調査・検証・訂正
編集方針
読者が結論だけでなく根拠まで戻れることを基準に、調査、執筆、機械検査、訂正を行います。
情報源の優先順位
- 製品の公式ドキュメント、公式発表、利用規約、料金表
- 論文、公的機関、標準化団体、統計の原資料
- 一次情報だけでは分からない影響を補う、取材記事や専門家の解説
検索結果の要約やAIの回答だけを出典にはしません。コミュニティ投稿や利用者の質問を使う場合は、需要や事例の存在を示す材料と、仕様を確定する根拠を区別します。
変わりやすい情報の確認
価格、機能、提供地域、モデル名、制度、日付は変わる前提で扱います。確認した日を記事に残し、現在の条件とずれる可能性がある場合は、契約や導入の前に公式情報を確認するよう案内します。
実測と資料の区別
実際に操作、計算、ビルド、比較した内容だけを実測として扱います。試していない機能、購入していない製品、経験していない効果を体験談として書きません。再現条件が結果を左右する場合は、環境や前提も併記します。
AIツールの利用
調査候補の整理、構成、下書き、重複検査、リンク検査などにAIツールを使う場合があります。AIの出力は誤る前提で扱い、数値、固有名詞、引用、URL、重要な結論は元資料へ戻って確認します。AIを使ったことを理由に、存在しない体験や出典を補いません。
公開前の検査
- 見出し、説明、本文量、確認日の不足
- 根拠のない断定、誇大表現、内部作業メモ
- 広告・アフィリエイト表示と実際の広告リンクの一致
- 内部リンク、画像、参照先の欠落
機械検査は文章の正しさそのものを保証しません。機械で検出できない文脈、因果関係、引用の妥当性は、出典と本文を照合して判断します。
誤りを見つけたとき
- お問い合わせメールなどで指摘を受け、対象箇所と根拠を確認します。
- 誤りが確認できた場合は、該当記事を訂正し、必要に応じて更新日や訂正内容を残します。
- 確認できない場合は、断定を弱める、未確認と明記する、または掲載を見合わせます。
利益相反と広告
広告や紹介料がある場合も、評価の条件と出典を変えません。広告表示の具体的なルールは広告・アフィリエイト方針に記載しています。
最終更新日：2026年8月24日