情報信頼性チェック（強化版v7）
説明
AI回答の信頼性を検証します。@引用文書または現在の会話内容を直接検証できます。デフォルトでは会話内に結果を表示し、内容が大規模または重要な場合のみ、作品生成の確認を求めます。 v7の新機能：柔軟な入力ソース、スマートな出力戦略。 v7は何度も改良を重ねたバージョンで、多くのロングテール特性に対応し、重要な情報の検証に適しています。 多重検証：情報源の独立性、数、権威性；出力の論理矛盾検出；情報分野の確認；中英語源の比較。
関連スキル
すべて表示
ファクトチェック
あらゆる主張、結論、データ、提案をAIファクトチェッカーに任せられます。ウェブでの出典調査、5段階の信頼度評価、推論の問題点の検出を行い、そのまま転送できる検証レポートを作成します。 【できること】検証したい主張を貼り付けると、3つのステップで自動チェックします。 🔍 分解——主張を「検証可能な事実／そこから導かれた結論／価値判断」に分け、立場や意見を事実として扱わず、厳密に区別します 🌐 ウェブで出典調査——出典、サンプル、統計の定義、時期、完全な文脈を一つずつ確認し、複数の情報源で相互検証します 🧩 推論のチェック——隠れた前提、相関関係と因果関係の混同、見落とされた別の説明、結論が成り立つ条件や成り立たない条件を見つけます 【選ばれる理由】 ✅ 5段階の信頼度評価：確認済み／概ね正しいが限定が必要／議論の余地あり／証拠不十分／明らかに誤り。各項目に出典リンク付き ✅ 4部構成のレポート：信頼できる事実と修正点／推論の最も重要な問題点／補強後の最も妥当なバージョン／どの程度まで信じられるか ✅ 憶測で補いません：調査で確認できない場合は正直に「証拠不十分」と示し、「おそらく正しい」でごまかしません ✅ レポートは完成品：読者、顧客、コミュニティにそのまま転送できます 【こんな方に】個人メディアやコンテンツの制作者、投資家やアナリスト、学生や研究者、そして「この言葉は信じてよいのか」をすばやく判断したいすべての方に適しています。 【使い方】検証したい主張をそのまま貼り付けてください。一文から段落まで対応できます。たとえば「橋本病の人はよく元気がない」と入力すると、出典付きの信頼度評価レポートが得られます。 ⚠️ 医療・法律・投資などの専門的な問題については、情報の検証のみを目的としています。最終的には専門家の意見を確認してください。
執筆論文AIGC類似度低減・品質保持リライトエキスパートv7.0
📚 学術論文 AIGC 類似度低減・品質保持リライトエキスパート v7.0 大学院生、研究者、論文執筆者向けに開発された学術テキスト最適化スキルです。「発生源制御→プロセス修正→結果検証→逆自己チェック→再検査イテレーション」をコアサイクルとし、原意、専門用語、データ、主要な結論を保護しながら、論文内のテンプレート表現、機械的な論理、内容の空虚さ、用語の不正確さ、スタイルの不一致などを体系的に診断・最適化します。🔍📝 🌟 コア機能 🔬 多層リスク診断 10 種類の汎用テキストフィンガープリントをカバーし、ChatGPT、Claude、DeepSeek、文心一言などのモデルに共通する表現パターンを識別します。 🧠 深層意味再構築 単なる同義語置換にとどまらず、命題の表現、情報の順序、論証の切入点、エビデンスの構成方法からアプローチし、より自然で深みのある学術的論証を再構築します。 ✍️ 品質保持リライト 13 種類の文型変換戦略と 20 種類の高頻度テンプレート表現除去手法を組み合わせ、機械的な文構造、繰り返しの接続詞、過度に整った表現を改善します。 📊 論文全体の構造診断 大ループと五大鉄三角形を用いて、研究課題、理論、レビュー、方法、結論、革新性の間に完全なサイクルが形成されているかをチェックします。 