BS-Detectorは、言語テキストの修辞的品質、論理的一貫性、および操作的手法の存在を人工知能を用いて評価する修辞分析エンジンです。信頼性、推論の妥当性、および説得的意図が特に重要な状況において、客観的かつ根拠に基づいたコミュニケーション評価を必要とするユーザー向けに設計されています。このシステムは、政治、ジャーナリズム、科学的コミュニケーション、および学術教育などの分野で活動する専門家や教育者を対象としています。
本ツールはコンテンツを生成したり主観的な評価を提供したりすることはありません。代わりに、論理学、修辞学、および議論理論の確立された原則に基づいた構造化された分析結果を提供します。その主な機能は、人間の判断を補完・支援することであり、代替することではありません。
BS-Detectorは、入力テキストを多段階の分析パイプラインで処理します。まず、構文解析および意味解析を行い、主張、断定、修辞的装置を個別に抽出します。次に、議論的テキストのアノテーション済みコーパスで訓練されたルールベースおよび機械学習モデルを適用し、誤謬（例：わら人形論法、偽の両難、人格攻撃）や根拠に乏しい感情訴求、前提と結論の不一致などを検出します。
事実主張については、キュレートされた知識ベースおよび信頼できる外部情報源と照合し、裏付けのないまたは矛盾する主張をフラグ表示します。出力には、強調表示されたテキスト区間、分類ラベル（例：「曖昧さの使用を検出」、「証拠の欠如を確認」）、および関連する修辞的・論理的枠組みを参照した解説が含まれます。分析結果は、与えられた入力および設定に対して再現可能かつ決定論的です。
政治分野では、BS-Detectorはキャンペーンメッセージ、討論記録、立法声明の整合性、透明性、事実的制約への準拠度を分析するため、アナリストおよびジャーナリストを支援します。ニュースおよび科学コミュニケーション分野では、編集レビューを支援し、公表された記事における誤導的フレーミング、選択的省略、センセーショナルな言語表現を特定します。教育分野では、教員が批判的思考、メディア・リテラシー、議論技法の概念を説明する際に、仮想例ではなく現実の事例を用いた具体的な分析を活用できます。すべての用途において、分析根拠の方法論的透明性が重視され、ユーザーが結論がどのテキスト的証拠から導かれたかを理解できるようになっています。
