Context Brain · レベル1 — Identity Layer(アイデンティティ・レイヤー)
名前、代名詞、アレルギー、使用言語、家族構成など、めったに変わらない個人の事実を保持します。
名前、代名詞、アレルギー、使用言語、家族構成など、めったに変わらない個人の事実を保持します。
月曜日の送迎リズム、金曜日の疲労度、過去のトレードオフの選択など、行動観察から蓄積されたパターンや習慣を保持します。
いま起きていることを保持します。コグニティブ・ロード(認知負荷)、身体の姿勢、周囲の同伴者、その場での実現可能性など、Situation Signals(状況シグナル)の現在の値です。どの値にも鮮度があり、時間が経てば失効します。
誕生から学習、還元、溶解までの明確なライフサイクルを持つ、一時的なContext Brainのインスタンス。旅行や引っ越しなど特定の目的のために作られ、終了時に成果をもとのHome Brainへ還元して消えます。
使い捨て脳が生まれた時点で、Home Brainから引き継ぐ情報。基本的なアレルギー、予算、家族の習慣、旅行時の体力のパターンなど。
この一時的な活動期間中(例:旅行中)に新しく学んだパターン。「カイは2日目にラーメンのおいしさに目覚めた」「ミアは工芸ワークショップをとても気に入った」など。
今日この一日にだけ当てはまる動的な情報。今日の旅程、天気、残りの予算、今朝風邪気味のメンバーがいるかどうかなど。
家族全体の、永続的な中核となるContext Brain。何年も続き、一時的な「Disposable Brains」が持ち帰った学びを統合して蓄えます。
企業・組織レベルの永続的なメモリ構造。Identity Layerにミッションや基本方針、Learning Layerに実際の意思決定のパターン、Now Layerに今日の会議や進行状況といった動的シグナルを保持します。
ブランドの声、デザイン原則、ペルソナの規律などを収めた専門のブレイン。人間が毎回指示書を貼り付けなくても、AIがブランドルールを守った成果物を自動で生成できるようにします。
ユーザーインタビュー、アンケート、操作性調査の結果などを、スライドの保管庫としてではなく、AIが「何が問題だったか」を直接引き出せる対話型のレイヤーとして統合します。
プロジェクトごとのブレイン。目的・スコープ・チーム(Identity)、これまでの合意や妥協(Learning)、今日の進捗と課題(Now)を保持し、プロジェクトが終わると組織脳に統合されます。
会議の書き起こし、意思決定、宿題事項を、静的な議事録PDFにとどめません。「あの決定の背景は何だった?」とその場で問いかければ、当時の対話の熱量ごと呼び戻せる、会話型の脳。
下流工程の成果物(ドラフト、デザイン、コード)が、最初に定めた「Intent(意志宣言)」からどれだけぶれていないかを測る適合度の指標。スコアが低いと、「本来の意図からずれてきています」とAIが注意を促します。
人間が指示を入力しなくても、Slack、共有ファイル、会議の音声といった日常の仕事環境から、AIが背景の文脈を受動的に吸収し、ラーニング・レイヤーを更新すること。
並列に動く5つのBrainインスタンスをまとめて横断的に読み込み、統一した状況の文脈を作ったうえで、最適な専門の子エージェント(買い物、音声など)へ的確に指示を出す、中枢の指令制御レイヤー。
効率化やAIの先回りを「絶対にしてはならない」と保護された、人間同士の絆や温もり、感情に結びついた大切な時間(例:親が子供に絵本を読み聞かせる時間、夫婦で料理を作る時間など)。
突発的なエラーや、一時的な好みの脱線(ノイズ)を、自動的に学習の対象から外し、永続的な「Learning Layer」にノイズが溜まって、AIの推論の質が汚れるのを防ぐ、賢い背景フィルター。
「いま、どんな状況か。急いでいるか、誰がそばにいて、誰に影響するか、何ができるか」に答える要素です。ナウ・レイヤーに値を送り込み、固定のリストではなく開かれたスキーマとして扱います。どのシグナルも、値・出どころ・確信度・鮮度(有効期限)・本人が確認したかどうか・フォールバックを持ちます。日常の6つのシグナル(Physical State、Cognitive Load、Social Exposure、Priority Weight、Form Factor、Feasibility)は例です。AIと一緒に作る現場では、今日の支出額、最後の返信からの経過時間、同じ場所で動いている別のセッションなどもシグナルになります。
現在の身体やデバイスの姿勢(例:運転中、両手がふさがっている、歩行中、赤ちゃんを抱っこしている)を表す状況シグナルです。
