はじめに
AI の回答を一件ずつ監査する
読む回答の範囲を先に決め、表現・競合・主張を原文と件数で報告します。
この依頼で使う
「AI は自社を実際にどう説明している？ 同じ誤解が繰り返されていないか」
取得前に決める
対象プロンプト、AI、期間、読む件数、抽出方法を取得前に決めます。都合のよい回答だけを選ばず、読んだ集合を回答 ID で固定します。
CLI クイックスタートで認証を済ませ、orc workspace current --json で対象を確認します。例の ID・URL・日付・設定値は対象に置き換えます。書き込みは承認済みの変更に限ります。
1. 対象の回答を列挙する
次の例は一つの質問・AI の回答です。対象期間を指定し、並び順と件数を記録します。必要件数を満たすまでページングします。
orc answers list --prompt-id YOUR_PROMPT_ID --platform openai --start-date 2026-09-01 --end-date 2026-09-07 --sort created_at --order desc --limit 20 --json2. 全文を読んで原文を記録する
集合内の全回答を取得します。ブランドの説明、同時に挙がる競合、価格や機能の主張、引用 URL を回答 ID ごとに記録します。繰り返しは「読んだ N 件中 n 件」で報告します。
orc answers get YOUR_ANSWER_ID --json3. 確認できた事実と照合する
誤りの可能性がある主張は、承認された製品・価格情報と照合します。主張、正しい情報、両方の出典を残します。近くにある引用だけで誤解の原因を決めません。
持ち帰る結果
監査した回答 ID、対象条件、原文の引用、反復件数、照合結果、未確認の主張。
取得に失敗した場合は、エラーと対象条件を残します。空のデータ、ページング途中、権限不足を完了した調査に含めません。
次の作業
失敗が残る場合は、失敗を報告して再検証するで、このワークフローと失敗した手順を報告へ添えます。