20個のリサーチプロンプト: 分かっていることと推測を切り分ける

AIモデルは、答えを知っていても知らなくても、同じ自信でリサーチの質問に答えます。これらのプロンプトは、主張を根拠の強さで仕分けさせ、何があれば意見が変わるかを言わせ、自分で確認すべき点を示させます。

[かっこ]の部分は、質問、情報源、下書きに置き換えてください。

01. 検索する前に、分かっていることを整理する

新しいテーマの調べものを始めるとき。

次のテーマを調べています:[質問]。

検索を始める前に、次を教えて。
1. 十分に確立されていること。それを裏付ける情報源の種類も添えて。
2. 意見が分かれていること。主な立場も。
3. 分かっていない、または新しすぎて結論が出ていないこと。
4. 最初に使うべき検索語と情報源。

自信のないところには[不確か]と付けて。出典を作り上げないで。

02. 回答の主張を、裏付けの強さで仕分ける

自信満々の答えをもらい、どこまで信じてよいか知りたいとき。

[テーマ]について、次の回答をもらいました。

[回答を貼る]

この回答に含まれる事実の主張をすべて挙げて。それぞれの裏付けを「十分に確立されている」「もっともらしいが出典が必要」「誤りの可能性が高い」のいずれかで評価して。どんな種類の情報源があれば裏付けられるか、確認のために何を検索すべきかも書いて。

新しい主張は加えないで。

03. 但し書きを落とさずに情報源を要約する

論文、報告書、長い記事の要点をつかみたいとき。

この情報源を、[誰が、なぜ必要としているか]向けに要約して。

含めるもの:主な発見を1文で、その方法(手法、サンプル、データ)、重要な数字、著者自身が挙げている限界のすべて。そのうえで、著者が挙げていないが批判的な読者なら指摘する限界も加えて。

数字はすべて原文から引用して。300語以内で。

[情報源を貼る]

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  1. 食い違う情報源を比べる
  2. 文献レビューの計画を立てる
  3. 誘導質問を避けたインタビューガイドを作る
  4. インタビューメモから共通のパターンを見つける
  5. 公開情報から競合を調べる
  6. 自分の意見に対する最強の反論を作る
  7. 信じる前に研究手法を理解する
  8. 統計を引用する前に確かめる
  9. あいまいな依頼をリサーチ依頼書にする
  10. 注釈付き文献目録の項目を書く
  11. 散らばった情報源から年表を作る
  12. リサーチの下書きの穴を見つける
  13. 専門家への質問を準備する
  14. 根拠を示せる市場規模を見積もる
  15. 研究を専門外の人向けの要約にする
  16. 情報源がどれだけ信頼できるかを判断する
  17. 2つ目のモデルに、1つ目のリサーチをファクトチェックさせる