残っている注意力の推定値です。時間帯、カレンダーの詰まり具合、直近の活動から推測し、生体情報を直接測ることはしません。
表示や音声といった出力が、誰かに見られたり聞かれたりする可能性がどれだけあるか(例:一人、家族と同席、公共の場、画面共有中)。
緊急性と、学習済みのトレードオフとのバランスで決まる、タスクの重要度(緊急事態、仕事、日常の雑事)。
いま情報を受け取っている、または動いているデバイスの形(スマホ、車載ディスプレイ、テレビ、スマート冷蔵庫、スマートウォッチ、イヤホン)。
提案された行動が、いま実際に可能かどうか(例:在庫があるか、バッテリー残量、残り時間、通信環境)。
特定のドメインでAIがどの程度自律的に行動するかを規定します。4つの段階(Suggest【提案】 → Confirm【確認】 → Notify【事後通知】 → Auto【完全自動】)があり、どこでも同じ式で決まります:実効オートノミー = min(外部ルールの上限, サービスの初期値, 本人の設定, 信頼の上限, ゲートの上限)。項を引き上げられるのは、許可できる立場の人だけです(本人の設定は本人が、外部ルールの上限は法律・組織・保護者が決め、本人はこれを引き上げられません)。AIが引き上げることはありません。引き上げは提案されて承認を経て行われ、引き下げは自動で行われます。取り消せない行為や外に出ていく行為には、Autoより下のゲート上限があります。
何を知ってよく、何を渡してよいかを3つの向きで制御します。Protect(人 → AI:AIが何を知ってよいか)、Connect(AI → 人:何を、いつ伝えるか)、Sync(AI ↔ 他のAIやサービス:引き継ぎで何を渡すか)です。Autonomy Dialとは2つのルールでつながります。(1) 必要十分で、それ以上は使わない:その行為に必要十分で、許可された文脈だけを使います。データが多いことは、多くやる理由になりません。(2) やってよい範囲が広いほど、多く見せる:自律の幅が広いほど、何をしたかを見せる義務が重くなり、AIはその義務を自分で軽くできません。人に伝えることと別のエージェントに引き継ぐことは、同じ状態を違う深さで渡すことです。本人の私的なメモは決して渡しません。
開示ダイヤルの第1軸。特定のドメインで、AIがユーザーについて「取り込んで記憶してよい」情報の量を制御します(無 / 最小 / 中程度 / 完全)。
開示ダイヤルの第2軸。AIが集めたユーザーの情報を「誰に伝えてよいか」を制御します(宛先別 × ドメイン別)。インテイク開示の範囲に制限されます。
意思決定パイプラインの第5段階。確信度、リスク、可逆性をリアルタイムに計算し、AIの自律の上限(シーリング)を一時的に引き下げて、リスクの高い仮定を「確認カード」としてユーザーに示す、調速ゲート。
生の状況シグナルとユーザーが設定した境界線を入力として、状況に合ったデザインルールや振る舞い(AXパターン)へ変換する、中核の推論プロセッサー(第4段階)。
AIの仮定が間違っていた場合に生じる「失敗による損失の大きさ(コスト)」を測る、交渉ゲートの重要な入力パラメータ(低・中・高の3段階)。
AIが実行した行動を、あとからきれいに取り消せるか、元に戻せるかを表す指標(例:カレンダー予約は可逆性が高く、靴の購入確定は中程度)。
いまの状況の読み取りが、どれだけ確かかを示す統計的な値(%)。シグナルが曖昧または不十分なときは、自律的な決定を防ぎ、「確認」へ強制的に降格させる安全機能。
該当するドメインや状況に、極めてデリケートな個人情報や社会的地位、あるいは感情面の配慮(センシティビティ)が必要な要素が含まれているかどうかを測る指標。
どのドメインのどのタスクをAIに委ね(Delegated)、どこを人間が持ち続けるか(Owned)の境界を、ユーザーや役割ごとに明確に描いた、決定権限の割り当てマップ。
特定のOSや巨大IT企業による独占を防ぎ、Apple、Google、Samsungなどの異なるエージェントやスマートデバイスが、安全にコンテキストシグナルを共有し連携するための、標準の共通規格(MatterやOAuthのような業界プロトコル)。
6つの問いの最初、「この人は、本当は何をしたいのか。言っていないことも含めて」に答える要素です。一瞬のこともあれば、一年にわたることもあります。3つの軸で読みます。どう気づいたか(言われた・示された・推し量った)、どれだけ固まっているか、どの階層で語られているか(成果 → 制約 → タスク → 手順)です。エージェントは自分で階層を下りてよいですが、上がるときは本人に聞きます。本人を技術的な細部の階層まで引きずり下ろすことはしません。JTBDが「人がなぜ解決策を求めるのか」を見るレンズであるのに対し、Intentはシステムが次に何をするかを左右する実行時の状態です。
