レゾナンス分析を何度か見ていると、前にも見た言葉がまた現れることがあります。
一度なら通り過ぎた項目も、二度、三度と出ると急に気になります。「これは重要ということ？」「何かの原因なの？」と聞きたくなるのも自然です。
けれど、反復したという事実と、その意味は別です。
Healyレゾナンスで同じテーマが何度も出たときは、まず「同じ項目名」「同じカテゴリ」「意味が似て見える別項目」を分け、日時・データベース・順位・表示値・実施条件を並べます。反復だけを重要度、原因、診断、効果の証拠にせず、ChatGPTには共通点と相違点、確認不足を整理させます。
同じものが出た、と感じた瞬間ほど、少しだけ解像度を上げてみましょう。
「同じ」には三つある
最初に、反復を三種類へ分けます。
一つ目は、項目名が完全に同じ場合です。表記も所属データベースも一致しているなら、「同一項目が再び表示された」という記録にできます。
二つ目は、カテゴリが同じ場合です。項目名は違っても、同じデータベースや同じ分類に属している状態です。
三つ目は、言葉の意味が似て見える場合です。「休息」と「回復」、「境界」と「距離」のように、人が読むと一つのテーマへまとめたくなるものです。ただし、これはすでに解釈を含みます。
AIは三つ目をきれいにまとめるのが得意です。だからこそ、最初から「同じテーマです」と渡さず、原文を残します。
以下の記録から、①項目名が完全一致するもの、②同じカテゴリに属するもの、③意味が似ている可能性がある別項目、に分けてください。③はAIの仮説として示し、同一項目とは扱わないでください。
この一文だけで、表示上の反復と、意味づけ上の反復が混ざりにくくなります。
比べるなら、結果だけでなく条件も残す
同じ項目が出たかを比べるには、項目名だけでは少し足りません。
最低限、次を並べます。
実施日時
使用したデータベース名
項目名の原文
順位
画面に表示された％などの値
その日の体感
睡眠、仕事量、場所など、自分で観察した条件
ここで、画面の表示と本人の体感は別の列にします。
公式パンフレットでは、Analyseのリストは関連性に基づいて優先順位づけされ、結果は時点や環境変数によって変化しうるものとして説明されています。また、結果を総合的な文脈で扱い、批判的に問い、必要に応じて追加確認するよう案内されています。
そのため、「何度も出た＝固定された答え」とは扱いません。むしろ、どの条件で出て、どの条件で出なかったかを一緒に見ます。
ChatGPTには、まず差分表を頼む
記録を渡したら、最初の依頼は解釈ではなく比較です。
3回分の結果を、日付／データベース／項目名／順位／表示値／本人の体感に分けて表にしてください。原文を省略せず、確認できない欄は不明としてください。
次に、反復を数えます。
完全に同じ項目名が出た回数を数えてください。表記が異なるもの、意味が似ているだけのものは別にしてください。
最後に、仮説を一段だけ加えます。
反復している項目について、共通している条件と異なる条件を分けてください。因果関係は決めず、次回確認できる観察質問を三つ作ってください。
この順番なら、AIが最初から一つの物語へまとめるのを防ぎやすくなります。
たとえば、三回とも同じ項目が上位にある場合
このとき確認できる事実は、「指定した三回の結果で、その項目名が上位範囲に表示された」です。
そこから「最重要課題」「不調の原因」「今すぐ対応すべき問題」へ飛ぶことはできません。順位や％の数理的定義、重要度・重症度・原因との対応は、確認済み資料では確定できないためです。
ChatGPTには、こう聞きます。
この反復から直接言えることを一文で書き、言えないことを別に列挙してください。重要度、原因、診断、治療効果へ変換しないでください。
答えの勢いを抑えるためではありません。観察を次回も使える形で残すためです。
項目名は違うけれど、似た言葉が続く場合
この場合、AIの出番は少し増えます。
複数の言葉から共通語を抽出し、「仮に一つのテーマとして整理するなら」と候補を出してもらえます。ただし、そのテーマ名は画面に表示された事実ではありません。
項目名の原文を保持したまま、共通しそうな語を最大三つ抽出してください。それぞれ、どの原文から導いたか示し、別のまとめ方も一つ出してください。
別のまとめ方を頼むのがポイントです。一つの美しい解釈だけを見ると、それが正解に見えやすいからです。
たとえば「休息」という共通語が出ても、それはAIが関係を整理した仮説です。実際の睡眠時間や疲労感は本人の記録であり、両者を照らし合わせて初めて、次に見るものが生まれます。
繰り返し出たら、何をすればいい？
答えは、すぐ何かを変えることではありません。
次回も同じ条件で記録できるよう、観察項目を一つ決めます。たとえば、睡眠時間、仕事の集中度、人と会った後の体感、実施した時間帯などです。
一度に多くの条件を変えると、何との重なりを見ていたのか分からなくなります。AIには「次回、一つだけ追加するなら何を記録するか」と聞くとよいでしょう。
反復から得られる実用的な価値は、答えの確定ではなく、次に同じ形式で観察できる問いが生まれることです。追加の記録で確かめられない解釈は、仮説のまま残します。
出なかった回も、大切な記録
同じテーマが出た回だけを集めると、「いつも出る」という印象が強くなります。
そこで、出なかった回も残します。何回中何回だったのか。同じデータベースを使ったのか。比較できる条件だったのか。
ChatGPTには、出現回数だけでなく非出現回も含めて表にしてもらいます。
対象項目が出た回と出なかった回を分け、両方の条件を比較してください。出た回だけから結論を作らないでください。
これは少し地味ですが、観察の偏りを小さくしてくれます。
反復は、印ではなく入口
同じ言葉が続くと、何かを告げられているように感じる日もあります。
その感覚を否定する必要はありません。ただ、画面の表示、資料上の説明、AIが作ったテーマ、本人の体感を一つに溶かさず、並べておく。
すると反復は、答えを押しつける印ではなく、「次は何を観察しようか」と立ち止まる入口になります。
まずは三回分だけ、原文と条件を同じ表へ置いてみてください。同じもの、似ているもの、まだ分からないもの。その三つが分かれた時点で、すでに十分な前進です。
※本稿は、表示結果を記録・整理する一般的な方法です。医療上の診断、治療、効果判定を目的とするものではありません。
