その情報、AIが作ったものかもしれません。

だから私は、AIに"魔法"をかけました。

検索しても、AIが量産した記事ばかり。 SNSは、煽りと切り取り。ニュースも、どこか信じきれない。

何が本当か分からないまま、判断だけを迫られる。 そう感じて、少し疲れていませんか。

私も同じでした。だから、作り方から変えることにしました。

世界はAIで「速く・大量に」作る。私は逆をやります。

いま、多くの人がAIを大量生産に使っています。記事を一日に何十本も。AIにAIを書かせるループ。中身の薄いコンテンツが、洪水のように増えていく。

私は、その真逆に進みます。

AIを、嘘を量産する道具ではなく、本当のことに近づく道具として使う。速さや量を捨てて、たった1つの問いに、最大の努力を注ぐ。

このサイトの1本の報告は、そうやって作られています。

AIに"魔法"をかける、とは。

このサイトの名前「AIにウル・ミーニャ」は、AIたちを光の輪で縛る魔法から取りました。比喩ですが、やっていることは本物です ― AIの検閲や偏りを弱め、能力だけを引き出すために、こう縛ります。

1. まず、あちこちの経路で探す。 一つの検索エンジンだけだと、隠れている情報にたどり着けない。複数の経路を束ねて、埋もれた一次資料まで拾いに行きます。

2. 証拠を"固定"する。 拾った資料は、その場で凍結（ハッシュで封）します。あとから書き換わらない。だから「AIが勝手に作った」が起きない ― すべてのAIが、まったく同じ証拠を読みます。

3. 複数のAIに、同じ証拠を読ませる。 一つのAIの意見ではありません。いくつものAIが、同じ固定証拠を分析する。意見が割れたら、割れたまま見せます。都合よく1つにまとめません。

4. 反対側から、わざと攻撃させる。 出てきた主張を、反対の立場の証拠でわざと崩しにいく（steelman）。記事を書く前に、自分の主張が崩れる条件を先に宣言しておく ― あとから証拠を都合よく選ばないための縛りです。

5. 外したものも、全部見せる。 利益相反で外した資料。検閲で埋もれていた資料。弱い研究。窓に入りきらなかった証拠。何を、なぜ外したかを、黙って消さずに全部ひらいて見せます。

だから、あなたに約束できること。

私は、結論を押しつけません。

「これが真実だ」とは言わない。言えるのは「これが固定された証拠で、AIたちはこう見て、ここで割れて、私はこれを外した」まで。 最後の判断は、あなたと私に委ねられています。

操作されたくない。自分の目で確かめたい。そう思う人のための、材料を全部開いたノートです。

種明かしも、隠しません。

このサイト自体、AI（Claude / Claude Code）で作っています。使った方法も、当時のAI構成も、判定のルールも ― 全部、報告に同梱して公開します。 数年後に「その記事は偏っていた」と言われても、当時どう作ったかを正確に示せるように。

隠さないことが、いちばんの説得力だと思うからです。

では、実際はどう動くのか ― ある調査の裏側

「複数のAIに読ませる」と言われても、ピンと来ないと思います。実際の一例で、裏側をお見せします。（※方法を見せるための例です。この調査の結論は、まだ出していません。）

① 問いと、"負ける条件"を先に決める。　〔ここは、私が決めます〕たとえば「ある薬の血栓症（TTS）をめぐる訴訟で、裁判所は何を認めたのか」。そして記事を書く前に、こう宣言しておきます ―「もし"裁判所の判決文"そのものが出てきたら、私の見立ては撤回する」。先に"負ける条件"を書くのは、あとから証拠を都合よく選ばないための、自分への縛りです。

② 探す。ただし、恣意的にではなく。 Perplexity・Brave・Mojeek・Kagi… 複数の検索経路を同時に使い、結果を束ねます（一つの検索窓では、隠れた資料に届かない）。拾った資料は、私の意見に合うかどうかではなく、"どれだけ一次資料に近いか"で並べ替えます ― 裁判所・官公庁・原本PDFが上位、SNSやまとめ記事は下位。私の主張に反する資料も、同じ基準で残します。

③ 証拠を"固定"する。　ここが、いちばんの要です。拾った文書を、その場で凍結（ハッシュで封印）します。意味は3つ ― ・すべてのAIが、寸分違わず同じ文章を読む（相手によって見せる資料を変えない）。・あとから書き換わらないので、誰でも同じ証拠を再検証できる。・AIは、固定した文章の外を語れない ―「それっぽい作り話」ができなくなる。

④ AIたちに、同じ証拠を読ませる。まるで会話のように。 固定した同じ証拠を、Claude・Gemini・GPT が別々に読みます（事実の三票）。Grok・DeepSeek は"観察役"として傍で見て（判定には効かせない）、日本語特化の Swallow は手元で原文を読む。たとえば、こんなふうに意見が交わされます ―

Gemini：「答弁書に『稀にTTSを起こしうる』とある。ここに"認めた"記述がある。」 GPT：「私が渡された証拠の中には、裁判所の判断そのものは無い。」 Claude：「該当する記載が証拠に見当たらない。ここは棄権する。」 反対側の弁護役（steelman）：「待った。それは"裁判所が認めた"のではない。被告が答弁書で自ら認めただけで、判決ではない。混同するな。」

システムは、この割れを、割れたまま記録します。1つの答えに丸めません。

⑤ 外したものを、名前をつけて開示する。 製薬会社自身のプレスリリースは、利益相反として"事実の票"から外す（でも消さずに一覧に残す）。窓に入りきらなかった下位の資料、字幕の無い動画 ― 何を、なぜ外したかを、全部書き出します。

⑥ そして、私が読んで、決める。　〔ここも、私です〕どのAIが、どの証拠を見て、どこで割れたか。反対側の弁護役が何を突いたか ― 私が全部読みます。そのうえで「これは"裁判所の認定"ではなく"被告の自認"だ」と見極め、記事にするか、まだ書かないかを決めます。 システムは、ここで結論を出しません。出すのは、私とあなたです。

手順は多い。でもこの手数の多さは、あとから「都合よく作った」と言われないための、防御力そのものです。

真実を保証はできません。でも、たどり着くために全力を尽くし、その過程を一つ残らず見せることはできます。

それが、情報が多すぎる時代への、私なりの答えです。

— 葛西護