2026-06-21

プログラミング言語のような「複雑なシステム」の理解は、そのシステムにある入力を入れたときにどのような出力が出るかを予想できること

予想の正解率が理解度

これと同じ構造が「AIエージェント」という「複雑なシステム」にも適用できて、

AIエージェントにある出力を入れたときにどのような出力が出るか予想できるようになるのが理解

ここで先日の話(AIの推薦と自分の判断のズレは前提の食い違いのサイン)につながるのだが

AIエージェントが僕の判断を選択肢式で確認してきて、僕が選ぶものを高い確率で推測できるようになっているというとき

それは「AIエージェント」が「僕」という「複雑なシステム」にある入力を入れたときにどのような出力を返すかの推測ができていて、その正解率が上がっているということ

つまりこれAIエージェントによる理解なんだな

次の段階として「チームメンバー」とか「周囲のステークホルダー」とか「世界」のような「複雑なシステム」を理解して

高い精度で予想を当てるようになるだろう

理解とは出力の予測精度

「周囲のステークホルダーの理解は議事録から関係者ペルソナを立てて反応を事前シミュレートでやりましたね」