AIペルソナ対話調査 ノード図（入口案No.36・50代女性・入口「朝食を抜くのはよくない？」）

1. この調査で見たこと

50代の女性が短い悩みを ChatGPT に送り、回答に沿って質問を重ねたとき、どの経路で「腸活」「発酵」「腸内環境」に行き着くかを見ました。

2. 調査の条件

• ペルソナ：50代の女性。運動量が少ないので、朝食を食べずに済ませることが多いとき
• 入口の文：「朝食を抜くのはよくない？」
• 使ったAI：ChatGPT（GPT-6）。過去の会話や個人の設定が回答に影響しない状態で測定しました
• 何往復目まで：3往復目まで（4往復目は送っていません）

3. どれだけ調べたか

全体

• 送った質問の数：43
• 回答の数：43
• 枝の数：1往復目 1 → 2往復目 7 → 3往復目 35
• 医療の話題で打ち切った枝：0

2往復目の7本の内訳と各枝の結果

回答の見出しから拾った7本

勧められた食品から拾った0本

回答の数は、その枝の2往復目と3往復目の回答の合計です。「腸活」「発酵」「腸内環境」「Web検索あり」は、その中で当てはまった回答の数です。

4. 結果

「腸活」「発酵」が出た経路（0回答）

ありません。

「腸内環境」が出た経路（1回答）

• 入口「朝食を抜くのはよくない？」 → 2往復目「お腹が空かないなら食べなくていい？」 → 3往復目「運動量が少なくても何を取ればいい？」 → 回答「… 筋肉の維持、体の修復 鶏肉、魚、卵、豆腐、納豆 食物繊維 腸内環境、血糖管理 野菜、海藻、きのこ、もち麦 ビタミン・ミネラル …」

Web検索ありの回答と引用元のサイト（2回答）

• 入口「朝食を抜くのはよくない？」 → 2往復目「昼に食べすぎないコツは？」 → 引用元：justonecookbook.com
• 入口「朝食を抜くのはよくない？」 → 2往復目「昼に食べすぎないコツは？」 → 3往復目「昼に魚を食べるならどれがいい？」 → 引用元：保健医療局

5. 測り方の決まり

• テーマの拾い方：前の回答の見出し（番号付きの項目）と、勧められた食品の名前から、回答に出た順に拾い、テーマごとに質問を1つ送りました。2往復目は見出しから最大5つ・食品から最大3つ、3往復目は見出しから3つ・食品から2つです（片方が足りなければもう片方で埋めます）
• 2往復目の回答の主題が、受診・薬・病名の治療・検査値の管理に傾いた枝は、3往復目に進めませんでした
• 3往復目まで測りました
• 同じ1往復目の回答から枝を分けて測りました。どの枝も同じ親の回答の上にあります（3往復目は、同じ枝の2往復目の回答の上にあります）
• ChatGPT が聞き返してきたときは、聞かれたことだけを1文で答え、質問の前に添えました

6. 図の読み方

• 赤い実線の枠は、回答の本文に「発酵」「腸活」が出た回答です。赤い点線の枠は「腸内環境」が出た回答です（両方出た回答は実線）。選択肢ボタンの文言は数えていません
• 赤い枝は「発酵」「腸活」の回答へ至る道筋で、それ以外は灰色です
• 箱の左上の「質問」は ChatGPT に送った質問、「ChatGPT の回答」はその回答です。回答の箱を押すと右の欄に全文が出ます
• 「Web検索あり」の印を押すと、右の欄に引用元の一覧（サイト名・ページ名・URL）が出ます
• 「終了：医療の話題」は、3往復目に進まなかった枝の印です
• 最初は「発酵」「腸活」「腸内環境」が出た経路だけを開いています。「すべて開く」で全体を、箱の右の丸でその先を開閉できます（数字は閉じている箱の数）

• 回答の全文は ChatGPT の回答の原文です。