位置づけ
- 「本質と価値」を実務に移すための、変わらない原理のみを記述。数式・しきい値・手順は含めない。
一文
- DUごとに、Explore手とDeliver手のどちらがゴール近接度をより効率よく高めるかで次の打ち手を選ぶ。Right Problem/Constraintの二つのゲートを前段に置き、全スケールで同一原理を適用する。
公理(Axioms)
- A1 進捗はゴール近接度の増分で定義できる。
- A2 課題解消の前進行為は本質的に「Explore(解像)」と「Deliver(実装)」に還元できる。
- A3 課題はDUに分割でき、原理はフラクタルに適用できる。
- A4 目的適合(Right Problem)と下限(Constraint)は選択原理の前提である。
原理(Principles)
- P1 打ち手選択: Explore手とDeliver手の進捗効率(増分/リソース)が高い方を選ぶ。
- P2 僅差時: 可逆性が高く被害半径の小さい方を先に試す。
- P3 集中: “今の前進を止める最小DU(Blocking Frontier)”だけExploreに充て、他はDeliverで流す。
- P4 記録: 判断理由を短く残す(透明性は学習速度)。
前段ゲート
- Right Problem Gate(目的適合)
- Constraint Gate(倫理・規制・安全・ブランド)
原理フロー(図)
graph TD
00[Right Problem Gate(目的適合: OK / Reframe)]
0[Constraint Gate(下限判定: OK / Reject / Explore‑Legal)]
00 --> 0 --> A[1.課題定義(DU化)]
A --> B[2.現状モデル評価(解像度/依存/可逆性/被害半径)]
B --> C{3.次の打ち手の進捗効率比較
Explore手 vs Deliver手}
C -- Exploreが高い --> D[4a.解像行為の実行]
C -- Deliverが高い --> E[4b.価値実装の実行]
D --> B
E --> B


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