🧩 細分化された章対応 要旨、序論、文献レビュー、研究方法、結果、考察、結論に対して、それぞれ異なる診断・リライト戦略を適用します。 🌐 言語間リスクスキャン 翻訳調、受動態の過剰使用、長文の入れ子、中日英混在の異常を識別し、中国語の学術表現をより自然で正確にします。 🔄 逆自己チェックサイクル リライト後、手法の分布、新たに追加されたテキストフィンガープリント、情報の完全性の3点から再検証し、「リライトするほどテンプレート化」や重要な内容の欠落を防ぎます。 🛡️ 学術規範の保護 文献、データ、事例、政策根拠を捏造しません。執筆者が確認すべき情報は個別に注釈を付け、AIの使用状況を正直に開示するよう促します。 🎯 適用シーン ✅ 単一段落または部分的な章の最適化 ✅ 検出レポートでマークされた段落の修正 ✅ 要旨、序論、レビュー、考察、結論の精密修正 ✅ 論文全体のAIGCリスク特徴診断 ✅ 対象ジャーナルの言語・構造適合 ✅ 投稿前の品質レビューと一貫性検証 📦 最終成果物 📄 品質保持されたリライトテキスト 🔎 リスク・問題診断レポート 🛠️ リライト戦略と手法の説明 ✅ 逆自己チェックと情報完全性レポート 💡 執筆者確認事項と修正提案 🎓 原意を歪めず・論理を断ち切らず・データを捏造せず・学術品質を低下させない ⚠️ 本スキルは学術表現の品質向上とテキスト内のリスク特徴低減を目的としており、特定の検出プラットフォームへの通過や特定の検出数値の達成を保証するものではありません。
研究権威情報検証器
ユーザーの質問に基づき、インターネット上で複数の情報源を検索し、情報の真実性と権威性をクロス検証します。広告やスパムコンテンツを除外し、信頼できる回答または最も可能性の高い回答を出力し、信頼度評価と代替的な思考の方向性を提供します。
情報信頼性チェック（強化版v7）
説明
AI回答の信頼性を検証します。@引用文書または現在の会話内容を直接検証できます。デフォルトでは会話内に結果を表示し、内容が大規模または重要な場合のみ、作品生成の確認を求めます。 v7の新機能：柔軟な入力ソース、スマートな出力戦略。 v7は何度も改良を重ねたバージョンで、多くのロングテール特性に対応し、重要な情報の検証に適しています。 多重検証：情報源の独立性、数、権威性；出力の論理矛盾検出；情報分野の確認；中英語源の比較。
関連スキル
すべて表示ファクトチェック
あらゆる主張、結論、データ、提案をAIファクトチェッカーに任せられます。ウェブでの出典調査、5段階の信頼度評価、推論の問題点の検出を行い、そのまま転送できる検証レポートを作成します。 【できること】検証したい主張を貼り付けると、3つのステップで自動チェックします。 🔍 分解——主張を「検証可能な事実／そこから導かれた結論／価値判断」に分け、立場や意見を事実として扱わず、厳密に区別します 🌐 ウェブで出典調査——出典、サンプル、統計の定義、時期、完全な文脈を一つずつ確認し、複数の情報源で相互検証します 🧩 推論のチェック——隠れた前提、相関関係と因果関係の混同、見落とされた別の説明、結論が成り立つ条件や成り立たない条件を見つけます 【選ばれる理由】 ✅ 5段階の信頼度評価：確認済み／概ね正しいが限定が必要／議論の余地あり／証拠不十分／明らかに誤り。各項目に出典リンク付き ✅ 4部構成のレポート：信頼できる事実と修正点／推論の最も重要な問題点／補強後の最も妥当なバージョン／どの程度まで信じられるか ✅ 憶測で補いません：調査で確認できない場合は正直に「証拠不十分」と示し、「おそらく正しい」でごまかしません ✅ レポートは完成品：読者、顧客、コミュニティにそのまま転送できます 【こんな方に】個人メディアやコンテンツの制作者、投資家やアナリスト、学生や研究者、そして「この言葉は信じてよいのか」をすばやく判断したいすべての方に適しています。 【使い方】検証したい主張をそのまま貼り付けてください。一文から段落まで対応できます。たとえば「橋本病の人はよく元気がない」と入力すると、出典付きの信頼度評価レポートが得られます。 ⚠️ 医療・法律・投資などの専門的な問題については、情報の検証のみを目的としています。最終的には専門家の意見を確認してください。
