経営・行政・医療に共通する「構造整理」の力

はじめに

Deep Research や Fukabori は、
特定の業界や専門分野のための方法ではありません。

むしろこの調査手法が力を発揮するのは、

• 利害関係が複雑
• 情報が多い
• 判断の責任が重い

といった 難しい領域です。

本記事では、
経営・行政・医療という異なる分野に共通する視点から、
Deep Research がどのように応用できるかを整理します。

共通する課題は「情報不足」ではない

まず、3分野に共通する前提があります。

それは、

問題は、情報が足りないことではない

という点です。

経営・行政・医療の現場では、

• 資料は揃っている
• データもある
• 専門家の意見もある

それでも、

• 判断が割れる
• 議論が噛み合わない
• 決断が先送りされる

ということが起こります。

原因は、
一次情報が構造として整理されていないことにあります。

経営分野での応用

経営判断では、

• 市場データ
• 業界動向
• 財務数値
• 技術トレンド

といった情報が混在します。

Deep Research では、

• 事実と仮説を分ける
• 短期要因と中長期要因を切り分ける
• 外部環境と内部要因を整理する

ことで、

• なぜ判断が難しいのか
• どこが不確実なのか

を明確にします。

結論を急がず、
判断の前提を揃えることが目的です。

行政分野での応用

行政では、

• 法令
• 制度設計
• 統計
• 現場の実態

が複雑に絡み合います。

Deep Research では、

• 制度の前提条件
• 想定されている対象
• 実際の運用とのズレ

を一次情報から整理します。

これにより、

• なぜ制度が機能しにくいのか
• どこで誤解が生じているのか

が見えるようになります。

評価や批判を目的とせず、構造を理解する。
それが行政分野での Deep Research の役割です。

医療分野での応用

医療分野では、

• ガイドライン
• 研究データ
• 統計
• 現場判断

が混在します。

Deep Research では、

• 研究結果の前提条件
• 対象集団の違い
• 数値の意味

を丁寧に分解します。

これにより、

• 何が確立している知見なのか
• どこに不確実性があるのか

を冷静に把握できます。

これは、
不安を煽らないための調査でもあります。

分野が違っても、やっていることは同じ

経営・行政・医療は分野が違いますが、
Deep Research のプロセスは共通しています。

• 一次情報に立ち返る
• 情報を分解する
• 構造として整理する
• 分かっていること／分かっていないことを分ける
• 結論を急がない

この積み重ねが、
分野横断で通用する理由です。

なぜ Deep Research を広めたいのか

FUKABORI EYE が Deep Research を広めたい理由は、
単に調査を請け負いたいからではありません。

• 感情的な議論
• 極端な意見
• 不完全な理解

が判断を左右する場面が増えているからです。

Deep Research は、
その流れに対する 静かな対抗手段です。

おわりに

Deep Research は、

• 専門家だけのものではなく
• AIに任せきる方法でもなく

自分で考えるための調査姿勢です。

経営でも、行政でも、医療でも、
判断が必要な場面は必ず訪れます。

そのときのための
土台づくりの方法として、
Deep Research を活用していただければと思います。

シリーズの位置づけ

• ① 思想（Deep Research × Fukabori）
• ② 何をしないか（調査代行との違い）
• ③ プロセス（深掘りの実践）
• ④ 実例（FolderMill）
• ⑤ 分野横断（経営・行政・医療）

👉 これで「Deep Research を理解する連続記事」が完成です。