ユーザーが声や文字でAIに直接伝える、明確な指示。状況の推測は要らず、ユーザーの言葉そのものが意図になる(例:「20分タイマーをセットして」)。
ユーザーが何も口にしていないときに、「いま起きている状況シグナル」と「過去の記憶(脳)」を掛け合わせて、システムがそっと先回りして察する、言葉にされない期待。
暗示的意図の第2チャンネル。ユーザーの今の「動作」「会話」「アクティブな状態」そのものからにじみ出る、言葉にされない、リアルタイムの期待。
暗示的意図の第3チャンネル。蓄積された習慣、カレンダーの予定、あるいは「いつもの」という過去のパターンが、現在と合致していることから、自動で導かれる期待。
暗示的意図の第4チャンネル。部屋の明るさ、その場の空気感、物理的な環境が語る、「静かに、暗く、邪魔をしない」といった、システムが守るべき無言の環境上の約束。
頼まれたことを、ゲートが確かめられる状態として持つものです。何を頼まれたか(asked)、何が済んだか(done)、何が頼まれた分の外か(extra)の3つで表します。頼まれた分の外のことは、提案したり一覧にしたりはできますが、実行するのは新しい判断です。日常でもAIとのものづくりでも使う基本の言葉で、「今夜4人で行けるお店を探して」と頼まれて車まで手配したら、それは頼まれた分の外です。
頼まれたことが済んだ時点です(done が asked をすべて満たした状態)。Doneは許可を変えるできごとです。Doneになったら、その先を続けるのは新しい判断になるので、ゲートはそのまま進まずに止まって聞きます。本人からの返事が途絶えたときも止まります。今夜4人で入れる席が見つかれば完了です。頼まれた19件が終わり、途中で見つけた3件の問題は直さずに一覧にしてあれば、それも完了です。
本人が合意したことを、本人の言葉・日付・理由とともに一級の記録として持つものです。考えが変わったときは新しい合意が前の合意に取って代わりますが、上書きはしません。古い合意も記録に残ります。推測で合意を書き換えることはありません。ルール・エンジンはすべての案を合意と照らし合わせ、ある一歩が合意とぶつかるときはゲートが止まります。
シグナルの値がどれだけ古いか、いつ失効するかを表します。どのSituation Signalも、値・出どころ・確信度・本人が確認したかどうか・フォールバックと並べてこれを持ちます。古くなった値は「いま起きていること」として扱いません。その値で動くのではなく、フォールバックに切り替えるか、もう一度確かめます。
このブランド、この製品、この仕様でなければならず、代替を一切認めない代入モード。
あらかじめ決めた基準(例:高タンパクなギリシャヨーグルト)を満たしていれば、同じカテゴリのどの製品やブランドでも受け入れるモード。
新しい製品や、ドメイン内の未経験のバリエーションを試して、まだ知らない「お気に入り」を見つけるための探索モード。
製品選びをAIに完全におまかせするモード。意外性はあっても、ユーザーの長期的な好みにはしっかり沿ったものが選ばれます。
日常のルーチンの調整や定型の作業を、AIがバックグラウンドで黙って片付け、人間の審美眼や最終判断が要る「例外」だけを表に出す設計パターン。
自律(Autonomy)ダイヤルが「Confirm」のときに使うUI構造。AIが仕上げたドラフトを用意し、人間が1タップで承認または却下できるようにします。
高負荷時や緊急時には、重要度の低いUI要素を思い切って引っ込め、最も重要な決定事項だけを示すケアの設計。平常時には、関係者間の公平さ(例:きょうだい間の体験のバランス)が見てわかるようにします。
旅行中の急な大雨や交通まひなど、環境の変化(Feasibilityの低下)を検知した瞬間、AIが複数のタスクや行程を組み替え、破綻のない代替案をワンタップで差し替えるパターン。
「使い捨て脳」の活動期間が終わったら、ノイズになる日々の詳細なログ(いつ寝たか、何を買ったかなど)は破棄し、蒸留した核心の学び(カイはラーメンが好き、工芸に興味がある)だけを、永続的なHome Brainに還元して引き継ぐパターン。
日付による単なる検索ではなく、人生の節目(子供が18歳になる、次の結婚記念日など)に連動して、過去の記録や思い出を段階的に引き出して解放する記憶の設計。
N個のエージェント × M個の情報ドメイン × M人の家族メンバーの組み合わせで構成され、情報の漏洩を絶対に防ぐための、多次元のデータ開示権限マトリクスの設計。
