核心
AI判定の精度向上を考えるとき、「入力データを増やす」「モデルを変える」だけでなく、プロンプト構造を変えるというコストゼロの選択肢がある。
具体的な手法: コンフルエンス分析 + 確信度スコア
複数ルールの補強/矛盾関係をプロンプトに定義し、AIに**確信度（0-100）**を出力させる。
補強関係（同方向） → 確信度UP (+15)
矛盾関係（逆方向） → 確信度DOWN (-20)、見送り推奨
これにより「精度を上げる」と「外れても損しにくい」の両面をカバー。
ラテラルシンキングの5つの視点転換
| 視点 | 問い |
|---|
| 入力を変える | データ以外の判断材料は？ |
| 判定者を変える | 1つのAIだけが最善か？ |
| 時間軸を変える | 毎回ゼロから判定する必要があるか？ |
| 出力を変える | 二択/三択が最善か？ |
| 否定する | 精度以外に勝つ方法は？ |
学び
プロンプト改善は「文言を磨く」ではなく「構造を変える」が最もインパクトが大きい。