不確実性を前提に判断する

天気予報を思い出してください。「明日の降水確率は60%です」と聞いたとき、あなたはどうしますか？傘を持っていくか、持っていかないか——60%という数字のおかげで、あなたは「自分で」判断できますよね。もし予報士が「明日は絶対に雨です」と断言して晴れたら、がっかりします。

データの報告でも同じことが言えます。数字に「自信のなさ」を正直に添えることで、読む人は正しく判断できるようになります。このレッスンでは、AIツール（＝ChatGPTやClaudeなどの対話型AI）を使いながら「不確実性（＝100%確実ではないこと）を伝える」文章を15分で書く練習をします。

このレッスンを進めるために、次の準備が整っていることを確認してください。

• ブラウザでAIチャットツール（ChatGPTやClaudeなど）を開ける状態
• 何かひとつ、「データを使って伝えたいこと」があること（売上の傾向、アンケートの結果などで構いません。なくても架空の例で進められます）

特別なソフトウェアのインストールは不要です。

まずは、AIツールに次の指示文（プロンプト＝AIへの指示のこと）をそのままコピーして貼り付けてみましょう。[あなたのデータの内容] の部分だけ、自分のデータに書き換えてください。

次のデータについて、不確実性を含めた説明文を書いてください。
以下のルールを必ず守ってください：
- 「おそらく」「〜の範囲で」「〜という前提で」といった表現を必ず含めること
- 断言を避け、幅を持たせた表現にすること
- 数字には「約」「程度」をつけること

データ内容：[あなたのデータの内容]

何をしているか: AIに「断言しすぎない文章」をあえて指示しています。ルールを箇条書きにすると、AIは指示に従いやすくなります。

自分のデータがない場合: 次の例を使いましょう。 「先月の自社ECサイトのアクセス数は前月比15%増加。対象期間は2026年3月の1ヶ月間。」

良い例と悪い例を比べる

良い例:

「先月の売上は前年比で約12%増加しました。ただし、これは3店舗分のデータに基づくもので、全店舗に当てはまるとは限りません。」

悪い例:

「売上は12%上がりました。」

良い例では「約」「3店舗分のデータに基づく」「とは限らない」という言葉で不確実性を伝えています。悪い例は正確そうに見えますが、読む人が「すべての店舗で同じ結果が出る」と勘違いしてしまうかもしれません。

データには必ず「条件」があります。「いつ」「どこで」「誰を対象に」調べたのか——これらを文章に添えるだけで、読む人の誤解を大きく防げます。

料理レシピでいう「2人分」という書き方と同じです。条件がわかると読み手は安心します。

AIツールに次のように追加で聞いてみましょう。

先ほどの説明文に、次の前提条件を追記してください：
- 調査期間（いつからいつまで）
- サンプルサイズ（何件のデータか）
- 外れ値（極端に大きい・小さい値）の有無
- データの出所（どこから集めたデータか）

それぞれの項目を【前提条件】という見出しのもとにまとめてください。

何をしているか: データの「境界」を明確にしています。見出しをつけるよう指示すると、AIが整理された形式で出力してくれます。

「もし前提が崩れたらどうなるか」を一言添えると、さらに信頼できる文章になります。料理でいうと、レシピに「煮詰まりすぎたらお湯を足してください」と書いてあるのと同じです。先回りして注意点を伝えるイメージです。

AIツールに次のように聞いてみましょう。

この分析には、結論が変わってしまうリスクがあります。
次の2つの観点でリスクを挙げ、それぞれ「もし〜なら、結論は〜に変わる可能性がある」の形式で書いてください：
1. データの前提が崩れるケース
2. 外部環境が変わるケース

何をしているか: 「間違っていたらどうなるか」を読み手に事前に伝えています。出力形式を指定すると、読みやすい結果が得られます。

良い例と悪い例を比べる

良い例:

「もし来月以降に新しい競合店が開業した場合、この増加傾向は続かない可能性があります。その場合、増加率は5%程度に縮小すると見込まれます。」

悪い例:

「この増加傾向は今後も続きます。」

良い例は「もし〜なら」の形式で具体的なシナリオを示しています。悪い例は断定しており、読み手が対策を考える余地がありません。

ここまでの作業で、次の4つの要素が揃ったはずです。

1. 「おそらく」「〜の範囲で」を含む説明文
2. 前提条件（いつ・どこで・何件のデータか）
3. リスク（前提が崩れるケースと影響）
4. 範囲（どこまで言えて、どこからは言えないか）

これらをひとつの文書にまとめましょう。AIツールに次のように指示すると、きれいに整理してくれます。

これまでの内容を、以下の構成で1つのレポートにまとめてください：

（不確実性を含めた説明文）

（調査期間・サンプルサイズ・外れ値・データの出所）

（前提が崩れるケースと影響）

（範囲の明示）

**何をしているか**: 構成（＝文章の組み立て方）をあらかじめ指定することで、抜け漏れのないレポートができあがります。

まとめた文書が次のポイントを満たしているか、自分でチェックしましょう。

• 数字に「約」「程度」などの幅を示す表現がある
• いつ・どこで・何件のデータかが書いてある
• 「前提が崩れるケース」が1つ以上ある
• 「この分析で言えること・言えないこと」が書かれている
• 読んだ人が「このデータの限界」を理解できる

すべてチェックがついたら、このレッスンの完了です。完成したレポートのスクリーンショットを撮って保存しておきましょう。