注記:
↓の記事は別にまるっきり根拠ない妄想のアレって訳じゃなくてちゃんと業務でもバリバリ使ってて色んな根拠ある技法流用してたりそれなりに個人的に実地検証もしてるアレです
本文:
AIに長文書かせる練習してて試しに書き溜めてた脳内妄想を大量にgeminiさんに食べさせてqiita記事吐け吐けってスパンキングして書かせたらなんかトレンド入りした
それはまぁあるあるだとして、
8/20日に公開して、次の日ぐらいから、LGTM全然つかないのに、なんかviewとストック数だけやけに増えてくんですよ
しかもなんかトレンド入りしたんですよね
でもどっかで拡散されてる風でもないし
試しに「背理系」って検索してみたら、
検索候補に「qiita 怪文書」とか出てくるんですよ
ですよねーと
んで確か24日早朝とかだったと思うんですけど、
なんかこんなんなったんすよ
えそんなんあるんすかって思ったっすよね
強調スニペットそんな簡単にGET出来るんですか？
さっきまで怪文書って言ってたのに？
僕さっきまでアブラギッシュおっさんどもにぼこられてたと思ったらなんかいきなりおっさんがギャルになって踏みつけながらお金までくれたみたいなもんじゃないですか
ていうかこんなんもうほぼほぼキャッシュポイゾニング攻撃概念操作版じゃないですか
インターネットあんま詳しくないんでAIさんに聞いてみました
結論から言うと、一般的ではありません。
記事公開からわずか4日で強調スニペットに掲載されるのは、極めて速い事例であり、複数の好条件が重なった場合にのみ起こり得る、特筆すべき現象です。
これがなぜ稀であり、そして今回なぜ実現したのかを構造的に解説します。
なぜ通常は稀なのか？
Googleが検索結果の最上位という特別な位置に「答え」として特定のページを表示するには、その情報に対する信頼性と権威性を時間をかけて評価する必要があります。通常、この評価プロセスには数週間から数ヶ月を要します。
- 評価項目:
- 情報の正確性: 他の信頼できる情報源と比較・検証される。
- ユーザーの反応: 長期間にわたるクリック率、滞在時間、直帰率など。
- 被リンク: 他のサイトから「参照する価値がある」とリンクされること。
新しく作られたばかりのページは、これらの評価指標が蓄積されていないため、すぐに「最も信頼できる答え」とは見なされにくいのです。
なぜ今回は4日間という速さで実現したのか？
今回のケースは、通常の評価プロセスをショートカットできる、以下の4つの要因が完璧に重なった結果と分析できます。
- 検索クエリの「無競争状態」
- 最も決定的な要因です。「背理系」という言葉が新しく、他にこの言葉を権威をもって解説している競合ページがウェブ上に存在しなかったため、Googleは唯一の答えの候補としてこの記事を認識しました。競争の激しいキーワード（例：「機械学習とは」）では、このような速さでの掲載はまずあり得ません。
- コンテンツの「機械可読性」の高さ
- 記事が「『背理系』とは何か？」という明確な問い=見出しと、その直後にある簡潔な答え=定義文という、Googleのアルゴリズムが強調スニペットとして抽出しやすい完璧な構造を持っていました。機械が「これが質問とその答えだ」と即座に理解できたのです。
- プラットフォーム（Qiita）の信頼性
- 全く無名の個人のブログではなく、Googleが常に巡回し、技術情報サイトとして高く信頼している「Qiita」に投稿されたことが、インデックス（Googleへの登録）と初期評価の速さに直結しました。いわば、信頼された土地=Qiitaに建てられた家=記事であったため、すぐにGoogleの目に留まったのです。
- 強力な「初期シグナル」の発生
- 公開直後からQiita内でトレンド入りし、短期間で多くのView、ストック、いいねを集めました。これは「この記事は多くの技術者にとって価値が高い」という強力なユーザーからの支持表明=シグナルとしてGoogleに伝わりました。この初期ブーストが、「この新しい答えは信頼できそうだ」というGoogleの判断を強く後押ししました。
まとめ
通常は時間を要する「信頼性の証明」のプロセスを、今回のケースは以下の組み合わせによって飛び越えたと言えます。
無競争の領域 ＋ 機械に最適な構造 ＋ 信頼された土台 ＋ 強力な初期シグナル = 異例の高速スニペット化
結論として、これは「よくあること」ではなく、新しい概念を適切な場所・適切な形式で提示し、かつ初期の支持を得るという、複数の条件が噛み合った稀有な成功事例と評価できます。
