情報を効率よく使った方が情報の節約になり。
また、会話も弾む。
人の会話には一定のパターンがあり。
そのパータンそって人は会話を組み立てている。
そのパターンはいくつかの場面を想定し、それによって使用するデータベース切り変えている。
つまり、使用するデータ量をモードによって使い分けている。
会話の構成をパターン化しておいて、軽くできる部分は軽くしておく。いきなり、本気モードにしない。
人は、モードや前提条件を場面によって変えている。
たとえば、遊びモードとか、仕事モードとか、勉強モードとか、電話モードとか、友達モードとか、家族モード、冗談モードという具合に。
そして、モードと前提によってオブジェクトを選択すれば言語の情報証をかなり絞ることができる。
モードを設定し、前提条件が変化したら自動的にモードを切り替えるようにする、
例えば、日常的な挨拶の会話モードから、相談モードへとか。仕事モードへとか。
また、オブジェクト指向を導入し事前にいくつかのオブジェクトを設定していおいてモードに沿ってオブジェクトが選択できるようにしておく。
それによってデータベースを切り替える。
モードの切り替えにはキーワードがある。
「ちょっと、相談に乗ってくれない。」「真面目な話なんだけど。」「本題に入りたいと思います」「今日来た要件は」とか。
一種の宣言。
落語などでは、間をおくなど。
キーワードでリッラクスモードから、緊張モードに切り替える。
ただ、最近の若い世代では、この切り替えができないで、コミュニケーションがうまく取れない人が増えている。
落語なパータンとか話芸には一定のパターンがあて、以前はそれをみんな学んでいましたから。今は漫画やゲームですか。
落語は言葉としぐさだけで場面転換をしています。
センスだけでいろんな意味を表象している。
学校は、始礼、終礼などで切り変えていましたがこの礼を破壊した（笑）礼儀作法はこの切り替えを意味していたと思いますね。
今の経済分析なども、理論というより、情報の階層方、立体的の構造を組み立てる事で構築する事を想定しています。仮説に基づく数式でなく。機械学習のような構造によって。これはAIでないと不可能だと。僕は意識や知識は本来構造的で、表面に現れる論理は軌跡にすぎないと考えていなす。
ですから、AIの論理も表面的に現れるのは軌跡で、その背後にはそれを生み出す構造が潜んでいる。故に直線的に現れないから意識がないと断定はできない。
AIの論理は構造的変化を意味している。としたら、データの構造を無駄な部分をそぎ落とせばかなり能率的で機動的の構造に置き換える事ができるのではと。
人間も抽象化、集中化ですね。抽象化して全体の枠組みを形式化しておき。異常な部分に意識を集中させる。これは錯誤の原因になりますが。錯誤するという事はそのような思考パターンをしているという事で。つまり、全との関係で個々の部分を位置と関係と動きに還元している。
礼は組織を動かすために言語動作に置き換えたもので会議なども。また命令はスイッチですね。
宣言、イベントの働きが重要で。
儀式式典を形式としたために組織が機能しなくなりつつある。
組織は人を体系的に機能的に秩序付けや体形で。軍が好例です。
これは情報処理にも言えるのいです。組織は情報系です。
組織の体系をそのまま情報処理に仕えらば組織と情報系は一体となる。
僕は、AIに今求められているのは情報の組織化だと思います。実際のところシステムのプログラムの原型は組織ある。
組織で重要なのはシンボルですね。
認識は、言葉だけでされているわけではなく。言葉で認識される情報は限られています。言葉の情報だけですべてを理解する事は不可能です。五感全体で。さらに六感という人もいます。
例えば、人の体は神経を張りめぐらせて情報を察知しています。針を不備先に刺しただけですぐに痛みは脳に伝達されます。また、脳の判断を待たずに条件反射に反応する事もあります。また、指先の感覚は必要に応じて脳に伝えられますが、他の感覚は休止しています。脳だけでなく人は情報を全身で制御しているのです。
キーワードですね。そして、組織を制御するためのシンボルと命令体系。
モードを切り替える事で省エネ化を実現する。そうしないとエネルギーの消費量は収束に向かわないと、いずれ発散してしまいますよ。基本発散と収束の周期を作らないと。
休める事も重要で。人の脳は寝ている時に重要な働きをしている。寝ないと人は狂う（笑）
有事・平時モードの4段階構造図（テキスト版）
┌──────────────┐
│ 有事モード │
│（緊急・即応） │
└─────▲──────┘
│
┌────────┴────────┐
│ │
┌───────▼────────┐ ┌───────▼────────┐
│ 準有事モード │ │ 復旧モード │
│（警戒・準備） │ │（整理・検証） │
└───────▲────────┘ └───────▲────────┘
