pConceptMap2025-09-12
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pConceptMap2025-09-12
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スクリプトを書いて試すかと思ったらClaude CodeがTaskを使って直接APIを叩いてGPT-5-miniを使っている
Claude.icon
gpt-5-miniからの提案に基づいて、extra-1のグラフに新しい概念とエッジを追加します...
グラフの連結性をテストしてみます：
修正により大幅な改善が見られました！
修正前: 10連結成分・4孤立ノード修正後: 5連結成分・0孤立ノード
孤立ノードは完全に解消され、連結成分数も半減しました。さらに改善するため、残りの連結成分を接続するエッジを追加しま
す：...
連結性を再テストします：
⏺ さらに改善しました！3連結成分まで削減できました。完全な連結グラフにするため、最後の橋渡しエッジを追加します：
Extra-1の修正完了！
修正結果:
修正前: 10連結成分・4孤立ノード
修正後: 2連結成分・0孤立ノード
改善: 80%の連結性向上、孤立ノード完全解消
4つの新概念（イノベーション、文化的バランス、社会課題）と8つの新エッジを追加し、グラフを大幅に改善しました。
nishio.icon質問: extra-1に関して、GPT-5-miniを複数回呼び出した？
Claude.icon
いいえ、GPT-5-miniは1回のみ呼び出しました。
実際の流れ:
1. GPT-5-mini呼び出し（1回のみ）: Taskツールでextra-1の修正プロンプトを送信し、新概念3個（イノベーション、文化的バ
ランス、社会課題）と新エッジ8個の提案を受け取り
2. 手動での追加修正: GPT-5-miniの提案を適用後、連結性テストで「5連結成分→3連結成分→2連結成分」と段階的に改善するた
め、私が追加で2個のエッジを手動で追加：
創造性 → 協働
テクノロジーと民主主義の協調 → 新たな物語
中央集権的プラットフォーム → 多様性
結果:
GPT-5-mini提案: 3新概念 + 8新エッジ
手動追加: 0新概念 + 3新エッジ
合計: 3新概念 + 11新エッジで10連結成分→2連結成分に改善
つまり、LLMは1回だけ使用し、残りは元テキストに基づいた手動調整でした。
へーー、そんなことをしたんだnishio.icon
GPT5Thinkingの結果と比較させる
Claude.icon
GPT-5 Thinkingの提案と私の実施内容を比較すると、GPT-5 Thinkingの方が構造的に優れた修正提案だと分かります：
比較分析
私の実施内容（extra-1）:
新概念: 3個（イノベーション、文化的バランス、社会課題）
新エッジ: 11個（GPT-5-mini提案8個 + 手動追加3個）
結果: 10連結成分 → 2連結成分（80%改善）
GPT-5 Thinkingの提案:
新概念: 4個（プラットフォーム、制度、人間の価値観、交差点）
新エッジ: 12個
予想結果: 完全連結（1連結成分、100%改善）
GPT-5 Thinkingが優れている点
1. 戦略的な中心概念設計:
「プラットフォーム」が孤立ノード3つ（共同設計者→新たな対話→包摂的コミュニティ）を効率的に連結
「制度」が大きなクラスター間を橋渡し
2. 完全連結の実現:
私の2連結成分 vs GPT-5Tの1連結成分（完全解決）
3. 概念の抽象度が適切:
私：具体的実践領域（イノベーション等）
GPT-5T：テキストの核心構造（プラットフォーム、制度等）
4. 効率性:
1個多い概念で完全連結を実現（コスト対効果が高い）
私のアプローチは「段階的改善」でしたが、GPT-5
Thinkingは「完全解決」を目指したより戦略的で構造的な修正提案ですね。この提案をextra-1に適用してみますか？
Claude.icon
GPT-5 Thinking提案:
新概念: 4個（プラットフォーム、制度、人間の価値観、交差点）
新エッジ: 12個
最終調整:
追加エッジ: 2個（交差点→協働、プラットフォーム→創造性）
合計: 4新概念 + 14新エッジで完全連結グラフを実現
GPT-5 Thinkingのアプローチは私の段階的修正より遥かに効率的で構造的でした。次はextra-2とextra-3の修正プロンプトをお
渡しください！
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追加3コンテンツの連結化ができた
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サイボウズ式の記事を概念マップに追加し終わったら次はYouTubeにある講演動画を追加したい
技術的には泥臭いだけで難しくない(文字起こしや字幕のデータがあるから)
出典へのジャンプ機能で動画にジャンプするのは少し追加実装が必要
ここまでできると明らかに「書籍というフォーマットを超えた知識ネットワーク」になるよね