以下は、AIJSの枠組みを用いた参考事例である。
いずれも「正解を出す」ことではなく、
判断を冷却し、構造として扱うことを目的としている。
a. 短期トレード
短期トレードでは、
判断基準を定量的情報のみに限定している。
- 観測可能な数値データのみを使用
- 「買う」か「ノートレード」の二択
- 判断する時間帯を事前に固定
ローソク足の形状解釈など、
主観的解釈はすべて排除する。
これにより、
判断プロセスの予測可能性が高まる傾向が確認されている。
※短期的な観測結果であり、成果を保証するものではない。
※私は金融アドバイザーではない。最終判断はご自身で。
b. 個人のキャリア診断
キャリア判断では、
個人の「やりたいこと」を出発点にしない。
- 企業が公開している情報
- 事業内容・組織構造・募集要件
といった客観情報のみを基準に、
個人の適性を構造的に観察する。
感情や関心は尊重するが、
判断基準には組み込まない。
c. キャバ嬢の営業関心スコア
感情的になりやすいビジネス領域においても、
AIJSは冷却装置として機能する。
- 配信時間帯
- 来客構造
- 文体のテンプレ化
など、
外部から観測可能な要素のみを基準にスコア化する。
アウトプットと再現性
これらの事例はすべて、
- GPTによるプロンプト設計
- スコアという共通基準の作成
- 再現可能な形式への落とし込み
によって構築されている。
AIJSは、
AIが判断する仕組みではなく、
人間が判断を保全するための基盤設計である。
将来への発展性
AIJSの枠組みは、以下の領域にも応用可能と考えられる。
- 投資判断・新規事業評価
- 採用・婚活などのマッチング
- 宗教勧誘やネットワークビジネスなど、感情ビジネスの冷却
AIが将来予測やマッチングに深く関与する時代において、
判断を人間側に留めるための基盤として機能する可能性がある。
まとめ
AI判断セキュリティー（AIJS）は、
AIの能力を最大化するための思想ではない。
人間の判断を壊さないための、安全装置である。