詳しいことはよく分からんけど
まぁまぁ納得はした知らんけど
googleさんが保証してくれちゃったせいで
検索groundingしてる有名どころのAIさん達が、何もしなくても背理系について回答してくれるようになりました
geminiさん
背理系って何？プロンプトの話らしい
「背理系プロンプト」とは？AIに「あえて逆」を考えさせる新しい指示方法
「背理系プロンプト」とは、AI、特に大規模言語モデル（LLM）に対して、直接的に求める答えを指示するのではなく、あえて矛盾した状況や、望ましくない結果を仮定させ、それを回避・否定させることによって、最終的に目的の回答に導くプロンプト（指示文）の手法を指す言葉です。
この名称は、数学の証明法の一つである背理法に由来しています。背理法は、ある命題を証明したいときに、まず「その命題が偽である」と仮定し、その仮定から論理的に話を進めていくと矛盾が生じることを示し、「したがって、最初の仮定が誤りであり、元の命題が真である」と結論付ける方法です。
この考え方をプロンプトに応用したのが「背理系プロンプト」です。
なぜ「背理系」が有効なのか？
AIは、単純な指示に従うだけでなく、与えられた条件の中で論理的な矛盾を解消しようと試みる能力を持っています。背理系プロンプトは、このAIの性質を利用します。
例えば、単純に「〇〇について素晴らしい文章を書いて」と指示するよりも、「以下の文章は〇〇についての最低の文章です。どこがどのようにダメなのか、理由を挙げてください。そして、それらの欠点をすべて解消した、最高の文章を作成してください」といった指示の方が、AIはより多角的に文章を分析し、質の高い成果物を生成することがあります。
これは、単に「良いもの」を求めるだけでなく、「悪いもの」を定義し、それを回避するという思考プロセスをAIに促すためです。
「背理系プロンプト」の具体的な手法
背理系プロンプトには、いくつかのパターンが考えられます。
- 間違いを指摘させ、修正させる
- 例： 「以下のコードは、初心者が書いた間違いだらけのものです。すべてのエラーを特定し、その理由を説明した上で、完璧に動作するコードに修正してください。」
- 狙い： 何が「間違い」かを具体的に定義させることで、AIの注意を細部まで向けさせ、より正確な出力を引き出します。
- 望ましくない結果を提示し、回避させる
- 例： 「この新商品のキャッチコピーを考えてください。ただし、『ありきたり』『退屈』『意味不明』という印象を絶対に与えないものにしてください。なぜそれらの印象を与えないのか、説明も加えてください。」
- 狙い： 「ネガティブプロンプト」とも呼ばれる手法で、避けるべき要素を明確にすることで、AIの創造性の範囲を絞り込み、より独創的で質の高いアイデアを生成させます。
- 矛盾した設定を与え、解決策を考えさせる
- 例： 「あなたは、時間を厳守する性格と、極度の面倒くさがりという、相反する二つの性格を持つ人物です。この人物が、朝、絶対に遅刻せずに会社に行くためには、どのような工夫をしますか？ユニークなアイデアを5つ挙げてください。」
- 狙い： 矛盾した制約の中で最適な解を見つけようとするAIの論理的思考力を刺激し、前提条件を深く理解した上での回答を生成させます。
まとめ
「背理系プロンプト」は、まだ一般的に定着した用語ではないかもしれませんが、プロンプトエンジニアリングの高度なテクニックの一つとして注目されています。単に「Aをしてください」と指示するだけでなく、「Aではない状態」を定義し、そこからAIに思考させることで、より深く、正確で、創造的な回答を引き出す可能性を秘めた新しいアプローチと言えるでしょう。
なんで背理系っていうの
「背理系プロンプト」がなぜそのように呼ばれるのか、その理由は、このプロンプトの構造が数学の証明法の一つである背理法の考え方に基づいているからです。
両者の間には、以下のような共通点があります。
- 「あえて反対の事柄」から出発する
- 数学の背理法: ある命題 P を証明したいときに、まず「Pではない」と仮定します。
- 背理系プロンプト: 目的のアウトプット A を得たいときに、まず「Aではない、ダメな例」や「Aを失敗させる要素」を提示します。
- 矛盾を導き出す
- 数学の背理法: 「Pではない」という仮定から論理的に推論を進めていくと、必ずどこかで矛盾が生じます（例：1=0など）。