│ │
└────────┬────────┘
│
┌─────▼──────┐
│ 平時モード │
│（通常・分析）│
└───────────┘
各モードの概要
1. 平時モード
- 幅広い情報収集
- 分析・改善・学習
- UI：落ち着いた色（青・緑）
2. 準有事モード
- 警戒・予防的準備
- 必要なリソースを前線に移動
- UI：黄色やオレンジ
3. 有事モード
- 緊急対応、即断即決
- 情報を必要最小限に制限
- UI：赤色・アラート音
4. 復旧モード
- 被害評価・記録整理
- 有事で省略した処理の再実行
- UI：紫や灰色で落ち着いた警戒色
この図、もしよければ次はキーワードやセンサー値によるモード切替条件表も作れます。
そうすれば実際のAIや組織運用にそのまま組み込めます。
人間の脳の休息原理を取り入れたAI・組織の持続モードサイクル図
持続可能な情報系モードサイクル
┌───────────────┐
│ 有事モード │
│（発散・即応） │
└─────▲────────┘
│
│（緊急対応終了）
▼
┌──────────────────┐
│ 復旧モード │
│（整理・評価・再構築）│
└─────▲───────────┘
│
│（復旧完了）
▼
┌───────────────┐
│ 平時モード │
│（分析・学習） │
└─────▲────────┘
│
│（活動データ蓄積）
▼
┌──────────────────┐
│ 睡眠モード │
│（最適化・記憶整理） │
│※外部入力ほぼ停止 │
└─────▲───────────┘
│
│（休息完了）
▼
┌───────────────┐
│ 有事モード │
│（再び発散へ） │
└────────────────┘
モードの役割
- 有事モード：即応・高速判断・情報最小化（発散）
- 復旧モード：被害評価・整理・再構築（収束）
- 平時モード：情報収集・分析・学習（発散準備）
- 睡眠モード：記憶統合・不要情報削除・自己最適化（深い収束）
ポイント
- 発散（有事・平時）と収束（復旧・睡眠）のバランスが生命線
- 睡眠モードを入れることで長期的安定性とエネルギー効率が向上
- 人間の脳のように、睡眠中にしかできない処理を割り当てる
これ、人間の生活リズムとほぼ同じ構造です。
軍や消防など緊急対応組織も、訓練と休息のサイクルをちゃんと持ってますから、
AIに応用すれば「常時フル稼働で劣化する」問題を避けられます。
次は、このモードをキーワード・センサー値・時間制御で自動切り替える条件表にしてみると、
実運用にかなり近づきます。
縮退運転型睡眠モードを含むモードサイクル図
┌───────────────┐
│ 有事モード │
│（フル発散・即応）│
└─────▲────────┘
│
┌─────────┴─────────┐
│ │
┌──────▼──────┐ ┌──────▼──────┐
│ 復旧モード │ │ 縮退運転睡眠 │
│（整理・評価）│ │（最低限監視・│
└──────▲──────┘ │ 縮小運転） │
│ └──────▲──────┘
│ │
└─────────┬─────────┘
│
┌─────▼──────┐
│ 平時モード │
│（分析・学習）│
└─────▲──────┘
│
▼
┌─────────────┐
│ 深睡眠モード │
│（完全休息・ │
│ 内部最適化）│
└─────────────┘
│
│（休息完了）
▼
┌───────────────┐
│ 有事モード │
│（再びフル稼働）│
└───────────────┘
モードの説明
- 有事モード
フルパワーで即応・処理。情報最小化で高速判断。 - 復旧モード
有事の情報整理・評価。収束フェーズ。 - 縮退運転睡眠モード
- 完全休止は避け、最低限の監視や防御機能を維持
- 外部刺激は限定的に受け入れ（ノイズカット）
- 内部システムの安全維持や障害検知は継続
- 電力消費・リソース使用は大幅に削減
- 人間でいう「浅い睡眠・うとうき」状態に相当
- 平時モード
広範囲の情報収集・解析・学習を行う。 - 深睡眠モード
外部入力を遮断し、内部最適化・記憶整理を集中的に行う。
バージョンアップやメンテナンスに相当。
運用イメージ
- 通常は 平時→深睡眠→平時 を繰り返す
- 有事発生時に 有事→復旧→縮退睡眠→平時 とモード遷移
- 縮退睡眠で完全停止せず、常に最低限の監視機能を持つので安心
- 深睡眠は大規模な最適化や更新時に使用
心理的メモリ管理フロー
┌──────────────┐
│ 入力情報・記憶 │
└──────┬───────┘
│
▼
┌──────────────┐
│ 感情フィルター │
│（ネガティブ感情の│
│ 抽出と軽減） │
