AIが作成したグラフのキャプションをデータと一行ずつ照合・確認する方法
AIが作成したグラフのキャプションがデータと食い違っている場合は、文章を修正する前に、グラフの元データ表やラベルと各主張を照合して確認しましょう。系列、指標と単位、日付、軸のスケール、合計値、不確実性の順に確認します。キャプションの正確な主張、確認した根拠、不一致の内容、修正案を記録してください。これによりレビューの追跡性が確保され、一見もっともらしく見える要約の中に基本的なデータエラーが紛れ込んだままになるのを防ぐことができます。
適切なバージョンの根拠資料を揃えることから始める
キャプション、グラフ画像またはインタラクティブグラフ、そして基となるデータテーブルまたはダウンロードデータを収集します。また、グラフの出典注記、サブタイトル、脚注、および情報源が提供する調査手法や定義も確認してください。これらの資料が同じバージョン、地域、期間、指標を参照していることを確かめます。グラフ画像単体では正確な数値が分からない場合があるため、表が入手できないときは、画像から目測で推測するのではなく、正確な数値を要する主張を「未検証」として記録してください。
チェック中はAIの下書きを変更せずそのまま保持します。どのグループがより高いか、変化がいつ起きたか、その規模はどれくらいか、合計が増加したか、不確実性の範囲が重複しているかなど、個々の言明に分解します。1つの文に複数の主張が含まれている場合があり、それぞれに個別の根拠が必要です。公的なグラフ作成ガイドラインでは、タイトル、サブタイトル、出典、脚注、軸のテキスト、日付、カテゴリーラベルを単なる装飾ではなく、グラフを解釈するための重要な構成要素として扱っています。英国国家統計局（ONS）「Chart details: Chart text」
各系列名をプロットされたデータと照合する
キャプションに記載されているすべてのグループを、グラフの凡例、直接ラベル、およびデータ内の対応する列やフィールドと比較します。ラベルが入れ替わっていないか、省略されすぎて曖昧になっていないか、関連する別のカテゴリーと混同されていないかを確認してください。グラフで色や線のスタイルが使用されている場合は、それぞれを凡例の項目と照合します。対応関係が明確でない場合は、色だけでグループを判断しないでください。
次に、主張の方向性を確認します。ある系列が別の系列を上回っているとキャプションに記載されている場合は、指定された日付やカテゴリーにおける数値を比較します。系列が上昇、下降、または横ばいであると書かれている場合は、全体的な視覚的印象に頼るのではなく、該当するデータの推移を確認してください。別の担当者が同じ検証を再現できるよう、照合したフィールド名やラベルを記録しておきます。ONSは、ラベルを短縮する場合でも周囲のテキストに詳細な情報を残しつつ、カテゴリーラベルを明確かつ簡潔に保つことを推奨しています。ONS グラフテキストガイドライン
数値を比較する前に指標と単位を確認する
軸のタイトル、目盛りラベル、サブタイトル、注記を読み、数値が何をどの単位で測定しているかを特定します。件数、割合、パーセンテージ、金額などは、数値が似ていてもまったく異なる量を表します。「千単位」などの乗数、パーセント記号、通貨記号を確認してください。キャプションがパーセントポイントの差をパーセントの変化として扱っていたり、割合を単なる実数として説明していたりしないか注意深く確認します。
可能な限り、同じ指標、単位、母集団やカテゴリー、指定された分母など、同類のもの同士を比較してください。キャプションで単位の換算や差の計算が行われている場合は、表示されている元の数値から換算や引き算を再現し、わずかな差異が四捨五入などの端数処理によるものかどうかを確認します。不明瞭な指標を勝手な推測で置き換えてはいけません。米国国勢調査局の報告基準では、軸へのラベル付け、グラフのスケールに適した単位、値や特殊な用語を定義する凡例の使用が求められています。米国国勢調査局「Statistical Quality Standard E2: Reporting Results」
日付、期間、およびデータの欠落をチェックする
キャプションに記載されているすべての日付を、グラフの軸および元データ表と比較します。特定の観測日と、月、四半期、年などの期間とを区別してください。年度末などの期間のラベルが開始年と終了年のどちらで表記されているかを確認し、言及されている最初と最後の時点がデータ内に実際に存在することを検証します。キャプションがある日付「以降」の変化を説明している場合は、その両端の時点を確認してください。
連続したトレンドとして記述する前に、欠測値、不規則な間隔、または系列の断絶がないか確認します。点と点の間に引かれた線は、その間のすべての日付でデータが収集されたことを証明するものではありません。入手不可能なデータや比較不能な推計値についての注記を確認し、修正後のキャプションにもそうした制約を反映させてください。ONSのガイダンスでは、日付ラベルは日付や期間を適切に示し、一貫した略語を使用し、グラフのメタデータには日付を完全に表記すべきであるとされています。ONS グラフテキストガイドライン
変化の大きさを記述する前にスケールを確認する
