情報品質向上プログラム
報告書の信頼性を高める具体的な方法：
- ソースフィルターの設定.edu/.govドメインや有名ジャーナルを優先的にクロールします。
- レトロスペクティブ・レファレンスAPA/MLA標準の参考文献を自動的に生成するには、PDFエクスポート時に「完全引用形式」にチェックを入れます。
- マルチモデルの検証.envでClaude+GPTデュアルモデルを設定し、主要な結果をクロスバリデーションする。
妥当性の検証技術：
- 接頭辞 "Fact Check: "の使用により、AIに疑わしい記述にラベル付けをさせる（例："Fact Check: Quantum Hegemony Achieved?）
- 類似した研究を時系列で比較する（Dockerボリュームを使用して過去のデータを保存する）
- リサーチディレクトリの sources.csv ファイルにオーソリティソースの URL を手動で追加する。
この答えは記事から得たものである。ディープリサーチWeb UI：多言語でのディープリサーチをサポートするAIアシスタントについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " AIが作成したレポートの権威と信頼性を高めるには？
