PURPOSE
このプロンプトでできること
承認された申込者だけに返済実績がある状況で、観測ラベルの選択と評価対象のずれを可視化するための入力、手順、確認点をまとめます。
PREPARE
用意する情報
匿名化した申込属性、承認・否決状態、承認者の返済結果、審査方針、評価対象母集団、採用可能な補正法。実データは必要に応じて匿名化してください。
WORKFLOW
使い方
必要な情報をそろえ、個人情報や機密情報を伏せてから入力してください。出力は元資料と照合して利用してください。
AI INSTRUCTION
AIへの指示文
入力欄を埋めてから利用してください。
承認された申込者だけに返済実績がある状況で、観測ラベルの選択と評価対象のずれを可視化する。入力に含まれる情報だけを使い、記載のない事実、数値、合意は補わないでください。 【入力】 匿名化した申込属性、承認・否決状態、承認者の返済結果、審査方針、評価対象母集団、採用可能な補正法 【素材】 [匿名化した情報を貼り付け] 次の制約を守ってください。 否決を不良ラベルとみなさず、補正は強い仮定と感度分析を伴う候補として扱ってください。 不足情報や矛盾は推測せず確認事項として示し、次の形式で出力してください。 観測可能範囲、選択機構の仮説、補正前後の仮定、感度分析計画
コピー操作はこのブラウザー内で行います
EXAMPLE
入力例と出力例
入力例（説明用）
申込1000件、承認600件で返済結果あり、否決400件は結果なし
出力例（説明用）
【説明用の合成例】 実績ラベル: 承認600件のみ 否決分の返済結果は未観測 全申込者に対する精度は直接算定できない
TIPS
使うときのコツ
否決を不良ラベルとみなさず、補正は強い仮定と感度分析を伴う候補として扱ってください。 不明点は推測せず、確認事項として分けてください。
使う前に確認してください
結論を原資料と照合し、因果関係や一般化を根拠なく断定しないでください。