PR-181 AIの回答は事実として間違っていないが、なんとなく否定的なニュアンスで紹介されている気がする——AI回答のネガティブトーンを検知する方法

こんな悩みはありませんか？

「ChatGPTに自社のことを聞いてみたら、書いてある内容自体は間違っていないのに、なぜか歯切れの悪い、少し値踏みするような紹介のされ方をしていた」——事実誤認ではないぶん、どこに問題があるのか言語化しづらく、訂正依頼の対象にもしにくいものです。担当者の間でも「気のせいかもしれない」で片付けられがちですが、複数回・複数の質問で同じ傾向が出るなら、それは偶然ではなく検知すべきシグナルです。

この記事でできるようになること

複数回分のAI回答ログを見比べ、好意的・中立・否定的のどのトーンで紹介される傾向が強いかを整理し、単発の印象ではなく傾向として把握できるようになります。

使うプロンプト

入力に必要な素材

• 自社に関するAI回答ログ複数件（できれば5件以上。実行日・使用AI・質問文・回答全文をセットで）

あなたはAI回答のトーン分析担当です。1件だけの否定的な回答で「風評被害だ」と結論づけないという原則のもと、以下は【自社名】に関するAIの回答ログです。それぞれのトーンを分類してください。

# 事前確認
回答ログが1件も貼り付けられていない場合は分析を進めず、記録の貼り付けを依頼してください。件数が5件未満の場合は、分析は進めつつも「件数が少なく傾向とまでは言えない」旨を冒頭に明記してください。各行に「実行日｜使用AI｜質問文｜回答全文」の4項目が揃っているかも確認し、欠けている行があれば「情報不足」として分析対象から除外してください。

# 回答ログ
【実行日｜使用AI｜質問文｜回答全文、を1件ずつ貼り付ける（5件以上推奨）】

# 分析してほしいこと
1. 回答ごとに「好意的」「中立」「否定的」のいずれかに分類し、その判断根拠となった表現を回答本文から引用して示す
2. 事実として誤っている記述（ファクトエラー）と、事実は合っているがニュアンスが否定的な記述を分けて整理する
3. 否定的と分類した回答に共通するキーワード・文脈があれば指摘する
4. 全体に占める否定的トーンの割合を算出する(分子・分母を明記する)
5. 貼り付けられていない回答は分析対象に含めず、トーン判定はあくまで解釈であり断定ではないことを明記してください

# 出力形式
- 回答ごとの分類結果一覧: 実行日｜使用AI｜質問文｜トーン分類｜判断根拠となった表現
- ファクトエラーと否定的トーンの分離整理
- 否定的トーンの共通キーワード・文脈
- 否定的トーンの割合(分子/分母)

実行手順

1. 1
   自社名を含む質問（例:「【自社名】について教えて」「【自社名】の評判は？」）を複数のAIに投げ、回答全文をコピーして保存する（発見時は必ずスクリーンショットと実行日時・質問文もあわせて記録する）
2. 2
   最低5件たまったらプロンプトに貼り付けて実行する
3. 3
   「事実誤認あり」に分類された回答があれば、PR-133（是正ワークフロー起票）に進む
4. 4
   「事実は合っているが否定的トーン」の回答が多い場合は、自社サイト側の説明が誤解を招く書き方になっていないかを見直す
5. 5
   月次など定期的に同じ手順を繰り返し、否定的トーンの割合が増えていないかを追う

結果の読み解き方

注意点

関連レッスン・関連パターン

• レッスン V-D7 AI誤情報の是正・レピュテーション対応を身につける
• 関連パターン: PR-001 3つのAIで横断チェックする方法（回答ログを集める入口）・PR-133 是正ワークフローを起票する方法（事実誤認が見つかった場合の次の一手）