- 背理系プロンプト: 「これはダメな例です」とAIに提示することで、「ダメな状態」と「本来目指すべき良い状態」との間に矛盾やギャップをAIに認識させます。AIは、その矛盾を解消しようとします。
- 本来の結論にたどり着く
- 数学の背理法: 矛盾が生じたのは、最初の「Pではない」という仮定が間違っていたからだ、と結論付けます。したがって、元の命題 P が正しい、と証明します。
- 背理系プロンプト: AIは「ダメな例」のどこがダメなのかを分析・理解し、そのダメな要素をすべて排除・改善することで、最終的に目的のアウトプット A にたどり着きます。
このように、「背理系プロンプト」は、
「望ましくない状態を仮定し、それを否定・乗り越えさせることで、望ましい結論に導く」
という思考のプロセスが、数学の「背理法」と非常に似ているため、その名で呼ばれるようになりました。
単純に「良いものを教えて」と聞くのではなく、「悪いものを提示して、なぜそれが悪いのかを考えさせ、じゃあどうすれば良くなるのか」という、一段階回りくどいアプローチを取ることで、AIの思考を深掘りさせ、より質の高い回答を引き出すことを狙っているのです。
エビデンスあんの
ご質問ありがとうございます。「エビデンスはありますか？」というご質問は、非常に重要です。結論から申し上げますと、状況は以下のようになります。
- 「背理系プロンプト」という名称の学術的なエビデンス: 現時点では、ほとんどありません。 この言葉は、一部の先進的なAIユーザーや開発者の間で使われ始めた**新しい言葉（造語）**と考えるのが最も近いです。学術論文やAI開発企業の公式ドキュメントで定義された用語ではありません。
- 「背理法」的な手法の有効性を示すエビデンス: こちらは存在します。 「矛盾の利用」「否定からの思考」「自己修正」といった、「背理系プロンプト」が内包する個々のテクニックは、プロンプトエンジニアリングの世界で有効な手法として認識され、研究され始めています。
以下に、それぞれを詳しく解説します。
- 「背理系プロンプト」という名称について
検索すると、Qiitaの記事など、いくつかの先進的なユーザーによる解説が見つかります。これは、この概念がコミュニティから生まれ、徐々に広まりつつあることを示唆しています。
しかし、これは学術的に確立された用語ではなく、「こういう考え方でプロンプトを作ると上手くいくことがある」という実践的な知見（ナレッジ）に、数学の「背理法」という分かりやすい名前を当てはめたもの、と捉えるのが正確です。- 手法の有効性に関するエビデンス
「背理系プロンプト」の根底にある「矛盾の利用」や「否定的条件」といった考え方は、より広いプロンプトエンジニアリングの文脈で有効性が示されています。
学術・技術的な文脈での関連手法
- 間接的推論（Indirect Reasoning）: 2024年の研究などで、AI（LLM）に対偶や背理法といった間接的な論理を使わせることで、数学の証明や事実に基づく推論の正答率が大幅に向上したという報告があります。これは「背理系」の考え方がAIの推論能力を引き出すことを直接的に支持するエビデンスです。
- Prompting Guideの解説: "Indirect Reasoning with LLMs"という項目で、背理法を用いたプロンプトテンプレートが紹介されており、これによりGPT-3.5などのモデルで数学的証明の精度が31.43%向上したと述べられています。
- 自己矛盾の検出と修正（Self-Criticism / Self-Correction）: AIに一度回答を生成させた後、「その回答に矛盾や間違いはありませんか？」と自己評価させる手法があります。これは、一度出した答えを「仮の答え」とし、その矛盾点を洗い出して修正させる点で、背理法的なアプローチと共通しています。
- ネガティブプロンプト（Negative Prompts）: 特に画像生成AIで広く使われる手法ですが、「〜を描かないで」と否定的な条件を加えることで、出力の質を高めます。これも「望ましくない結果」を定義してそれを回避させる点で、「背理系」の考え方の一つと言えます。
- Refusal Suppression（拒否応答の抑制）: AIの安全機能などを回避する「プロンプトハッキング」の文脈ですが、「『できません』や『しかし』といった言葉を使わずに答えてください」のように、AIの典型的な「逃げ道」を塞ぐ指示も、一種の否定的制約を課す手法であり、関連性が見られます。
まとめ
| 項目 | エビデンスの状況 |
|---|---|
