研究フレームワーク

SRIの研究フレームワークは、壮大な構想をそのまま結論にせず、問い、証拠、モデル、試作、評価、社会実装へ段階的に変換するための作業体系です。複数領域を横断しても、何が確認済みで、何が推論で、何が未検証の仮説なのかを見失わないことを重視します。

なぜフレームワークが必要か

AIは大量の情報を短時間で結びつけられます。しかし、もっともらしい説明を生成できることと、主張が正しいことは同じではありません。また、一つの評価指標を最適化すると、測定されない価値や少数の視点が失われることがあります。

SRIは、早すぎる結論を避けながら前へ進むために、観測から公開までの工程を分離し、各段階に確認事項を置きます。

6つの研究段階

1. Observation｜観測

現象、論文、統計、法制度、報道、当事者の経験、システムログを収集します。出典、取得日時、対象範囲、欠測、観測条件を記録し、情報が存在することと、その内容が正しいことを区別します。

2. Representation｜表現

文章、数式、図、データ構造、地図、シミュレーションなど、問いに適した形式へ変換します。どの表現も現実の一部を強調し、別の一部を捨てます。そのため、一つの図や指標だけで全体を代表させません。

3. Selection｜選択

どの仮説、変数、境界、時間尺度、評価基準を採用するかを明示します。採用しなかった案と理由も記録し、後から別の観測者が判断を再検討できる状態を保ちます。

4. Experiment｜試作と検証

小さな計算、反例テスト、プロトタイプ、比較実験から始めます。AIによる出力は検証候補であり、証拠そのものではありません。再現条件と失敗条件を確認します。

5. Governance｜安全性と責任

誰が決定し、誰が影響を受け、誰が停止できるのかを設計します。医療、法務、公共政策、金融など高い慎重さが必要な領域では、専門家確認、権限制御、監査ログ、利用範囲の制限を前提にします。

6. Publication｜公開と更新

研究ノート、プリプリント、実装資料、一般向け解説へ翻訳します。公開後も版、訂正、撤回、更新理由を管理し、結論を固定化しません。

4種類の記述を分ける

Fact	一次資料、観測、再確認可能なデータ
Inference	事実から導く解釈。別の解釈があり得る
Hypothesis	今後の検証対象。現時点では未確認
Creation	可能性を探索する物語・比喩・未来構想

Non-closure｜閉じすぎない設計

判断を永遠に保留するのではなく、実行時点の暫定結論と、再検討可能な余地を同時に持ちます。選ばなかった案、少数意見、モデル外の残差を保存し、状況が変わったときに戻れるようにします。

実装への翻訳

研究成果は、知識DB、意思決定支援、AIエージェント、教育教材、公共データ可視化、監査可能なワークフローへ変換します。実装の便利さを理由に、不確実性や社会的リスクを隠さないことを原則とします。