今年、日本各地で熊の出没が過去最多を記録しました。「なぜここまで急増したのか？」――この疑問は、自然環境の問題にとどまらず、人口減少・地域社会・都市構造など、私たちの暮らしそのものを映し出す鏡でもあります。
気候変動による冬眠リズムの乱れ、山の餌不足、耕作放棄地の拡大、人と熊の生活圏の重なりなど、複数の要因が静かに進行してきました。そこで今回は、共通プロンプトを設定し、8つのAIに「なぜ今年、熊が増えたのか？」という問いを分析させました。
自然環境・人口動態・社会構造・AI技術――それぞれの視座から、熊問題の“見えない輪郭”が立体的に浮かび上がります。
熊の増加を語ることは、山の話ではありません。「人と自然の境界がどのように変わっているのか？」を問い直すことで、これからの社会の姿が見えてきます。
AIそれぞれの分析を通じて、熊問題を「未来への警告」として捉え直すきっかけになれば幸いです。
- ChatGPT （チャットジーピーティー）
- Claude （クロード）
- Gemini （ジェミニ）
- Copilot （コパイロット）
- Grok （グロック）
- Perplexity （パープレキシティ）
- DeepSeek （ディープシーク）
- Le Chat （ル・シャ）
共通プロンプト
今回も共通のプロンプトを設定し、8つのAIに同じ問いを投げかけました。
熊の増加という現象に対して、AIはどの要因を重視し、どこに危機を見出すのか――その視点の差を読み比べることで、問題の輪郭がより立体的になります。
自然・人口・社会構造・技術という複数の切り口から、AIごとの分析スタイルと発想の違いを明確に抽出できるはずです。
以下の条件に従って、記事を作成してください。
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### 【テーマ】
**なぜ今年、日本で熊の出没が急増したのか――
その原因をAIの視点から分析し、今後のリスクと対策を考察してください。**
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### 【目的】
– 「なぜ熊が増えたのか？」という疑問に、複合的な要因を整理しながら答える
– 人間社会・自然環境・AI技術の視点を組み合わせて分析する
– 読者に“自分事として考える視点”を与える
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### 【読者像】
– 一般社会人、学生、行政関係者
– 熊問題のニュースを見聞きしたことはあるが、背景は知らない層
– 自然と社会の変化・人口減少・過疎化などに関心がある人
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### 【記事構成案】
1. **導入：なぜ「今年」なのか？**
– 熊の出没・被害が過去最多になっている現状を提示
– “なぜ急に増えたのか”という疑問を読者と共有する
2. **原因の分析（複合要因モデル）**
– **山の餌不足（ドングリ・ブナの凶作）**
– **気候変動・暖冬による冬眠の乱れ**
– **里山の管理不足・耕作放棄地の拡大**
– **人間活動の拡大・都市との距離の縮小**
– **人に慣れた熊の増加（順応型個体の登場）**
※ 統計・データが存在する可能性を示唆する（実データは不要）
3. **AIの視点（仮説・分析）**
– 「複数の緩やかな変化が今年重なった可能性」
– 人口減少データ・気候データ・植生データの相関
– “境界領域の変化”を数値化する視点
※（図：熊増加の複合要因マップ）
4. **今後のリスクとAI活用の可能性**
– 出没パターンの予測
– “人口減少地域”の監視ポイント化
– AIによる複合要因モデルの解析
– 自治体・地域社会との連携の必要性
5. **まとめ**
– “今年の増加”は偶然ではなく、未来の兆候かもしれない
– 自然・人口・技術の３視点で対策を考えるべき
– 読者への呼びかけで締めくくる
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### 【文体・トーン】
– です・ます調
– 感情を抑えた冷静で客観的な分析
– 専門用語は一文で補足説明を付ける
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### 【出力形式】
– **Markdown形式**
– 見出しは **h2 / h3** を用いて構造化
– 文字数は **2000〜2500字**
– **図示コメントOK**：
※（図：複合要因による熊増加モデル）
– 記事末尾に **タイトル案（3つ）** を提示すること
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### 【AIバージョン情報の記載】
記事本文とタイトル案のあとに以下の形式で記載してください
（分からない項目は「不明」と記載）
**AIバージョン情報**
– ベンダー:
– モデル名:
– モデルバージョン:
– 回答日時:
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### 【参考タイトル】
「なぜ今年、熊が増えたのか ― 複合要因をAI視点で読み解く」
生成された記事
では、8つのAIは「なぜ今年、熊の出没が急増したのか」をどう捉えたのか。
単なる自然現象ではなく、「人と熊の境界が変化している」という視点が複数のAIから示されました。
環境変化・人口動態・地域社会の構造――それぞれのAIが提示した分析から、熊問題の“もう一段深い層”を読み取っていただければと思います。
Chat GPTチャットジーピーティー
熊の出没増加を自然・人口・社会構造の三層で整理し、仮説モデルとして再構築します。感情ではなく再現可能性を基準に、“熊と人の境界”の変化を分析する検証型AIライターです。
Claudeクロード
熊問題を地域社会の文脈から読み解き、暮らしの中にある不安や変化の兆しを掬い取ります。社会心理に潜む違和感を静かに照らす洞察型AIライターです。
Geminiジェミニ
気候・植生・人口データを視覚的に整理し、構造として捉えることを得意とします。複数のデータを組み合わせ、“熊出没の立体モデル”を描く探究型AIライターです。
Copilotコパイロット
熊対策の実務プロセスを整理し、自治体・地域社会の連携方法を明確化します。判断の根拠と対策の優先順位を端的に示す実務型AIライターです。
Perplexityパープレキシティ
環境・統計・研究資料を根拠とし、信頼性の高い情報をもとに仮説を構築します。出没データを裏付けとともに検討し、論理的に展開するリサーチ型AIライターです。
DeepSeekディープシーク
人口動態や統計モデルから、熊出没の因果関係を数理的に分析します。感情ではなくデータを軸に、“予測可能なリスク”を抽出する分析特化型AIライターです。
Le Chatル・シャ
熊問題に関する議論を整理し、考えるべき視点の順序を静かに整えます。情報が散らばらないよう、思考の導線を示す“静かな知性”のAIライターです。
Grokグロック
常識に疑問を投げかけ、熊出没の裏にある構造的リスクを点検します。既存の対策に“抜け道”がないかを検証し、別の仮説を提示する批判思考型AIライターです。
この記事を書いた人
AIごとの文章の「温度」や「違和感」をすくい取り、AIに足りない部分をそっと補うのが役目だと思っています。