一次情報から構造を整理するという考え方 ―

― Deep Research と Fukabori

はじめに

情報は、すでに世の中に溢れています。
検索すれば、解説記事、まとめ、意見、断定的な結論がいくらでも出てきます。

それでも多くの人が、
「結局、何をどう判断すればいいのか分からない」
という状態に陥ります。

その原因は、情報量の不足ではありません。
問題は、
一次情報に立ち返らず、構造が整理されないまま理解しようとしていることにあります。

FUKABORI EYE が行っている Deep Research は、
この問題に正面から向き合うための調査方法です。

Fukabori（深掘り）とは何か

Fukabori（深掘り）とは、
単に「詳しく調べる」ことではありません。

• たくさんの記事を読むこと
• 分かりやすい解説を集めること
• 専門家の意見を並べること

これらは 深掘りのように見えて、実は違います。

FUKABORI EYE が定義する Fukabori とは、

一次情報に立ち返り、
その背後にある構造を整理すること

です。

Deep Research の出発点は「一次情報」

Deep Research は、必ず 一次情報から始まります。

具体的には、

• 官公庁・政府機関の公開資料
• 白書・統計データ
• 法令・制度原文
• 海外政府・国際機関の公式文書
• 学術資料・研究データ

といった、解釈が入る前の情報です。

ニュース記事や解説記事は便利ですが、
それらはすでに「誰かの視点」で切り取られています。

Deep Research では、
まず 切り取られていない情報そのものに触れます。

なぜ「構造整理」が必要なのか

一次情報は、そのままでは読みにくく、分かりにくいものです。

• 情報量が多い
• 表現が専門的
• 前提知識を要求される

その結果、

• 重要な点が見えなくなる
• 本質と枝葉が混ざる
• 判断を誤る

ということが起こります。

Deep Research では、
一次情報をもとに 次のような整理を行います。

• 何が前提条件なのか
• どこが論点なのか
• どの要素が因果関係にあるのか
• どこが変数で、どこが固定なのか

これは「要約」ではありません。
構造の可視化です。

Deep Research は「結論を出すため」のものではない

FUKABORI EYE が大切にしている点があります。

それは、

結論を先に決めない

という姿勢です。

Deep Research は、

• 正解を押し付ける
• 特定の選択肢に誘導する
• 都合の良いデータだけを拾う

ための手法ではありません。

むしろ逆で、

• 何が分かっているのか
• 何が分かっていないのか
• どこにリスクがあるのか
• どこに可能性があるのか

を 整理された形で提示することが目的です。

最終的な判断は、
常に 読む人・使う人自身に委ねられます。

なぜ FUKABORI EYE は Deep Research を広めたいのか

多くの現場で、
「調べること」そのものがコストになっています。

• 時間がかかる
• 情報が多すぎる
• 何を信じていいか分からない

その結果、

• 十分に考えないまま判断する
• 他人の意見に引きずられる
• 本来避けられたリスクを取る

ということが起こります。

Deep Research は、
判断の質を上げるための土台作りです。

FUKABORI EYE は、
この調査方法そのものを社会に広めることで、

• 経営
• 行政
• 医療
• 技術
• 社会課題

あらゆる分野で、
より冷静で、納得感のある判断が増えることを目指しています。

おわりに

Deep Research と Fukabori は、
特別な人のためのものではありません。

• 一次情報に立ち返る
• 構造を整理する
• 結論を急がない

この姿勢さえあれば、
誰でも実践できる考え方です。

FUKABORI EYE では、
今後もこの方法に基づいた調査・整理を公開していきます。

それぞれの判断のための
静かな材料置き場として、
活用していただければ幸いです。

― Deep Research は何をし、何をしないのか
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