縦軸の目盛りラベルを読み、グラフが線形スケールか対数スケールか、また表示範囲がゼロから始まっているかを確認します。その上で、キャプションがデータの実際の値を説明しているのか、単に棒の見た目の大きさや傾きを説明しているだけなのかを検討してください。軸の途中が省略されていると小さな差が大きく見えることがあり、対数スケールでは見た目の等しい距離が示す値の意味が変化します。見た目の傾きの急さや棒の高さだけに基づいて、キャプションで変化を「劇的」と表現するべきではありません。
複数のグラフを比較する場合は、それぞれのスケールが一貫しているか確認します。グラフの表示範囲が限定されていたり非線形スケールが使われていたりする場合は、視覚的な効果を誇張する表現を避け、基にある数値をそのまま説明してください。米国国勢調査局は、比較される可能性のあるグラフではスケールを一貫させることを推奨しており、不適切な視覚的印象を避ける方法としてゼロを基準線にすることを挙げています。Datawrapperの折れ線グラフガイドラインでは、線形スケールと対数スケールで値の対応がどう異なるか、またカスタムの軸範囲をどのように設定できるかが説明されています。米国国勢調査局 報告基準、Datawrapper Academy「Customizing your line chart」
合計値と派生した主張を再計算する
キャプションに合計、平均、順位、差、または変化率（パーセント変化）が記載されている場合は、実際の元の数値と計算過程まで遡って確認します。どの行や期間が含まれているか、カテゴリーの重複がないか、グラフに小計または総計のどちらが表示されているかを確認してください。情報源に記載されている定義と精度に従って再計算を行います。グラフが四捨五入された数値を表示している場合、不一致に見える部分は端数処理が原因である可能性があります。表示されている精度で裏付けられない確定的な結果を主張しないでください。
変化率については、基準値と比較対象の値を特定し、計算に使用された分母を確認します。カテゴリー全体の合計については、それらのカテゴリーが合算される前提のものであること、および重複してカウントされているグループがないことを確認してください。情報源における派生指標の定義が不十分で再現できない場合は、もっともらしい計算を勝手に当てはめるのではなく、その主張を「未解決」として記録し、元の資料を確認してください。
不確実性を主張の一部として扱う
グラフにエラーバー、信頼区間、範囲、その他の不確実性を示す表示がある場合は、凡例や注記を確認してその記号の意味を把握します。情報源で明記されていない限り、その区間を信頼区間、誤差範囲、標準偏差などと勝手に呼んではいけません。キャプションが推計値を確定的なものとして報告していないか、2つのグループ間に差があると断定していないか、または図に示されている不確実性を無視していないかを確認してください。情報源で区間の説明がない場合は、グラフ資料でその解釈が裏付けられる場合にのみ不確実性の範囲として中立的に説明し、そうでない場合は意味が不明瞭である旨を明記してください。
不確実性は、結果がどのように推定されたか、また入力値の不確実性と明確な関係を持っています。見た目だけでそのラベルを推測するべきではありません。NIST（米国国立標準技術研究所）の概要では、不確実性の要素をその評価方法によって区別し、推計値が入力の推計値から導出されることを説明しています。キャプションのレビューにおける実用的なルールは、情報源の用語を忠実に守り、推計値と表示された不確実性が担保する以上の強い主張を避けることです。NIST「Basic definitions of uncertainty」
相違点の記録を残し、検証済みの主張のみを書き直す
修正履歴を後から検証できるようにするため、主張ごとに1つの記録を作成します。簡潔な記録項目としては、キャプションの文言、グラフまたは表での該当箇所、系列またはカテゴリー、指標と単位、日付または期間、情報源の数値または証拠、相違点の種類、解決策、レビュアーの対応状況などが挙げられます。相違点の種類としては、ラベルの不一致、単位の不一致、期間の誤り、スケールによる誇張、計算ミス、不確実性の脱落、入手可能な根拠からは検証不能、などが有用です。これらはレビュー用の記録項目であり、情報源そのものの代わりになるものではありません。
確認が完了したら、根拠によって裏付けられた主張のみを用いてキャプションを書き直します。重要な指標や期間を明記し、観察された主なパターンを記述し、重要な前提条件や留意点を平易に述べてください。検証できない主張は削除するか、何が不明のままであるかを明記します。単に文章の通りが良いからという理由で残してはいけません。グラフの背景にある詳細を必要とする読者のために、W3Cは簡潔な説明と、数値、傾向、表などの構造化された情報を含む必須情報の長い説明とを組み合わせることを推奨しています。W3C Web Accessibility Initiative「Complex Images」
最後の有効なチェックとして、各文を対応する元データの根拠と突き合わせて読み、「別のレビュアーでも同じ数値、ラベル、日付、スケール、不確実性の注記を見つけられるか？」と自問してみてください。もし見つけられないなら、その記録やキャプションにはさらなる具体性が必要です。目指すべきは、グラフが明確に裏付けている内容を伝え、根拠のない解釈を排除したキャプションです。