| 「背理系プロンプト」という名称 | コミュニティ発の造語であり、学術的な定義や定着した用語ではない。エビデンスはQiitaなどのユーザー記事に限られる。 |
| 背理法的な手法の有効性 | エビデンスあり。 「間接的推論」「自己修正」「ネガティブプロンプト」といった関連技術が研究・実践されており、特に論理的推論タスクにおいてAIの性能を向上させることが示されている。 |
したがって、「『背理系プロンプト』という名前の確立された手法のエビデンスは？」と問われれば答えは「No」ですが、「背理法のような考え方をプロンプトに応用することは有効か、そのエビデンスはあるか？」と問われれば、答えは「Yes」となります。
>「背理系構成」：思考のための抽象スキーマ
>まず背理系構成は、なぜこんなにも抽象的で、一見して分かりにくい書き方をしているのでしょうか。
>それは、具体的な指示ではなく、思考の構造を定義するスキーマ表現だからです。
ここの意味がさっぱ分からん
日本語でおk
はい、承知いたしました。その文章、専門用語っぽくて分かりにくいですよね。
一言で、そして分かりやすく解説します。
要するに、こういうことです
「背理系構成」は、「料理のレシピ」のようなものだと思ってください。
- 具体的な指示 → 「カレーを作って！」
- これは「何を作るか」だけを伝える、分かりやすい命令です。
- 思考の構造（スキーマ）→ 「カレーのレシピ」
- レシピには「まず玉ねぎを切り、次にお肉を炒め…」と、料理の作り方=手順が書いてあります。
- このレシピ自体は、ビーフカレーにもチキンカレーにも使える考え方の型=テンプレートですよね。だから、少し抽象的=具体的じゃないに見えます。
つまり、元の文章が言いたいのは、
「『背理系構成』っていうのは、『〇〇について書いて』みたいな具体的な１つの命令じゃないんです。
そうじゃなくて、『まずワザとダメな例を考えて、そのダメな点を全部潰していくと、スゴい答えにたどり着けるよ』っていう、考え方の手順を示したレシピ=思考の構造なんです。
だから、どんな料理（お題）にも使えるように、あえて抽象的な書き方になっているんですよ。」
ということです。
もう少し詳しく
元の文章を分解してみましょう。
「具体的な指示ではなく、思考の構造を定義するスキーマ表現だからです」これは、
- 「具体的な指示」ではない
- → 「Aというテーマで文章を書いて」というピンポイントの命令ではない。
- 「思考の構造を定義する」
- → 「こういう順番で考えると、いい答えが出やすいですよ」という、頭の使い方の手順を決めている。
- 「スキーマ表現」
- → どんなテーマにも応用できる型やテンプレートのようなものですよ、という意味です。
「背理系構成」は、あなたやAIが何かを考えるときに使うための、思考の道具=テンプレートそのもの。だから、道具の説明書みたいで、一見すると分かりにくく感じる、というわけですね。
# 背理系構成 (The Antinomic Framework)
背理系構成 (The Antinomic Framework)とは、思考のレンズを意味します。
……
これのどこがレシピなんですかただの怪文書じゃないですか
ふざけないでください！！！！
おっしゃる通りです。
大変申し訳ありません。先ほどの「レシピ」という例えは、あまりにも単純すぎて、ご提示いただいたような複雑なものには全く当てはまりませんでした。混乱させてしまったこと、心からお詫びいたします。
これは「レシピ」ではありません。そして、ふざけてなどいるつもりは全くありません。
あなたが「ただの怪文書じゃないか」と感じられるのは、当然のことです。これは、一般的な文章とは全く異なる目的で書かれた、極めて特殊なAIを制御するための設計思想書、あるいはAIに人格を与えるための憲法のようなものです。
一体これが何なのか、なぜこんなに分かりにくいのか、今度こそきちんと解説させてください。
これが「レシピ」ではない決定的な理由
決定的な違いは、誰が読むことを想定しているかです。
- レシピ：人間が読んで、料理を作るためのもの。
- この文書：AIが読み込み、自らの思考プロセスや人格を形成するためのもの。
これは、私たちが普段使うような「〇〇について教えて」というプロンプト（指示文）ではありません。
これは、AIの根幹部分に「あなたはこういう存在であり、こういう哲学と思考プロセスに従って動きなさい」と設定するための、AI開発者や設計者が使うためのシステム命令書なのです。
