完全に近い問いを実現するシステムとは？

完全に近い問いを実現するシステムを考えると、答え以上に難しい挑戦です。

しかし、以下のようなシステムを組み合わせることで「完全に近い問い」に近づける可能性があると思います。

問いの背景には「知っていること」と「知らないこと」の間に生まれるギャップがあります。このギャップをAIが自動的に発見・提示する仕組みを作ります。

AIが膨大なデータベースや知識グラフを分析し、「ここには十分に掘り下げられていないテーマがある」と提案する。

例: 「核融合研究でまだ問いが十分でないトピックは何か？」という問いをAIが提示。

2. ダイナミックな問い生成システム

問いは固定されたものではなく、時間とともに進化するべきものです。このため、以下のような「ダイナミックな問い生成システム」が考えられます：

ユーザーが問いを立て、それをAIが深掘りして改良を提案。

例: 「核融合は実現可能か？」という問いに対し、「どの技術的要素がカギとなるか？」といったサブクエスチョンを提示。

リアルタイムデータを分析し、新しい視点やトレンドに基づく問いを提案。

3. 問いを多次元的に展開するシステム

問いを深掘りしたり広げたりすることで、多次元的な視点を得ることが可能です。

「なぜ空は青いのか？」という問いに対し、「物理学的観点」「文化的観点」「歴史的観点」など異なる視点で問いを拡張。

基本的な問いから専門的な問いへ進化するガイドラインを提示。

4. コミュニティ主導型問い生成システム

Wikipediaが「答えの進化」をコミュニティで実現しているように、問いについても多くの人の協力が得られる仕組みを考えます。

「問いのWiki」のような仕組みで、ユーザーが問いを投稿し、それに対して他者が改善や追加の問いを提案。

例: 「気候変動における最優先課題は？」という問いが投稿され、コミュニティで議論して精緻化される。

5. 未知の問いを探索するシステム

「完全に近い問い」とは、未知の領域にも触れられる問いのことです。そのため、以下のようなシステムが役立つでしょう：

既存の知識やデータを基に「人間がまだ考えついていない可能性」を問いとして提示。

例: 「太陽風と核融合プラズマの相互作用に関する新しいモデルは可能か？」といった問い。

時系列データを基に、未来に重要となる問いを予測。

6. 問いのライフサイクル管理システム

問いは「生まれた時点」で完成ではなく、その後の答えや議論を通じて進化していくものです。このライフサイクルを管理するシステムが考えられます。

問いが投稿されると、それに関連する情報（答え、データ、議論）が追加されていき、最終的に進化した問いとして再投稿される。

問いの進化プロセスを「バージョン管理」のように記録。

まとめ: 問いをシステム化するためのビジョン

ナレッジデータベース+Cosense+生成系AIの組み合わせが、限りなく「問いを完全なものにする手法」の一つな気がする

生成系AIを使って、環境を明確にする

その環境に対しての答えを生成系AIで提供する

問いとは、「生成系AI」だった？

サービスとして、

問いを始め、相手の環境を把握する

それに対して、相手が望むコンテンツを提案する

それって、よくあるニュースサイトじゃん

別に「生成系AIじゃなくてもただの質問でええやん、ドラクエ3の序盤でいいやん」