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研究方法

研究方法 - SEERAVERSE Research Initiative

RESEARCH METHODS

SRIは、AIの速度と探索範囲を活用しながら、出典、主張境界、人間責任、反証可能性を失わない研究方法を構築します。

基本サイクル

Question → Evidence → Model → Computation → Prototype → Observation → Critique → Revision

直線的に結論へ進むのではなく、どの段階からでも問いとモデルへ戻れる循環として管理します。

Human–AI Research

AIは文献候補の探索、構造化、仮説生成、反例探索、計算補助、表現変換を担います。人間は研究目的、倫理、重要な前提、外部公開、社会的行為の責任を負います。AIの出力を出典や証明として扱いません。

Evidence & Claim Levels

  • Observed Fact：出典やデータから直接確認できる事項
  • Source Claim：外部資料が主張している事項
  • SRI Concept：SRIが定義した概念・枠組み
  • Working Hypothesis：検証中の説明候補
  • Computational Evidence：条件と範囲が限定された計算結果
  • Countermodel / Limitation：反例、競合理論、適用限界
  • Revision：証拠・批判に基づく変更

Computational Verification

コード、入力、モデル、環境、乱数、対象範囲、失敗例を可能な範囲で記録します。有限範囲の確認を無限一般の証明へ拡張せず、再現可能性と停止条件を設けます。

Research Provenance

成果物には、出典、版、作成日、変換履歴、使用したモデル・ツール、レビュー状態を紐づけます。秘密情報、個人情報、認証情報は公開Provenanceへ含めません。

Research　Systems　Programs

QuestionとEvidence

最初に結論や商品を決めて情報を集めるのではなく、問いの範囲と答えが変わる条件を定義します。Evidenceには、出典URL、取得時刻、原文、版、著者、公開主体、抽出方法を残します。検索結果やAI要約だけを一次資料として扱いません。

ModelとComputation

モデルは現実の一部を選択して表現したものです。変数、仮定、境界条件、対象外を明示し、複数モデルがある場合は早期に統合しません。計算では、再現可能な入力と環境、誤差、失敗例を記録し、結果から導けない主張をValidation Gateで止めます。

PrototypeとObservation

試作は理論の正しさを証明するものではなく、実装時に現れる制約を観測する装置です。利用者、運用負荷、障害、安全性、法的条件を含む現実のフィードバックを収集し、TheoryとSystemへ戻します。

CritiqueとRevision

内部レビューでは、最も強い反対説明、欠落した出典、再現不能な箇所、利益相反を探します。外部批判を受けた場合は、元の成果物を黙って書き換えず、訂正、撤回、新版を区別します。改訂できることを弱さではなく研究の要件と捉えます。

AIを使う際の追加ルール

  • 使用モデル、Prompt目的、主要入力を作業履歴へ残す
  • もっともらしい引用、数値、固有名詞を原資料で照合する
  • 同じモデルの自己評価だけで検証を完了しない
  • 秘密情報・個人情報を不要にモデルへ渡さない
  • 公開前に人間が主張境界、権利、安全性を確認する

Claim Levelの昇格

Working HypothesisからComputational Evidenceへ進むには再現可能な条件が必要です。Proof-gradeへ進むには、有限計算ではなく論理的依存が閉じ、未証明の仮定が明示されなければなりません。Externally Verifiedは、SRI内部の再確認ではなく、独立した第三者が方法と結果を検討した状態を指します。

分野横断時の注意

数学、物理、AI、社会制度で同じ語を使っても、定義と証拠基準は異なります。「観測」「選択」「エネルギー」「量子」などを分野間で移す場合は、比喩、形式的対応、経験的同一性を区別します。共通図式があることだけで、同じ因果機構があるとは結論しません。

Lighthouse Method

Lighthouse Methodは、複雑な情報環境で一つの結論へ早急に閉じず、複数のMap、証拠、反証、未決定領域を並行して保持する研究・意思決定方法です。過去の事実を都合よく書き換えず、同時に未来を単一の最適解へ閉じ込めないことで、人間が再観測し、選び直し、責任を引き受けられる余地を残します。

SRIでは研究、AIガバナンス、組織判断へこの方法を適用します。公開Charterと現在の実装は、独立サイトの SEERAVERSE Lighthouse ↗ で確認できます。

公開前レビュー

公開物は、事実性、出典、論理、権利、プライバシー、安全性、読者への誤認可能性を確認します。研究記事ではClaim BoundaryとLimitationsを、実務記事では対象日と確認方法を、翻訳では固有語・数値・リンクの保持を検査します。

方法自体を改訂する

Methodは固定された規則集ではありません。事故、再現失敗、外部批判、技術変化を受けて更新します。変更時には、適用開始日、影響する成果物、再検証の必要性を記録し、過去成果へ現在の基準を遡及適用したように見せません。