単一の数字で結論を出していたら、記事003の大阪の件で表全体が崩れていた可能性さえある。
不確実な前提で書くときの保険は、感度分析である。
7. 実務への転用：この点検表は、そのまま仕事に使える
ここまで自分の記事を題材にしてきたが、この手順は企業や自治体の文書作成にもそのまま使えると思われる。
特にサステナビリティ関連の資料——統合報告書、TNFD開示、新規事業の企画書、補助金申請等——は、外部の数字や資料を大量に引用して組み立てられる。 そして今、その作業の多くはAIを介して行われている。
つまり、本稿で見つかった欠陥は、いま日本中の資料で同時多発している可能性が高い。
［筆者作成］引用文書のセルフチェック7項目
- その数字は一次資料か。 統計なら統計表そのものを開いたか
- 引用元の著者は、その数字を支持しているか、反証しているか。 一行で書けるか
- 同じ表の中で、データ系統が混ざっていないか
- 年次は揃っているか
- 定義は揃っているか。 「神社」が宗教法人単位か、包括数か、施設数か
- 事実と解釈が、書き分けられているか（F1〜F5）
- その数字が2割ずれたら、結論は変わるか
7番が最も実務的である。 変わらないなら、多少の不確かさは許容できる。変わるなら、その数字は資料の急所であり、一次資料まで遡る価値がある。限られた検証コストをどこに集中するか——その優先順位を決めるのが7番の役割だ。
そして6番が、本稿で新たに加わった項目である。 企画書や提案書で最も揉めるのは、数字の誤りではなく、「それは事実なのか、あなたの見立てなのか」が曖昧なときである。
［そして、ここが本質だと思う］
AIによって、情報を集めるコストは大きく下がった。だとすれば、これから組織に蓄積される価値は、情報の量ではない。
集めた情報を検証し、意味づけし、意思決定に使える形に変えるプロセスそのものが、組織の知的資産になっていく。同じ資料を作っても、その裏に検証の履歴があるかないかで、数年後の耐久性がまったく違う。
本稿でいえば、記事003の数値が原資料に接続され直したことより、「どの数字を原資料まで遡るべきか」を判定する手順が手元に残ったことのほうが、資産としては大きい。
8. 結論：解釈は、解釈と書いたほうが強い
シリーズ7本を点検して、次のことを学んだ。
解釈を解釈と書いても、記事は弱くならない。むしろ、強くなる。
「熊楠はサステナビリティの先駆者だった」と断定するより、「私は熊楠をそう読む」と書いたほうが、読者は書き手を信用する。断定は、それが事実である場合にのみ強い。解釈を断定にすると、事実部分の信頼まで巻き添えにする。
第2稿で私は「明治政府の計算式には項目が足りなかった」と書いた。第6稿では「割り引かれる時間を決めるのは物理である」と書いた。第7稿では「実感できない数は意思決定に入らない」と書いた。
本稿で加えるなら、こうなる。確認されていない数字を、確認済みの事実として使ってはいけない。そして、解釈は解釈と書いたほうが、事実部分まで強くなる。
9. これからのこと
この点検をもって、今後のリアル理科社会の書き方を変えます。
001〜007は、7つの問いを社会に投げた記録でした。008は、その問いだけでなく、自分が問いをつくり、調べ、書くというプロセスそのものを検証した記録です。
そこで見えてきたのは、リアル理科社会で大切にしたい一つの方法です。
問いを立てる。
事実を確かめる。
理科と社会、異なる専門の知をつなぐ。
事実と解釈を分ける。
そして、知を意思決定に変える。
これからは、この方法を歴史や制度の分析だけに閉じません。
実際の新規事業では、技術と事業のあいだで何が失われているのか。サステナビリティでは、数字がなぜ意思決定につながらないのか。知財では、なぜ権利が事業戦略の中に入りきらないのか。
現場にある正念場の問いに対し、本場の知見を繋ぐ形を、リアル理科社会の実践題材としていきます。
もちろん、個別案件をそのまま語るのではなく、そこから再利用できる構造・問い・判断の方法を取り出して、誰かの次の意思決定に使える形に変える。それが、これからのリアル理科社会です。
「理科と社会をつなぐ」という看板は変えません。
ただし、つなぐこと自体を目的にはしません。
専門知をつなぎ、
異なる立場をつなぎ、
事実と解釈をつなぎ、
最終的に、現実を動かす判断につなげる。
