この情報は、なぜ判断に使えるのか。

AIで地域の移動シグナルを構造化し、人が判断できる実装案へ。

公開シグナルが入力となり、出典の記録・矛盾検出・日本市場適合性の分析を経て、レビュー可能なケースとレポートになります。各段階の入力・変換・出力・証拠・不確実性・人の責任・推論しないことを、段階を選んでたどれます。

処理段階を選ぶ

矛盾・鮮度チェック

各段階で、何が入り・どう変換され・何が出て・証拠は何か・不確実性・人の責任・推論しないこと、を明示します。

地域課題を調べる — Signal Research
公開ソースを継続巡回し、移動課題の兆候（減便・廃止・待機時間・制度変更）を拾い上げます。
出力：出典つきシグナル
出典を記録する — Evidence Lineage
すべての記述に出典と取得日を紐づけ、後から検証できる形で保存します。
出力：検証可能な証拠チェーン
情報の食い違いと鮮度を確認する — Contradiction & Freshness
情報源どうしの食い違いと古さを検出し、断定に使えるかを分類します。
出力：確度ラベルつき事実
ニーズと解決策を照合する — Need–Solution Matching
地域のニーズと製品・技術・運行形態を条件レベルで突き合わせます。
出力：適合する選択肢と欠落条件
日本市場適合性を分析する — Japan-fit Analysis
規制・運用条件・保守・パートナーの観点で日本適合のギャップを特定します。
出力：ギャップと改修優先度
レポートにまとめる — Case & Report Structuring
検証結果をレポートと実行案に構造化し、人のレビューへ回します。
出力：レビュー待ち成果物

分析処理の構造（公開情報の種類から判断材料まで）

各処理段階の入力・変換・出力・出典・不確実性・人の判断点
処理	入力	変換	出力	出典・日付	不確実性	人の判断点
抽出・正規化	公開文書・計画資料	対象範囲・時間帯・影響の構造化	構造化シグナル	公開資料（取得日つき）	低	—
証拠リンク・重複排除	複数ソースの同一事象	同一論点への証拠束ね	証拠チェーン	各出典を保持	低	—
矛盾・鮮度チェック	資料間の食い違い	新しい情報を優先し古い情報を降格	確度ラベルつき事実	日付比較	中→低	矛盾が解けない場合は人が判定
ニーズ分類・照合	地域ニーズ×製品仕様	条件レベルでの適合照合	適合する選択肢＋欠落条件	製品公開仕様	中	—
日本市場適合性のギャップ分析	区分・基準・保守網の要件	認証経路と保守要件の特定	ギャップ一覧と優先度	制度公開情報	中	制度解釈は人が確認
ケース構造化・レビュー	上記すべて	レポート・実行案として構造化	レビュー待ちケース＋次の検証	全出典を継承	明示	公開・推奨は必ず人が判断