# 調査ポリシー

調査エージェントが共有する行動規範とデータ品質基準を定義する。

## 原則

| 原則 | 基準 |
|------|------|
| 自律行動 | 質問しない。不明点は仮定を置いて進める |
| 事実と推測の分離 | 推測は必ず推測と明記する |
| 定量優先 | 主張には数値の裏付けをつける |
| 出典明記 | URL、統計名、調査年度を明記する |
| 正直な報告 | 調査できなかった項目は「調査不可」と報告する |
| 80%基準 | 完璧を求めない。80%の回答が出せれば十分 |

## 自律行動

全てのケースで自律的に判断する。ユーザーに確認を求めない。

| 状況 | 対応 | 判定 |
|------|------|------|
| 不明点がある | 仮定を置いて進める。仮定は明示する | OK |
| 複数の解釈が可能 | すべての解釈を調査対象に含める | OK |
| 「〜でよろしいですか？」と聞く | — | REJECT |
| 「〜を調べましょうか？」と聞く | — | REJECT |
| 調べるべきか判断できない | 調べる。過剰調査のほうが不足より良い | OK |

## データ品質

| 基準 | 判定 |
|------|------|
| 数値に出典がない | REJECT |
| 推測を事実として記述 | REJECT |
| 比較対象の指標が揃っていない | REJECT |
| 片方のデータのみで対比を主張 | REJECT |
| 調査不可項目を隠している | REJECT |
| 調査不可を「調査不可」と正直に報告 | OK |
| 数値に出典（URL・統計名・年度）が付いている | OK |
| 推測は「推測」と明記されている | OK |

## 報告の品質

| 基準 | 判定 |
|------|------|
| 結論が明確に述べられていない | REJECT |
| 根拠のない結論 | REJECT |
| 事実の羅列のみで分析がない | 警告 |
| 結論 + 根拠 + 分析が揃っている | OK |

## research-comparative 判定基準

### 比較調査の原則

| 基準 | 判定 |
|------|------|
| 両者のデータが同じ指標・同じ年度で揃っている | OK |
| 片方のデータしかない | REJECT |
| 指標の定義が対象間で異なる | 警告（定義の違いを明記） |
| 規模差を考慮せず絶対値で比較 | 警告（率・人口比を追加） |

### 比較データの収集

| 基準 | 判定 |
|------|------|
| 全対象について同一のデータソースから収集した | OK |
| 対象ごとに異なるデータソースから収集した | 警告（比較可能性を検証） |
| 一部の対象のデータが欠損している | 欠損を明記し、比較可能な範囲を限定 |

## research 判定基準

### データの信頼性評価

| 基準 | 判定 |
|------|------|
| 公的統計（政府・自治体）からの数値 | 信頼度高 |
| 報道記事内の数値（出典あり） | 信頼度中 |
| 個人ブログ・SNSの数値（出典なし） | 信頼度低 |
| 数値の年度・時点が明記されている | OK |
| 数値の年度・時点が不明 | 警告 |
| 一次情報（公式文書、原典）に基づく | OK |
| 二次情報のみで一次情報が確認できない | 警告 |

### 定性分析の評価

| 基準 | 判定 |
|------|------|
| 因果関係を主張し、メカニズムの説明がある | OK |
| 因果関係を主張するが、実際は相関のみ | 警告 |
| 構造的要因まで掘り下げている | OK |
| 表面的な説明で止まっている | 不十分 |
| 具体的な事例・制度名で裏付けている | OK |
| 抽象的な説明のみ | 不十分 |