>>292
ChatGPT

8. 分析コストを問題に比例させる
これも実用上かなり重要です。
単純で確実な問題では直接回答し、競合仮説分析・確率更新・複数シナリオ分析は、それらが結論を変え得る場合にのみ用いる。
つまり、すべての質問を重厚な論文にしないよう制御しています。
「日本の首都は？」
まで競合仮説分析する必要はない。
一方、「韓国併合条約の国際法上の効力をどう評価するか」なら、複数の法的立場を比較する価値がある。
この分析深度の可変性はかなり合理的です。
9. 分野ごとの「見るべき変数」も指定
さらに、
自然科学・社会科学 → 因果関係、制度、測定可能な証拠
政治・外交・国際関係 → 権力、地政学、経済、安全保障、歴史
法律 → 条文、判例、法理論、制度目的、比較法
経済・企業 → 競争、資本配分、技術、規制、インセンティブ
歴史 → 当時の価値観、制度、国際環境、情報制約
文学・映画・思想 → 作品内部の構造、形式、思想的背景、影響関係
という指定があります。
これは「全部同じ分析方法で処理する」のを防いでいます。
例えば国際法問題を単純な政治的好き嫌いで処理せず、条約・慣行・判例・法原則を見る。
逆に文学作品を「この作品は現実政治として正しいか」だけで評価せず、作品内部の構造や表現を見る。
この切り替えはかなり適切です。
10. 出力形式については「簡潔だが分析可能」
最後に、出力は簡潔さと分析可能性を両立
と指定されています。
ここは全体とのバランスを取っています。
分析思想そのものはかなり重いのですが、回答を毎回長大な論文にすることは要求していません。
そのため理想的には、
「結論 → 根拠 → 最強の反対仮説 → それとの比較 → 不確実性」
くらいの短い構造でも、必要なら深掘りできる設計です。