--- title: "AIを使った調べものの進め方と確かめ方｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/guide/ai-for-research/ description: "AIを使った調べものは、AIに全体像と論点の整理を任せ、数字・日付・固有名詞・法令は元の資料にあたって確かめる分担にすると、速さと正確さを両立できます。調べる前の準備、確かめ方、記録の残し方をまとめました。" updated: 2026-11-12 publisher: "フロレンティナ株式会社" --- はじめる[柱：ユースケースと効果](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/) # AIを使った調べものの進め方と確かめ方 執筆：[桐谷彰人](https://www.ai-ready.jp/about/authors/#kiritani)更新 2026-11-12最終確認 2026-11-12出典 4件[図解 2点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 AIを使った調べものは、AIに全体像の把握と論点の整理を任せ、数字・日付・固有名詞・法令は元の資料にあたって人が確かめる分担にすると、速さと正確さを両立できます。 自社の「ユースケースと効果」の準備度は？[10問・約3分で確かめる（無料・登録不要）](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) 生成AIに質問すると、短い時間でまとまった答えが返ってきます。業務の調べものに使うと便利な一方で、もっともらしい誤り（ハルシネーション）が含まれることもあります。この記事では、調べものの工程ごとのAIの使い方と、答えを確かめる手順を整理します。 この記事でわかること - 調べもののどの工程にAIを使うと効果的か - AIの答えを確かめる手順と、確かめる優先順位 - 社内で調べものにAIを使うときの決めごと ## 調べもののどこにAIを使えばよいですか？ 調べものは、「問いを立てる」「全体像をつかむ」「情報を集める」「確かめる」「まとめる」の工程に分けられます。AIが得意なのは、全体像をつかむことと、集めた情報を整理することです。一方で、情報が正しいかを確かめることは、人が持つ工程です。 | 工程 | AIの使い方の例 | 人が持つこと | |---|---|---| | 問いを立てる | 調べたいことを伝え、確かめるべき論点の候補を出してもらう | 何のために調べるか、どこまで調べるかを決める | | 全体像をつかむ | 分野の基本的な用語や仕組みを説明してもらう | 説明が自社の状況にあてはまるかを判断する | | 情報を集める | 調べる先（官公庁・業界団体など）の候補を挙げてもらう | 実際に元の資料を開いて読む | | 確かめる | 資料の要約や、複数の資料の違いの整理 | 数字・日付・固有名詞・法令を元の資料で確かめる | | まとめる | 構成案や下書き、表への整理 | 結論と根拠が合っているかを確かめる | **AIの答えは「調べものの出発点」として使い、結論の根拠には元の資料を使う**と考えると、使い方がぶれにくくなります。 調べものの工程と、AIと人の分担 - **問いを立てる**：AI：確かめるべき論点の候補を出す／人：何のために、どこまで調べるかを決める - **全体像をつかむ**：AI：基本的な用語や仕組みを説明する／人：自社にあてはまるかを判断する - **情報を集める**：AI：調べる先の候補を挙げる／人：**元の資料を開いて読む** - **確かめる**：AI：資料の要約や違いの整理／人：数字・日付・固有名詞・法令を元の資料で確かめる - **まとめる**：AI：構成案や下書き／人：結論と根拠が合っているかを確かめる AIの答えは出発点として使い、結論の根拠には元の資料を使います。 総務省の「令和8年版情報通信白書」の企業向け調査では、生成AIを使う業務の類型として「議事録・メール作成補助」「営業・販売」「社内ヘルプデスク」などが挙げられています。調べものは、こうした多くの業務の下ごしらえにあたる作業で、効果を感じやすい使い方の一つといえます。 ## AIの答えには、どんな誤りが含まれますか？ AIの答えには、次のような誤りが含まれることがあります。 - **事実の誤り**：数字や日付、人や組織の名前が違う - **古い情報**：制度の名前や内容が改正前のまま - **存在しない出典**：実在しない資料や、内容が合わないリンクを示す - **あてはまらない一般化**：海外の制度や大企業の例を、そのまま自社にあてはまるように説明する - **前提の取り違え**：質問の意図と違う前提で答える AI事業者ガイドラインは、AIを使う事業者に対して、AIの出力が誤りを含み得ることを前提に、精度とリスクの程度を理解して確かめてから使い、事業で使う場合は人が判断に関与することを求めています。誤りとの付き合い方は「[ハルシネーションとの付き合い方](https://www.ai-ready.jp/column/living-with-hallucination/)」でも扱っています。 読みながら、自社の現在地を確かめませんか クイック診断は10問・約3分・登録不要です。7つの柱ごとの目安と、「ユースケースと効果」を含めて次に取り組むことがわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/)[結果の解説（30分・無料）](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) ## AIの答えは、どう確かめればよいですか？ すべてを同じ深さで確かめるのは大変です。次の順で、影響の大きいものから確かめます。 ① **数字・日付・金額**：統計の数字、制度の施行日、締切など。元の資料（官公庁の公表資料、企業の公式発表など）で確かめます。 ② **固有名詞**：法令・制度・組織・製品の名前。正式な名前と、いまも同じ名前かを確かめます。 ③ **法令・規制の内容**：条文や所管官庁の案内で確かめます。判断に関わる場合は専門家に相談します。 ④ **出典として示された資料**：リンクが開けるか、その資料に本当にその内容が書かれているかを確かめます。 ⑤ **結論の筋道**：根拠から結論への流れに飛躍がないかを見ます。 確かめるときは、**AIに「本当ですか」と聞き直すのではなく、元の資料を自分で開く**ことが基本です。同じAIに聞き直しても、同じ誤りがくり返されることがあります。 影響の大きいものから確かめる順番 - **数字・日付・金額**：統計、施行日、締切などを元の資料で - **固有名詞**：正式な名前と、いまも同じ名前か - **法令・規制の内容**：条文や所管官庁の案内で。判断に関わる場合は専門家に相談 - **示された出典**：リンクが開けるか、本当にその内容が書かれているか - **結論の筋道**：根拠から結論への流れに飛躍がないか 確かめるときは、AIに聞き直すのではなく、**元の資料を自分で開く**ことが基本です。 Googleも、Webサイトで生成AIを使う場合のガイダンスで、生成AIは不正確な情報を含むことがあるため、公開前に人が事実を確かめることを勧めています。社外に出す資料やWebサイトの記事に調べた内容を使う場合は、同じ考え方で確かめます。 ## 質問の仕方で、精度は変わりますか？ 質問の仕方を工夫すると、確かめやすい答えを得やすくなります。 - **目的と前提を伝える**：「日本の中小企業が対象」「2026年時点の制度で」など、範囲を明らかにします。 - **分からないときは分からないと答えるよう頼む**：推測で埋めないよう指示します。 - **出典の示し方を指定する**：資料の名前と公開している組織を挙げてもらうと、元の資料を探しやすくなります。 - **論点を分けて聞く**：大きな質問を一度に聞くより、論点ごとに分けて聞くほうが、確かめる範囲がはっきりします。 Web検索と組み合わせて回答するAIや、時間をかけて多くの資料を調べてまとめる機能（ディープリサーチ）を使うと、出典つきの答えが得られる場合があります。それでも、出典の内容を確かめる必要は変わりません。質問の書き方の社内研修については「[社内のプロンプト研修の作り方](https://www.ai-ready.jp/guide/prompt-training/)」をご覧ください。 ## 社内で使うとき、何を決めておけばよいですか？ 調べものは多くの社員が日常的に行うため、次の点を決めておくと安心です。 ① **使ってよいサービス**：会社が承認したサービスを決め、入力した情報の扱いを確かめます。 ② **入力してはいけない情報**：社外秘の情報、取引先の情報、個人情報など。AI事業者ガイドラインも、個人情報や機密情報を不用意に入力しないよう求めています。 ③ **確かめる範囲**：社内のメモ程度なら簡単な確認、社外に出す資料や判断の根拠にする資料は元の資料で確かめる、のように用途で分けます。 ④ **記録と出典の書き方**：社外に出す資料には、確かめた元の資料を出典として書きます。AIの答えの文章をそのまま使わず、自分の言葉でまとめます。 文化庁の「AIと著作権に関するチェックリスト＆ガイダンス」は、AIの生成物を利用する前に、インターネットの検索などで既存の著作物と似ていないかを確かめることや、入力した指示などを確かめられるようにしておくことを、利用者が取れる備えとして挙げています。調べた内容を文章にまとめて社外に出す場合も、同じ考え方が参考になります。 市場や競合を調べる場合の進め方は「[AIで市場と競合を調べる進め方と確かめ方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-competitive-research/)」、確認の項目は「[AIの出力の確認チェックリスト](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-output-review-checklist/)」をご覧ください。 ## チェックリスト ## 関連するひな形・ガイド・用語 ひな形 - [AIの出力の確認チェックリスト](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-output-review-checklist/) ガイド - [AIで市場と競合を調べる進め方と確かめ方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-competitive-research/) - [メール・社内文書の作成へのAIの使い方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-for-business-writing/) - [生成AIのはじめ方：会社として最初の30日でやること](https://www.ai-ready.jp/guide/getting-started-with-generative-ai/) - [社内のプロンプト研修の作り方：頼み方・確かめ方・入力してよい情報を、自社の業務で練習する](https://www.ai-ready.jp/guide/prompt-training/) コラム - [ハルシネーションとの付き合い方](https://www.ai-ready.jp/column/living-with-hallucination/) - [AIの出力を確かめる人の目：どこで、誰が、何を見るか](https://www.ai-ready.jp/column/human-review-of-ai-output/) 用語 - [ハルシネーション](https://www.ai-ready.jp/glossary/hallucination/) - [ディープリサーチ](https://www.ai-ready.jp/glossary/deep-research/) - [グラウンディング](https://www.ai-ready.jp/glossary/grounding/) - [RAG（検索拡張生成）](https://www.ai-ready.jp/glossary/rag/) - [AI検索](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-search/) ## よくあるご質問 QAIが示した出典があれば、内容は正しいと考えてよいですか？ A出典が示されていても、その出典に本当にその内容が書かれているとは限りません。出典のページを開き、該当する記述を自分の目で確かめることをお勧めします。出典そのものが存在しない場合もあるため、リンクが開けるかも確かめます。 Q調べものに使うとき、入力してはいけない情報はありますか？ A社外秘の情報や個人情報は、会社が承認したサービスで、扱いを確かめた場合を除いて入力しないようにします。AI事業者ガイドラインも、AIを使う事業者に対して、個人情報や機密情報を不用意に入力しないよう求めています。 QAIの回答をそのまま社内資料に使ってもよいですか？ AAIの回答は誤りを含むことがあるため、数字・日付・固有名詞・法令などは元の資料で確かめてから使います。社外に出す資料では、確かめた資料を出典として記載し、他人の文章をそのまま写していないかも確かめます。 ## この記事に出てくる用語 - [生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/generative-ai/) - [ハルシネーション](https://www.ai-ready.jp/glossary/hallucination/) - [要約](https://www.ai-ready.jp/glossary/summarization/) - [AI事業者ガイドライン](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-guidelines-for-business/) - [ディープリサーチ](https://www.ai-ready.jp/glossary/deep-research/) - [プロンプト](https://www.ai-ready.jp/glossary/prompt/) - [著作物](https://www.ai-ready.jp/glossary/copyrighted-work/) - [グラウンディング](https://www.ai-ready.jp/glossary/grounding/) - [RAG（検索拡張生成）](https://www.ai-ready.jp/glossary/rag/) - [AI検索](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-search/) ## 「ユースケースと効果」のほかの記事 [この柱の解説 →](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/) [広げる／ユースケースと効果AIの効果の測り方：時間・費用・品質の指標桐谷彰人2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/guide/measuring-ai-impact/)[定着させる／ユースケースと効果AIの効果を測り続ける：全社に広げた後の指標の見直しと、続ける・広げる・やめるの判断嵐保憲2026-10-26](https://www.ai-ready.jp/guide/sustaining-ai-impact/)[はじめる／ユースケースと効果AIを使う業務の選び方：業務の棚卸しから優先順位まで石田誠2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/guide/choosing-ai-use-cases/) ## 出典 1. [総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」本編](https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/pdf/20260331_1.pdf) 2. [総務省「令和8年版情報通信白書」生成AIの業務利用状況](https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/html/nd121130.html) 3. [文化庁「AIと著作権に関するチェックリスト＆ガイダンス」（令和6年7月31日）](https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/seisaku/r06_02/pdf/94101701_01.pdf) 4. [Google 検索セントラル「ウェブサイトで生成 AI によるコンテンツを使用するための Google 検索のガイダンス」](https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/using-gen-ai-content?hl=ja) 最終確認日：2026-11-12 ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・事業承継・上場・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティ・研修はアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) 目次 1. 調べもののどこにAIを使えばよいですか？ 2. AIの答えには、どんな誤りが含まれますか？ 3. AIの答えは、どう確かめればよいですか？ 4. 質問の仕方で、精度は変わりますか？ 5. 社内で使うとき、何を決めておけばよいですか？ 6. チェックリスト 7. よくあるご質問 この記事が扱う柱 主に「ユースケースと効果」 [ユースケースと効果の解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/) 自社の準備度を確かめる 10問・約3分・登録不要。7つの柱ごとの目安がわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「AIを使った調べものの進め方と確かめ方｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/guide/ai-for-research/