整合性のないネットワークを大きくすることは適当に頂点と辺を付け加えるだけなのでイージー

整合性のあるネットワークを大きくすることは、素朴にやると1つ追加するたびに既存のものとの照合にO(N)かかるからO(N^2)

直近のK件としか照合しないとか、なんらかの軽量な関連検索によってK件だけ選んで照合するとかによってO(KN)になる

ネットワークの中に改装的な構造が生まれて何かのコストが対数的になったりする

(Opus5)

直接の先行議論（Cosense /nishio）

「整合性を保つ」（2022-11）— 冒頭が「単なる大きなネットワークではなく整合性を保つことが大事という話」。今回の第1主張（整合性なしで大きくするのはイージー）とほぼ同一。続きに「雑多な情報をただ集めただけでは点の間に辺がない」「同値の関係線が引かれても有用ではない」「一見対立する情報の解決にすごく価値がある」。

「大きなネットワークを保ち必要に応じて切り出す」（同時期）— 「まず整合性のある知識ネットワークを作る。少しずつ書き足して溜めていく。ランダムな情報を溜めるのではなく整合性を保つことが重要」。今回の話の運用方針版。

「AI教義」（2020）— 今回の話に一番近いコスト論があります。「『整合性を保つこと』『大きくすること』『有用であること』はすべて目指すべき」に続けて、「人間は愚かなので体系が大きくなると人間の能力で整合性を保つことが困難になる。そこでコンピュータによる整合性チェックを可能にすることが好ましい」。これは「照合コストがNとともに超線形に増えて人間の能力を超える」という今回の主張の定性版で、accessism の教義とllm-wikiのlint運用の種になっています。

「知識の整合性」（エンジニアの知的生産術 p.167 コラム、被リンク18ページ）— 整合性を正しさの基準にする話と、KJ法の繰り返しで「知識の間の整合性が増していき密につながりあった知識のネットワークが構築される」。基礎概念ですがコスト分析はなし。

近い周辺

KarpathyのLLM Wiki勉強会（2026）に「整合性のある大きなネットワークが目的」「N箇所に書かれていて1箇所だけ更新して残りを更新し忘れ、不整合になりがち」— 維持コストの具体例。llm-wiki の wiki-division-of-labor でも「研究Wiki＝情報を取り込んで整合性のあるネットワークを育てる」と正典化済み。

「直近K件だけ照合」の部分は、KJ法の「一覧して関係がありそうと感じたものをグループにする」（=連想検索でK件だけ候補を出す）が実質同じ機構ですが、計算量として言語化した記述は見つかりませんでした。

「階層的な構造が生まれて対数化」については、逆方向の主張として引用している /shokai/階層整理型WiKiはスケールしない があります。ただしあれは「人手の階層分類ファイリング」の話で、今回の「照合を高速化するインデックスとして自然発生する階層（B木や小脳的な粗い分類のような）」とは別物なので、対比として面白い緊張関係です。

つまり「整合性×大きさ×維持コスト→機械支援」までは既存、それを照合の計算量オーダーとして定式化し、階層構造の自然発生を対数化として解釈する部分が新しい増分です。