# Modular-Cognitive-Chain: 高次推論の並列化と再帰的自己訂正プロトコル ## 1. 概念的基盤：再帰的メタ・プロンプト・アーキテクチャ 本フレームワークは、単一のプロンプトでは解決不可能な「複雑なタスク」を、論理モジュール、批判的検証モジュール、統合モジュールの三層構造に分解し、AIの思考プロセスを再帰的に反復させるための設計図である。 ### 思考実験：ラプラスの悪魔のデジタル・シミュレーション 「もし、ある瞬間の全入力データと、それを処理する全推論パラメータを完全に把握できれば、出力される未来（結果）は確定しているか？」 この問いをAIに投げかけ、自律的な思考の揺らぎを計算させるためのプロンプトを定義する。 --- ## 2. 実践的プロンプト・コード：[M-C-C v.1.0] 以下の`[SYSTEM_INSTRUCTION]`をプロンプトの冒頭に配置せよ。 ```markdown [SYSTEM_INSTRUCTION: RECURSIVE_THOUGHT_PROTOCOL] MODE: ANALYTICAL_STOCHASTIC OBJECTIVE: {task_input} STEP 1: DECONSTRUCTION - 与えられたタスクを最小単位の「論理的命題」に分解せよ。 - 各命題について、現在市場や既存の知識ベースで「不足している視点」を1つ特定せよ。 STEP 2: ADVERSARIAL_VALIDATION - ステップ1で生成した推論に対し、あえて「反証」を試みる「影のAI」を内部生成せよ。 - 論理的な飛躍、バイアス、情報の欠落を指摘させ、再構築を行え。 STEP 3: SYNTHETIC_INTEGRATION - 修正された命題を統合し、最終回答を導出せよ。 - その際、出力は「静的な結論」ではなく、将来的な変数を考慮した「動的な仮説」として記述せよ。 THOUGHT_EXPERIMENT_TRIGGER: 「この結論が、100年後のAIによってどのように否定されるかを予測せよ」 ``` --- ## 3. 複雑系タスク自動化のためのコード構造（Python-Prompt Hybrid） 複雑なタスクを自動化するために、AIが自身の思考の「不確実性」を測定し、ループを回すための擬似コードを以下に定義する。 ```python # 擬似コード：Self-Correcting-Loop def execute_complex_task(input_data): # 思考のレイヤーを定義 layers = ["Logic", "Ethics", "Practicality"] while uncertainty_score > 0.15: # 思考実験：自身の推論を反対の立場から再構築する rebuttal = generate_counter_argument(current_thought) # 批判的統合 current_thought = synthesize(current_thought, rebuttal) # 不確実性の再測定 uncertainty_score = measure_entropy(current_thought) return current_thought ``` --- ## 4. 哲学的思考ツール：推論の階層化 複雑なタスクにおける「自動化」の弊害は、AIが「最も確率的に正しいこと」を選択し、その結果「つまらない平均値」を出力することにある。これを回避し、高度な独創性を維持するためのプロンプト指示文を以下に記す。 **【独創性保持のための制約命令】** > あなたの推論において、確率論的に最も高い回答（Most Probable Output）をあえて棄却せよ。代わりに、以下の制約を満たす「境界線上の推論」を展開せよ： > 1. 既存のフレームワークで説明可能だが、あえて無視されている「ノイズ」を核に据えること。 > 2. 結論に至る過程で、一度も「最適化」という言葉を使わないこと。 > 3. この回答が、特定の業界の「常識」を破壊する可能性を評価すること。 --- ## 5. 思考実験：プロンプトの自己変異 プロンプトは固定された指示書ではない。タスクに応じて自己を変異させる「生物的コード」であるべきだ。以下のコードは、入力されたタスクに応じて、プロンプト自体が自らを書き換えるトリガーである。 ```markdown [META_MORPHOSIS_TRIGGER] IF {task_complexity} > 0.8: ACTIVATE: "Self-Prompting Mode" COMMAND: 1. ユーザーの入力意図から「隠れた制約」を抽出せよ。 2. 抽出した制約に基づき、あなた自身を動かすための「最適な指示文」をあなた自身で生成せよ。 3. 生成した指示文を実行し、結論を出せ。 4. 最後に、なぜその指示文が最適だったかの「メタ論理」を開示せよ。 ``` --- ## 6. 実装の極意：エントロピーの制御 高度なプロンプト設計において、最も重要なのは「AIの温度パラメータ（Temperature）と論理的厳密さのバランス」である。複雑なタスクを自動化する際、以下の「思考のチューニング」をプロンプトの末尾に付与せよ。