AI生成の意見を扱う際、多角的な検証プロセスは問題を見つけ出すのに役立ちます：論理は本当に筋が通っているか？データは根拠があり、真実か？重要な情報の見落としはないか？隠された仮定や前提は何か？

この思考フレームワークは非常に実用的です。ほとんどのAI生成の回答は、少なくともいずれかの段階で失敗します。特に暗号市場の分析、取引シグナル、またはプロジェクト評価のように正確性が求められるシナリオではなおさらです。このフレームワークを使って一つ一つ確認することで、情報の判断力を大幅に向上させることができます。取引の意見を読むときも、プロジェクト分析を行うときも、この習慣を身につける価値があります。