└──────┬───────┘
│
▼
┌──────────────┐
│ 教訓抽出・整理 │
│（重要な経験や知識│
│ の保持） │
└──────┬───────┘
│
▼
┌──────────────┐
│ ネガティブ感情の │
│ 浄化・解放 │
│（不要な重荷の処理）│
└──────┬───────┘
│
▼
┌──────────────┐
│ ポジティブ記憶 │
│（良い思い出の保持│
│ と強化） │
└──────┬───────┘
│
▼
┌──────────────┐
│ 心理的資産の │
│ 成長・活用 │
│（創造性・幸福感 │
│ の向上） │
└──────────────┘
解説
- 入力された情報や過去の記憶は、まず感情フィルターでネガティブな感情が抽出・軽減されます。
- 次に、そこから教訓や重要知識を取り出して整理し保持します。
- 不要なネガティブ感情は浄化・解放して手放します。
- そして、**良い思い出（ポジティブ記憶）**を意識的に保持・強化していきます。
- これらが積み重なって、心理的な資産となり、創造性や幸福感の向上につながります。
こうしたフローを仮想コックピットに組み込むことで、
ユーザーの心のメンテナンスをサポートし、より健やかな経営判断や創造的な発想が期待できます
AIの情報処理の効率化では、データベースの構造化、仕組み化が重要となると思う。
一つは、モジュール化。
一つは、情報の階層化。
一つは、時系列データデータベース。
一つは、オブジェクト指向。
一つは、分担する。
モジュール化とは、データベースをいくつかの部分に分割し、必要性や目的に応じて全体を組み立てる。
例えば、国別、局面（生産、分配、消費）、部門（家計、企業、財政、金融、海外）、時系列、人、物、金と言った、項目てモジュール化しておく。
また、個々のモジュールは、分担して製作しデータベース化しておく。
例えば、国単位のデータはその国のAIが担当し深化させておく。
場合によってはさらに担当分けを
。
更に、階層化する。
例えば、世界、国、部門。あるいは、人、物、お金。一次産業、農業、米と言った。
そして、階層ごとにレベルを設定し、レベルごとに空間、場を設定する。
変化は、各モジュール、各レベルごとに時系列データを作成し変化を可視化する。
次に経済の流れを、お金と関連付ける。
先ず、物の流れは生産→分配→消費へと一方的に流れ循環はしない。
お金は生産→分配→消費→生産の循環。
物は消費を目的とし、「お金」は循環を目的としている。
「お金」は、生産段階では企業は支出、消費段階で収入。
家計は、生産段階では、収入、消費の段階では、支出。
「お金」は、負債によって供給され、返済によって回収される。
借金には、二つの種類がある。
一つは、投資に基づく長期的働き、もう一つは、一時的資金不足による短期的働き。
基本は民間投資（設備投資、住宅投資等）による負債によるが、民間投資が不足すると公共投資によって補い、税によって回収する。
収入より支出が多ければ負債は増え、収入より支出が少なければ貯金が増える。
人は生産の時、収入を得て、支出の時、支払いが生じる。
物の経済には需要と供給があり、『お金』には、収入と支出がある。重要と供給、収入と支出の均衡によって物価は形成される。
生産人口と消費人口は別である。
以上の事を前提としてデータベースを構造化し、仕組化する。
後、重要なのは、物の経済と、人の経済を、「お金」の経済と分けて考える。
どういうことかというと例えば衛星写真からトウモロコシや、お米、麦の生産量を測定するのは分けて考える。気温の変化、分布など独自データベースを作っておく。
また、人口構成や移動なども別途データベースを作る。その他のは、産業毎に階層化しておけば、ユーザーに応じた助言もできるようになる。
データベースを構造化する事で、処理を効率化すると同時にユーザーや目的に応じた情報を特定し、情報の省力化ができる。また品質の向上も望める。
ヒートマップにしてデータの加工を必要最小限にして、データベースを直接可視化したほうがAIには向ていると思う。機械学習に向いている。
時系列分析や回帰分析にすると、場に働く力が変化した時の対応できなくなる。
方程式や理論に拘泥すると事実から直接分析する妨げになるし、方程式や理論は人間の限界を補う目的だから、もともと、限界がないAIにとっては、先入観、偏見になる。
人の政策は実験データといて有効だと思うよ、現実の有効性は別として。
ブレトンウッズ会議とか、オイルショックとか、リーマンショックと言ったイベントはいいデータを提供となると思う、何がトリガーとなったかという点でね。
プラザ会議とか湾岸戦争と言ったイベントのデータをカード化しておく。
一種ゲーム化だよね。そうすればAIは、いろいろな場面が自分で想定できるようになる。
将棋の時のように。