執筆論文AIGC類似度低減・品質保持リライトエキスパートv7.0
📚 学術論文 AIGC 類似度低減・品質保持リライトエキスパート v7.0 大学院生、研究者、論文執筆者向けに開発された学術テキスト最適化スキルです。「発生源制御→プロセス修正→結果検証→逆自己チェック→再検査イテレーション」をコアサイクルとし、原意、専門用語、データ、主要な結論を保護しながら、論文内のテンプレート表現、機械的な論理、内容の空虚さ、用語の不正確さ、スタイルの不一致などを体系的に診断・最適化します。🔍📝 🌟 コア機能 🔬 多層リスク診断 10 種類の汎用テキストフィンガープリントをカバーし、ChatGPT、Claude、DeepSeek、文心一言などのモデルに共通する表現パターンを識別します。 🧠 深層意味再構築 単なる同義語置換にとどまらず、命題の表現、情報の順序、論証の切入点、エビデンスの構成方法からアプローチし、より自然で深みのある学術的論証を再構築します。 ✍️ 品質保持リライト 13 種類の文型変換戦略と 20 種類の高頻度テンプレート表現除去手法を組み合わせ、機械的な文構造、繰り返しの接続詞、過度に整った表現を改善します。 📊 論文全体の構造診断 大ループと五大鉄三角形を用いて、研究課題、理論、レビュー、方法、結論、革新性の間に完全なサイクルが形成されているかをチェックします。 🧩 細分化された章対応 要旨、序論、文献レビュー、研究方法、結果、考察、結論に対して、それぞれ異なる診断・リライト戦略を適用します。 🌐 言語間リスクスキャン 翻訳調、受動態の過剰使用、長文の入れ子、中日英混在の異常を識別し、中国語の学術表現をより自然で正確にします。 🔄 逆自己チェックサイクル リライト後、手法の分布、新たに追加されたテキストフィンガープリント、情報の完全性の3点から再検証し、「リライトするほどテンプレート化」や重要な内容の欠落を防ぎます。 🛡️ 学術規範の保護 文献、データ、事例、政策根拠を捏造しません。執筆者が確認すべき情報は個別に注釈を付け、AIの使用状況を正直に開示するよう促します。 🎯 適用シーン ✅ 単一段落または部分的な章の最適化 ✅ 検出レポートでマークされた段落の修正 ✅ 要旨、序論、レビュー、考察、結論の精密修正 ✅ 論文全体のAIGCリスク特徴診断 ✅ 対象ジャーナルの言語・構造適合 ✅ 投稿前の品質レビューと一貫性検証 📦 最終成果物 📄 品質保持されたリライトテキスト 🔎 リスク・問題診断レポート 🛠️ リライト戦略と手法の説明 ✅ 逆自己チェックと情報完全性レポート 💡 執筆者確認事項と修正提案 🎓 原意を歪めず・論理を断ち切らず・データを捏造せず・学術品質を低下させない ⚠️ 本スキルは学術表現の品質向上とテキスト内のリスク特徴低減を目的としており、特定の検出プラットフォームへの通過や特定の検出数値の達成を保証するものではありません。
研究権威情報検証器
ユーザーの質問に基づき、インターネット上で複数の情報源を検索し、情報の真実性と権威性をクロス検証します。広告やスパムコンテンツを除外し、信頼できる回答または最も可能性の高い回答を出力し、信頼度評価と代替的な思考の方向性を提供します。
次のお気に入りスキルを見つけよう
リサーチ、制作、日々の作業に役立つ厳選AIスキルをさらに探しましょう。