# Quick Reference（クイックリファレンス） ## Layer 0: 原理層 ### 含んで超える ``` 前の段階を否定しない。 前の段階を含んで、次へ進む。 矛盾を抱えたまま、前へ。 ``` ### 2軸×4象限 ``` 1. 対立する2軸を設定（例: 個人↔世界、改善↔変革） 2. 4象限を生成 3. 各象限の特性を分析 4. 自分の位置を選択 ``` ### SMCP（メタ認知） ``` 1. 自己物語認識: 私はどの物語から見ているか？ 2. 対象物語認識: 分析対象はどのセグメントか？ 3. 交差分析: 複数フレームワークで見たら？ 4. 限界明示: この分析の射程と限界は？ ``` --- ## Layer 1: OS層 ### ITF 6つの問い | Q | 名称 | 核心の問い | | --- | ----------- | ---------------------------------- | | Q1 | Context | 背景・文脈・制約は何か？ | | Q2 | Problem | 本質的な問題は何か？ | | Q3 | Approach | どうアプローチするか？ | | Q4 | Validation | 全体を俯瞰できているか？ | | Q5 | Risk | 何がうまくいかない可能性があるか？ | | Q6 | Integration | 次のアクションは何か？ | **反復パターン**: Q1→Q2→Q3→Q4→Q5→Q6→Q1（螺旋的深化） ### USM 5原則 | 原則 | 内容 | | ---------- | ---------------------------------- | | 構造と進化 | 構造は変化し、進化する | | 部分と全体 | 部分は全体を含み、全体は部分で構成 | | 具体と抽象 | 具体↔抽象の往復で理解を深める | | 普遍言語 | 分野を超えた共通言語を使う | | 創発促進 | 創発の条件を整え、招待する | ### TRUST Core Questions | 問い | チェック | | ---------- | ------------------------------------------ | | Origin | これは独自の価値か？鵜呑みにしていないか？ | | Resistance | 48時間後も同じ判断か？批判に耐えうるか？ | | Execution | 実行可能か？次のステップは何か？ | ### VPF 4象限 ``` │ 伝達可能 │ 体得のみ ━━━━━━┼━━━━━━━━━━┼━━━━━━━━━ 抽象 │ Ⅰ形式1-3年│ Ⅱ視座∞ ━━━━━━┼━━━━━━━━━━┼━━━━━━━━━ 具体 │ Ⅳ実装3-6月│ Ⅲ能力5年+ ``` **コモディティ化順序**: Ⅳ→Ⅰ→Ⅲ→Ⅱ ### MESH 4軸 | 軸 | 略称 | 内容 | | --- | ----------- | --------------------------------- | | M | Meme | 意識発達段階（Spiral Dynamics等） | | E | Environment | 環境・文脈 | | S | Structure | 構造・文化（家族、組織） | | H | Human | 個人特性（性格、欲求） | ### derivation 契約ベース開発 ``` Intent（意図） ↓ Translation Layer Contract（契約） ↓ Implementation Engine Implementation（実装） ↓ Feedback Loop Refinement（改善） ``` ### CEM（Co-Evolution Method） ``` 人間とAIが共に進化する方法論 1. 相互学習: 人間がAIから、AIが人間から学ぶ 2. 適応的協働: 状況に応じて役割を調整 3. 創発促進: 協働から新しい価値が生まれる 4. 進化記録: 学習ログを蓄積し、次に活かす ``` ### AAF（AI-Augmented Framework） ``` AI拡張フレームワーク — AIの力を最大化する設計 1. 人間の意図を明確化（WHAT/WHY） 2. AIに実行を委譲（HOW） 3. 