| name | fan-out-research |
| description | 経営判断・戦略・投資の中心命題を、執筆前に「反証テスト」にかける方法論。資料の主張を 3-5 個の検証可能な claim に分解し、deep-research や複数 subagent でファンアウトして各 claim を敵対的に (反証を探す形で) 検証し、refuted / caveat を確定させてから執筆に入る。 戦略資料・投資判断・経営提案を作る前、または「この前提は本当に正しいのか」「市場・競合・トレンドは実際どうなっているか」を確かめたいときは必ずこの skill を使う。資料を書き上げてから前提が崩れて作り直す事故を防ぐ。 実行エンジンは deep-research skill や Workflow / 複数 subagent — この skill は「いつ・何を・どう割って・どう検証するか」の設計を担う。単純な一次情報の取り込み (社内資料の読み込み) は source-fact-intake、軽い事実確認 1 件には使わない。 |
fan-out-research — 蓋然性を執筆前ゲートにする
鉄則: 書く前に反証する
- 資料の中心命題を一文で書く (例:「代理業務は AI で代替され、上流のパートナーシップに価値が移る」)。
- それを 3-5 個の検証可能な claim に分解する。各 claim は「データで真偽を問える」形にする (「市場は縮小する」でなく「過去 5 年で大手代理店の市場シェアは縮小したか」)。
- 各 claim を敵対的に (「これを反証せよ。反証材料を探せ」) 検証する。肯定材料だけ集めると確証バイアスで全部 "正しい" になる。
- 各 claim を supported / refuted / caveat (条件付き) に確定させる。
- refuted を消し、caveat を条件として明記してから執筆する。 supported だけが本文の断定文になれる。
claim の割り方 — 「意思決定が必要とする問い」で割る
調査をテーマ (例: "AI と広告業界") で割ると、面白いが決定に効かない情報が集まる。決定が必要とする問いで割る。
- 悪い: 「生成 AI の動向を調べる」
- 良い: 「①顧客が内製化すると我々の受注はどれだけ減るか ②上流に移った competitor は実際にシェアを回復したか ③この投資のペイバックは何年か」
decision-deck-architecture の決定項目 N とリサーチの claim を対応させると、「どの決定の根拠か」がタグ付けされ、検証結果がそのまま資料の論拠になる。
敵対的検証 — 反証を探す / 多数決
claim の確からしさが資料の信頼性を決めるので、肯定検索で済ませない。
- 反証プロンプト: 各 verifier に「この claim を反証せよ。反証材料・反例・否定するデータを探せ。確信が持てなければ refuted 寄りに倒せ」と投げる。
- 多数決 (3-vote): 重要な claim は独立した 3 つの verifier にかけ、過半が refute したら落とす。1 回の検索で "それっぽい" 肯定が出ても採らない。
- 視点を分ける: 同じ反証を 3 回でなく、観点を変える (データはあるか / 反対の事例はないか / 時間軸で変わらないか)。
Workflow skill の adversarial-verify / loop-until-dry パターンが使える。深い検証は deep-research skill に claim を渡す。
出典の生存確認
- 採用する出典の URL は生存確認する (リンク切れ・改変を踏まない)。
- 数値は一次資料に当たる。二次・三次引用の伝言ゲームを断ち切る。
- 検証結果は「claim / 判定 (supported/refuted/caveat) / 根拠 / 出典 URL」で構造化して残す (JSON 等)。執筆時にそのまま引ける。
references/verification-record.md の型を使う。
実行 (ファンアウトの道具)
- deep-research skill: 1 つの問いを多源で深掘り・出典付きレポート化。claim をそのまま渡す。
- Workflow: 複数 claim を並列に finder → adversarial verify → synthesize。loop-until-dry で取りこぼしを減らす。
- 複数 subagent: 観点別 (市場 / 競合 / 自社 / 時間軸) に分けて blind に走らせ、突き合わせる。
- 規模は問いの重要度に合わせる。中心命題の検証は手厚く (3-5 claim × 3-vote)、補足は軽く。
