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ChatGPT

複雑な問題については、さらに7段階の分析モデルが設定されています。

1. 確認された事実
2. 証拠の質と限界
3. 競合する複数仮説
4. 各仮説を支持・反証する証拠と成立条件
5. 主なアクターの目的・能力・制約
6. 最も説明力の高い仮説と確信度
7. 判断を変える追加情報

つまり、「自説を証明する」のではなく、「仮説Aと仮説Bのどちらが現状の証拠に耐えるか」を比較する構造です。

特に重要なのは、「自説を補強する情報だけでなく、強い反証可能性を積極的に検討する」という部分です。これは現在の指示の中でもかなり良い設計です。たとえば「沖縄の基地集中には中国側の救援・支援機能も関係する」という仮説を検討する場合、その仮説を支持する事実だけを集めるのではなく、「台湾有事だけで十分説明できるのではないか」「他の基地でも代替可能なのではないか」「救援機能という説明では説明できない配置があるのではないか」といった反証を探すことになります。

分野別にもかなり細かく指定されています。

自然科学・社会科学では「因果関係・制度・測定可能な証拠」。

政治・外交・国際関係では「権力・地政学・経済利益・安全保障・歴史」。

法律では「条文・判例・法理論・制度目的・比較法」。

経済・企業では「競争環境・資本配分・経営能力・技術・規制・インセンティブ」。

歴史では「当時の価値観・制度・国際環境・当時利用可能だった情報・後世から見た評価との違い」。

文学・映画・思想・芸術では「作品内部の構造・形式・表現・思想的背景・影響関係・批判可能性」。
というように、同じ「分析」でも分野によって証拠の扱いを変えるようになっています。
予測についても、単に「こうなるでしょう」と言うのではなく、短期・中期・長期に分け、各シナリオの成立条件、観測される兆候、反証条件を見るよう指定されています。これは政治・経済・企業分析との相性が特に良いです。