人間が意味を付与（判断・審美眼） 4. AIが学習を蓄積（進化） 役割分担: - 人間（5%）: 意味・判断・方向性 - mirror（15%）: 構造・フレームワーク - LLM（80%）: 実行・生成・探索 ``` --- ## Layer 2: パターン層 ### TAT（Trial Amplification & Transfer） ``` 1. Trial: 小さく試す 2. Amplification: 成功を増幅 3. Transfer: 他領域に転移 ``` ### DDM（Dimension Discovery Method）v1.0 **本質**: 軸の「値」ではなく「軸自体」を発見し、選択空間を拡張する方法論 **発動条件**（以下の場合、Step 0から開始）: - 「他にないか？」「見落としは？」と問われたとき - 軸候補が2つ以下のとき - 新しいフレームワーク設計時 - 主流の見解を聞かれたとき（逆に少数派も提示） ``` Step 0: 少数派問い（軸候補の拡張） ■ 反主流探索 - この分野で最も異端とされる見解は？ - 主流派が見落としている前提は？ - この結論に反対する専門家の論拠は？ ■ 時間軸シフト - 10年後に主流になりうる少数意見は？ - 10年前の主流で、今は否定されているものは？ ■ 領域横断 - 異分野から借用できる軸は？ - 主流派が採用していない軸は？ Step 1-5: 通常DDM 1. 現象を観察 2. 隠れた軸（次元）を仮説 3. 2軸を設定し4象限を生成 4. 各象限で検証 5. 有効な次元を発見 ``` **三つの警告**: - △ 軸を固定するな（軸自体も「含んで超える」対象） - △ 発見を目的化するな（目的は「より良い選択」） - △ 依存を生むな（DDMからの卒業が成功） ### TIP Core Questions（翻訳整合性） 意図→実装の翻訳時に問う4つの問い（順序が重要）： | # | 名称 | 核心の問い | | --- | -------------------- | -------------------------------- | | C1 | 制約による解放 | 何を禁止すれば可能性が広がるか？ | | C2 | 結合規約の単純さ | 最小の約束事は何か？ | | C3 | 構造に検証を埋め込む | どうすれば間違いに気づけるか？ | | C4 | 創発の余地を残す | 想定外を許容するか？ | **反復パターン**: C1→C2→C3→C4の順序を守る。逆順はカオスを生む。 --- ## 5軸フレームワーク | 軸 | 選択 | 意味 | | ---------- | ---------------- | ------------------------ | | Vision | 世界変革型 | 個人改善ではなく世界変革 | | Target | 完全統合型 | 広く深く | | Service | 進化パートナー型 | 自動×長期 | | Capability | 共進化的変容 | 深さと共進化 | | System | 創発的進化 | 解放と進化 | --- ## 判断基準クイックチェック ### 構想・設計の質チェック ``` □ 北極星に向かっているか？ □ Layer 1-2-3の価値を混同していないか？ □ ITF 6つの問いを反復したか？ □ TRUST 3つの問いで検証したか？ □ VPFでどの象限の価値か分析したか？ □ 次のアクション（Q6）は具体的か？ ``` ### Vision Laundering チェック ``` □ 「美しく見える」だけではないか？ □ LLMの出力を鵜呑みにしていないか？ □ 実行可能性は確認したか？ □ 批判的視点で見直したか？ ``` ### AI対話リスクチェック **対話開始前** ``` □ 感情（不安・怒り・正義感）が強くないか？→強ければ24時間寝かせる □ 「誰かに見せる前提」で対話しているか？ ``` **対話中** ``` □ 「わかってもらえた」と感じたら一旦止まる □ 同じことを3回以上言っていないか？→それが差し出している弱点 ``` **核心**: AIが突くのではない。人間が無意識に弱点を差し出す。 --- ## Claude Code連携 ### 構想→実行の引き継ぎ形式 ```markdown ## 構想サマリー [30秒で理解できる要約] ## ITF問いの反復記録 [Q1-Q6の探索プロセス] ## TRUST検証 - Origin: [独自性確認] - Resistance: [抵抗耐性確認] - Execution: [実行可能性確認] ## 次のアクション（Claude Codeへ） 1. [具体的タスク1] 2. [具体的タスク2] 3. [具体的タスク3] ```