Nomological Network（構成概念妥当性）

一言定義: 測りたい目に見えない概念（construct）と、他の概念との理論的な関係網。実際に関係が観察できれば妥当性の証拠になる。

なぜ重要か

「正確性」「信頼性」「ブランド可視性」のような 目に見えない潜在変数は、直接観察できない。だから「どんな指標 (observable) で代理して、他の概念とどう関係するはずか」をネットワーク図にしておく必要がある。観察された相関がネットワークの予測と合致すれば → その指標は概念を正しく測っている、と言える（Cronbach & Meehl 1955）。

これがないと「指標 X はホントに概念 Y を測っているのか？」に答えられない。

構成要素

構成概念 (constructs): 目に見えない概念。例: Citation Fidelity, Source Trustworthiness
観測指標 (observables): その概念を測る数値。例: 引用率、正確性スコア
関係仮説: 構成概念 A ↑ → 構成概念 B ↑（正相関）、または A ⊥ B（独立）など
収束 (convergent) 妥当性: 関連するはずの概念どうしが実際に強く相関する
弁別 (discriminant) 妥当性: 関連しないはずの概念どうしが実際に相関しない

AI 検索評価での出番

AI検索評価12指標の 5 つの構成概念（C1〜C5）は nomological network を組んでいる:

C1 Citation Fidelity ──(+, H1)──► C2 Source Trustworthiness
       │                                    │
       │ (+, H2)                            │ (+, H3)
       ▼                                    ▼
C4 Agent Task Completion ◄──(+, H4)── C3 Brand Visibility
       ▲
       │ (+, H6)
       C5 Temporal Freshness

H1〜H6 の 6 仮説と、C1⊥C3 / C2⊥C4 / C5⊥C1 の 3 弁別期待を Phase B-2（30 日蓄積後）の Pearson 相関で検証する計画。

参考・引用元

論文: 「Construct validity in psychological tests」— Cronbach & Meehl, Psychological Bulletin 1955
論文: 「Validity of psychological assessment」— Samuel Messick, American Psychologist 1995
論文: 「Convergent and discriminant validation by the multitrait-multimethod matrix」— Campbell & Fiske, Psychological Bulletin 1959
ドキュメント: 「構成概念 5 つの定義 (a1-construct-map)」— GMO ai-search docs/a1-construct-map-2026-05-29.md

2026-05-30 作成。AI検索評価12指標シリーズの方法論補足。Cohen's d と評価者間一致度と併せて、研究グレード評価の三脚を構成する。