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Fact-Check
AIが生成した文章の『本当っぽいけど実は違う』を捕まえるスキル。生成と検証を別パスに分けることで、書き手の自信バイアスを排除し、ハルシネーションを体系的に検出する。
3秒でわかる
- 何をしてくれる
- AIが生成した文章の『本当っぽいけど実は違う』を捕まえるスキル。生成と検証を別パスに分けることで、書き手の自信バイアスを排除し、ハルシネーションを体系的に検出する。
- 始め方
- AI にスキルを入れるスキルとは、AI への作業手順書（SKILL.md）です。Claude Code・Codex・Cursor・GitHub Copilot などの対応 AI に読み込ませて使います。外部サービスの鍵（API キー）や有料の契約が要るかどうかは、当サイトではまだ確かめられていません。使う前に配布元の説明をご確認ください。
- 料金
- 未確認（配布元と、使う AI の料金をご確認ください）
- 人気
- 小規模（325回入れられた）
- 安全性
- 軽い注意点あり：説明文の検査で指摘あり（外部通信）
最初の3歩
準備中。当サイトではまだ手順を確かめられていません。配布元のページをご覧ください。
外すときは置いたフォルダを消すだけ（Claude Code なら再起動不要）
広報・PR
skills.sh
ファクトチェック
信頼性検証
広報
情報精査
ハルシネーション検出
インストールコマンド
npx skills add jwynia/agent-skills@fact-check
⚙ 何ができるか
🔍
クレーム抽出
文章から検証可能な主張（統計・日付・引用・因果関係など）を全て抽出し、そもそも何を確かめるべきかをリスト化する。
🗂
主張のカテゴリ分類
ハード検証／一般論／引用／推論／意見の事実化 の5区分に仕分け、それぞれに適した検証方法を適用する。
📚
出典突合による検証
『記憶で確かめる』を禁じ、必ず外部ソースに当たる。結果は『確認済み／部分支持／不明／矛盾／古い』の5パターンで記録。
📊
信頼度の総合判定
コンテンツ全体の信頼度をHigh／Medium／Low／Unreliableで提示。未検証の主張も明示し、読み手に判断材料を残す。
💼 広報での活用場面
📢
プレスリリース配信前の校閲
AIが下書きしたリリース中の『業界初』『市場シェアNo.1』『○○%改善』などの主張を、配信前にまとめて検証する。
📰
調査レポート・ホワイトペーパーの検証
引用した統計や有識者コメントが本当に出典通りかを洗い出し、不正確な引用を未配信段階で潰す。
📝
企業ブログ・noteの事実確認
社外コラムで頻出する『研究によれば』『専門家は』などの曖昧表現を一掃し、出典を明記した堅実な記事に変える。
📏 導入の難易度
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やや簡単
スキル自体は軽量。運用のコツは『生成後に必ず別パスで走らせる』を徹底すること。
🔄 類似ツール・スキルとの違い
| 比較対象 |
Fact-Check との違い |
| 人手の校閲 |
網羅性と速度でAIが上回る一方、業界文脈の理解では人手に軍配。併用が理想。 |
| research スキル |
researchは執筆前の情報収集、fact-checkは執筆後の検証。役割分担が明確。 |
✅ 編集部の評価
調査PR・広報の実務には極めて相性が良い。『LLMが書いた文章は信用できない』を前提に、生成と検証を工程として分離する思想が、編集部の校閲プロセスをそのまま自動化できる。プレスリリースのダブルチェック工数削減に直結するため、広報チームは優先度最高で導入推奨。
編集部注：jwynia氏の agent-skills パッケージの一部。『生成と検証を別パスに分ける』という設計思想が、調査PR会社の校閲業務と親和性が極めて高い。編集部による手動追加。
🛡 安全性チェック
軽い注意点あり
説明文の検査で指摘あり（外部通信）
調べた日 2026/09/23
安全性の表示は推定で、監査ではありません。ソフトは公開されている検査結果と脆弱性の報告、更新の止まり具合から判断しています。スキルは配布元の説明文からの推定で、配布物の中身（SKILL.md や同梱のプログラム）まではまだ検査できていません。「重大な問題は見つからず」は、問題が無いことの証明ではありません。軽い指摘が付いていることもあります。小さなプロジェクトや新しいスキルは低めに出ます。
外部ソースへのアクセスが必須であり、検証対象のコンテンツが外部に送信される可能性があります。機密情報を含むコンテンツの検証には注意し、スキルがどのように認証情報を管理しているか確認が必要です。
検出されたリスク (3件)
外部通信
「出典突合による検証」のため、検証対象の主張が外部ソース（Webサイトやデータベースなど）に送信される可能性があります。機密情報を含むコンテンツの検証には注意が必要です。
シークレット/認証情報へのアクセス
外部ソースへのアクセスにAPIキーや認証情報が必要となる可能性があり、その管理方法が不明です。
プロンプトインジェクションのリスク
LLMベースのスキルであるため、悪意ある入力によって意図しない動作や外部ソースへのアクセス方法の操作リスクがあります。
何を見た判定か: 配布元が公開している説明文を AI（Gemini）が読んで推定したものです。
配布物の中身（SKILL.md 本体や同梱のプログラム）は、まだ検査できていません。
📦 インストール手順
スキルとは、AI への作業手順書（SKILL.md）です。Claude Code・Codex・Cursor・GitHub Copilot など、
スキルを読み込める AI で使えます。下の手順は Claude Code の場合の例です。
1.
ターミナルで claude と入力して Claude Code を開く
2.
下の1行をコピーして貼り、Enter を押す
npx skills add jwynia/agent-skills@fact-check
3.
日本語で「○○して」と頼む
やめるときは、置いたフォルダを消すだけです（Claude Code なら再起動は要りません）。
Claude Code を入れていない場合は、先に配布元の案内に従って用意してください。