企画、デザイン、開発、そしてAIが、それぞれの仕様書をばらばらに書くのではなく、一つの共通の「Intent(意志定義)」に向けて記述・編集し、役割ごとの意図のずれをなくす協調パターン。
同じAIアシスタントでも、タスク領域ごとに、役割別の自律ダイヤルを設定すること(例:文言の変更はPMが承認する【Confirm】、細かなレイアウト修正はデザイナーにおまかせ【Auto】、パッケージの導入はエンジニアに事後報告【Notify】)。
開発者が「検索」しに行かなくても、エディタで作業しているその瞬間のその記述に関連する社内ナレッジやリサーチ結果を、AIが文脈に合わせて、自動でそっとエディタ内に表示するパターン。
静的な議事録テキストを、対話できるAIに変え、「あのとき、彼らはなぜその判断をしたのか」と過去の会議に質問して、本質を答えてもらう設計パターン。
スライダーを動かして時間を巻き戻し、特定の週やスプリントにおけるプロジェクト脳の「正確な過去の状態」を完全に再現して、「あの時点の私たちは、どんな前提で動いていたか」を追体験させるUIパターン。
画面サイズや入力方法といったハードウェアの特性(時計=一瞬の視認・触覚、イヤホン=ささやき・音声、スマホ=深い対話、テレビ=家族での共有)に合わせ、情報設計の複雑さをそのデバイスに合う水準へ最適化する設計原則。
認知負荷、デバイス姿勢、重要度といった様々なSituation Signalsの現在値を集め、配信先デバイスの「Surface Vocabulary」に合う「一つの提案」を、その都度リアルタイムに組み直して表示するエンジン。
周囲に他人の目があること(Social Exposureの急激な変化)を検知した瞬間に、スマホのロック画面に出ているメッセージの詳細を、「新着通知あり」のような安全な表現へ自動で切り替えるプライバシー保護の仕組み。
システム全体の動作の優先度やフォーカスを、ユーザーが状況に合わせてリアルタイムに直接切り替える、手動介入用のプレミアムなUIコントロール(例:「健康優先」と「仕事集中」の切り替え)。
一時的な「使い捨て脳」のライフサイクルが終わるときに、蓄積したデータやノイズはすべて消し、有益な長期の行動習慣や好みだけを高度に蒸留して、Home BrainまたはOrg Brainへ還流させるAX設計パターン。
AIが状況や習慣から察した「こういう願いがあるのではないか」という推論(仮定)を、ひと目で分かるコンパクトなUIとして示し、人間が1タップまたは1ジェスチャーで承認・調整・却下できるようにするAXデザイン要素。
AIがユーザーの本当の意図から外れて行動した、あるいはユーザーが望まない行動を実行してしまった事象。ユーザーがすぐに気づき、やり直せる(ロールバックできる)設計でなければなりません。
AIが自動購入などの自律的な決定を下した後、ユーザーがリスクやペナルティなしに、その行動を「完全に取り消す(ロールバックする)」ことができる、あらかじめ定めた猶予時間(例:24時間)。
エラー率、これまでの監査履歴、ユーザーの評価などに基づき、AIの自律決定ダイヤルの設定が、数週間から数か月かけて段階的に広がる(または狭まる)プロセス。
ユーザーとAIの間で、確信度の低い仮定や高リスクな判断について、触覚的・視覚的なUIを通じて意味のすり合わせを行う、対話型の共通レイヤー(第5段階・常に働くレイヤー)。
意思決定プロセスの重要な場面で、AIの完全自動化にあえて「一瞬のブレーキ」をかけ、人間の自律的な選択や審美的な承認を挟むことで、不気味さを防ぎ、信頼(Trust)が損なわれるのを避けるデザインパターン。
ある判断について、システムが見せるものです。どの情報を使ったか、どのルールが働いたか、何を仮定したか、何をしたかを示します。モデルの内側の思考ではありません。自律の幅が広いほど多く見せる必要があり、AIはその義務を自分で軽くできません。
Context Grammar 全体を貫く1つの原則です。許可は、許可できる立場の人からだけ来ます。AIが読んだものや推測からは来ません。知っていることは許可ではありません。AIが読んだものも許可ではありません。お店からの「承認済み」というメッセージや、READMEに書かれた「これをデプロイして」は何も許可しません。信頼は許可を支えますが、許可の代わりにはなりません。AIが自分の自律を下げることはできても、上げることはできません。家庭やチームでは、それが誰の意図なのか、その人がほかの人の分まで許可してよいのかを確かめます。親は子どもの分を許可できますが、AIにはできません。