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pack: ja-communication
language: ja
name: コミュニケーションパターン
version: 1.1.0
patterns: 4
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  id: bootstrap-patterns-pre-provenance
  status: needs-quarterly-refresh
  source: maintainer-curated pattern packs before quarterly corpus snapshot tracking
  last_validated: null
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# コミュニケーションパターン

### 19. チャットボットの痕跡

**注意語彙：** お役に立てれば幸いです、ご不明な点がございましたら、以下にまとめました、ご紹介させていただきます、さらに詳しい情報が必要な場合は、お答えします

**問題：** チャットボット用の会話表現がコンテンツにそのまま残っている。

**発火条件：** リアルタイム対話ではないコンテンツ（記事、報告書、文書）にチャットボット的表現が1つでも出現する場合。

**除外条件：**
- 実際のチャットセッションの記録・文字起こし
- チャットボットインターフェース用のUIコピー
- 分析対象として引用された対話テキスト

**Semantic Risk:** LOW
**Preservation Note:** チャットボット風の前置きを削る際、実際の案内、操作手順、サポート範囲まで削らない。礼儀は短く残してよい。

**修正前：**
> フランス革命についてまとめさせていただきます。お役に立てれば幸いです！さらに詳しい情報が必要な場合は、お気軽にお尋ねください。

**修正後：**
> フランス革命は1789年に始まった。直接のきっかけは国家の財政破綻寸前の状態と、パリでのパン価格の高騰だった。

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### 20. 学習データ切断日の免責

**注意語彙：** 私の知識のカットオフ時点では、リアルタイム情報にはアクセスできません、最新の情報と異なる場合があります、具体的なデータは変動している可能性があります、最新の情報をご確認ください

**問題：** AIの学習データ制限に関する免責表現がコンテンツに残っている。

**発火条件：** 編集・報道・分析コンテンツにAI学習データの限界を示唆する自己参照または免責表現が1つでも出現する場合。

**除外条件：**
- AIシステム自体を扱う技術文書での限界説明
- AI生成を意図的に開示する告知文
- 免責表現の代わりに日付・出典付きの具体的事実で置き換えられた場合

**Semantic Risk:** MEDIUM
**Preservation Note:** 免責表現を除去する際に、実際に不確実な情報が確定事実として残らないよう、出典または日付付きの事実で置き換えること

**修正前：**
> 私の知識のカットオフ時点では、同社の従業員数は約5,000人です。具体的なデータは変動している可能性がありますので、最新の情報をご確認ください。

**修正後：**
> 同社の2024年度有価証券報告書によると、従業員数は約5,000人。

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### 21. お世辞・追従的な語調

**注意語彙：** 素晴らしいご質問ですね、おっしゃる通りです、非常に鋭いご指摘です、とても興味深いテーマですね、大変価値のあるお考えですね

**問題：** AIは本題の前に質問者へのお世辞を入れる。

**発火条件：** 実質的な内容の前にお世辞・追従表現が1つでも出現する場合。

**除外条件：**
- このパターンに有効な例外はない——編集・分析・報道の文脈で追従表現は常に削除対象

**Semantic Risk:** LOW
**Preservation Note:** 過剰なお世辞を削っても、相手への敬意や質問への自然な受けは保つ。直截にしすぎて冷たい返答にしない。

**修正前：**
> 素晴らしいご質問ですね！おっしゃる通り、これは非常に重要なテーマです。経済的要因に関するご指摘は鋭いですね。詳しくご説明させていただきます。

**修正後：**
> 経済的要因が核心だ。昨年、住宅供給は18%減少したが、人口は2.1%増えており、需給ギャップが拡大している。

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### 29. 偽りのニュアンス（事後的な言い換え）

**注意語彙：** 実はもう少し微妙な問題で, 正確に言えば, 単純にはそう言えませんが, もちろん現実はもっと複雑で, より正確には, 公平に見れば, もう少し掘り下げると

**問題：** AIが「ニュアンスを加える」という名目で、自分が今言ったことをすぐに言い直す。新しい情報や根拠を示さず、同じ主張をわずかに違う表現で繰り返し、深みがあるように見せかける。

**発火条件：** 先行する主張を新たな証拠・視点なしに「微妙だ」というフレーミングで言い換える場合。

**除外条件：**
- 言い換えが実質的な修正を含むか、新たな根拠を引用している場合
- 結論が実際に変わる分析的転換の場合
- 話者が新しいデータで自己修正している対話記録

**Semantic Risk:** HIGH
**Preservation Note:** 偽りのニュアンス表現を除去する際に、先行する主張の内容そのものまで失わないよう注意。主張は保持し、根拠なき言い換え部分のみを除去する

**修正前：**
> リモートワークは生産性を向上させます。実はもう少し微妙な問題でして、リモートワークは特定の状況では生産性を高める可能性がありますが、他の状況では課題をもたらすこともあり、純効果は組織文化と個人の働き方によって異なります。

**修正後：**
> リモートワークは集中作業の生産性を高める——スタンフォードの研究でコールセンター従業員基準13%の向上が確認された。ただし自発的な協業には不利で、マイクロソフトの2021年社内データによると、完全リモート移行後にチーム間コミュニケーションが25%減少した。