その方法論を、実際の現場で試し、失敗し、修正し、また言語化する。そして、そこで得た知見を、記事として昇華し汎用化するだけでなく、教育・研修・新規事業・サステナビリティ・知財など、それぞれの現場で再利用できる知的資産にしていく。
その実践者として、まず自分自身が試します。本稿は、その最初の一歩でした。
出典一覧
A. 本文で根拠として使用した資料
- Carson, R. T. “Contingent Valuation Surveys and Tests of Insensitivity to Scope”（Kopp, Pommerhene & Schwartz eds., Determining the Value of Non-Marketed Goods, Kluwer, 1997 所収） https://econweb.ucsd.edu/~rcarson/papers/gscope.pdf
- 南方熊楠顕彰館「神島」（保安林指定→1930年県指定→1935年国指定の3段階と、熊楠の主導的関与） https://www.minakata.org/relatedspot/relatedspot/kashima/
- まっぷるウェブ「南方熊楠が守った国の天然記念物『神島』の自然」（本稿では二次資料の表記揺れの実例として参照） https://articles.mapple.net/bk/22733/?pg=2
- 大濱徹也「神社合祀」『世界大百科事典』（コトバンク） https://kotobank.jp/word/神社合祀-298629
- 文化庁『宗教年鑑 令和5年版』第2表⑵「全国社寺教会等宗教団体・教師・信者数（２）都道府県別」の「宗教法人・神社」欄（令和4年12月31日現在）。本稿の神社数はすべてこの単一系統による https://www.bunka.go.jp/tokei_hakusho_shuppan/hakusho_nenjihokokusho/shukyo_nenkan/pdf/r05nenkan.pdf ／一覧ページ https://www.bunka.go.jp/tokei_hakusho_shuppan/hakusho_nenjihokokusho/shukyo_nenkan/
B. 監査の過程で参照した資料（本稿の根拠ではありません）
- 神社リサーチ「都道府県別 神社数ランク」（民間データベース。記事003が混在させていた系統の一つとして、照合のために参照） https://www.bukyou.com/BukyBukyou/Shrine/indexEach.html
- 政府統計の総合窓口（e-Stat）「宗教統計調査 全国社寺教会等宗教団体・教師・信者数（2）都道府県別団体数」（出典5と同一の調査。本稿ではPDF本体から読み取ったため、参照先として掲載） https://www.e-stat.go.jp/dbview?sid=0003282740
本シリーズ既刊（各記事の詳細な出典は当該記事末尾を参照）
- リアル理科社会001「サステナビリティは南方熊楠に学ぼう」
- リアル理科社会002「明治政府は計算していた。ただし、項目が足りなかった」
- リアル理科社会003「100年前に知事の判断で神社合祀を免れた新潟の今」
- リアル理科社会004「下北沢：明治神宮でも、鎮守の森でもない、緑地の”第三の型”」
- リアル理科社会005「理系と文系の掛け算を36マスで表現してみた」
- リアル理科社会006「割引率を選ぶのは倫理、割り引かれる時間を決めるのは物理」
- リアル理科社会007「82年と70兆円は、なぜ実感できないか」
本記事は、筆者自身が公開した記事7本の主張と出典を点検した記録です。点検は公開版7記事の本文全文に対して実施しましたが、すべての誤りを発見できたことを保証するものではありません。「筆者試算」「筆者作成」「筆者の整理」「筆者の分析」「筆者の見立て」と明記した表・数値は筆者独自のものです。F1〜F5の区分は筆者が本稿のために設計したものであり、確立された学術的分類ではありません。神社数については、文化庁『宗教年鑑』（宗教法人単位）、神社本庁の包括数、民間データベースで数値系統が異なります。本稿の再計算は、文化庁『宗教年鑑 令和5年版』第2表⑵「都道府県別」の「宗教法人・神社」欄（令和4年12月31日現在、下記出典5）から直接読み取った公式単一系統によるものです。