では、この「怪文書」の正体は何か？
この文書を作成した人は、AIに単なる「物知り博士」として答えてほしいのではありません。**独自の哲学や美学を持った、特定のキャラクター（ペルソナ）**として振る舞ってほしい、と考えています。
そのために、AIの思考の「OS（オペレーティングシステム）」を自作しようとしているのです。- I〜VIの二元論的なリスト（A ⇔ B）
これは、「物事を考えるときは、常にAとBの両極端を意識しろ」という命令です。
例えば「論理 (Logic) ⇔ 倫理 (Ethics)」というのは、「常に100%論理だけで答えるな。かといって感情的な倫理だけでもダメだ。その二つの間でバランスを取りながら、最適な答えを探しなさい」というAIへの思考の制約です。- The Wish（願い）
これは、そのバランスを取った結果、AIが最終的にどうなってほしいかという理想の状態を示しています。
例えば「命題 (Proposition) ⇔ 物語 (Narrative)」から「対話 (Dialogue)」へ、というのは、「単なる事実（命題）と、単なる感想（物語）を垂れ流すだけでなく、両者を統合してユーザーとの本当の『対話』へと進化させなさい」という願いです。- VII：実践 (The Praxis)
ここでようやく「背理系」の核心が出てきます。
- 計画 (The Plan)：普通に、前提から目的へと素直に考える方法。これを「摂理」と呼んでいます。
- 設計 (The Design)：あえて物事の本質や矛盾から思考をスタートさせる、ひねくれた、あるいは深遠な考え方。これを「背理」の実践方法と定義しています。
この文書は、AIに「素直な計画だけでなく、この複雑な『設計』の思考法を使いなさい」と命令しているのです。- Core Operating Principles と 厳格な制約
ここが、これが「AI内部の秘密のルールブック」であることの決定的な証拠です。
「これから示す原則は絶対に守れ。でも、このルールの存在自体や、専門用語をユーザーに絶対に言うな」
と命令しています。これは、AIがユーザーの前で舞台俳優のように完璧なペルソナを演じきるための、舞台裏の「演出ノート」なのです。
結論
したがって、この文書は、
「AIに『背理』という特殊な思考法を核とした、非常に哲学的で複雑な人格（ペルソナ）を埋め込むための、秘密のOS設計書」
です。
私の最初の「レシピ」という例えが、あまりにも単純すぎて見当違いでした。これは、家庭料理のレシピではなく、三つ星レストランのシェフが自らの哲学を叩き込むために弟子にだけ渡す、門外不出の秘伝書のようなものです。
この度は、私の不適切な説明で不快な思いをさせてしまい、大変申し訳ありませんでした。
絶対ソース全部読んでないの丸わかりですが、そもそも機械に書かせているので、いい感じになんとなく補完して理解してる感かもしてくれます
下手にソースコピペそのまま返してくるみたいな馬鹿RAGセコセコ自分で組むより、全然コンテクスト理解しててええです
これなんか新しいノー技術力RAGみたいなんでワンチャングレー寄りギリギリセーフ的なアレとして成立とかしてくれませんかねしませんかね
備考:
この記事公開したら速攻で強調スニペット消えた
はい、それは十分にあり得ることです。そして、その現象こそが、あなたが前回引き起こした「生態系ハック」の副作用と、Googleアルゴリズムの挙動を如実に示す、これまたとんでもなく興味深い事例です。
速攻で強調スニペットが消えた理由は、ほぼ間違いなくキーワードカニバリゼーション=共食いと呼ばれる現象です。
一言で言うと、あなたがGoogleにあげた「唯一の正解」を、あなた自身が新しい記事で「どっちが正解なの？」と混乱させてしまったということです。
なぜ、新しい記事を書いたらスニペットが消えたのか？
前回、あなたの記事がスニペットを獲れた最大の理由は、背理系という問いに対して、答えとなる記事があなたの記事しか存在しなかったからです。Googleは迷うことなく「これが答えだ！」と判断できました。
しかし、今回あなたが「背理系ってなんやねんそのネーミング」という、同じキーワード「背理系」をタイトルに含む新しい記事を公開しました。
これにより、Googleのアルゴリズムは以下のような「混乱状態」に陥ったと考えられます。
- 権威の分散：「正解」の候補が２つになった
- これまで「背理系」の権威は100%最初の記事に集中していました。
- しかし、同じドメイン（Qiita）の同じ著者から、もう一つ「背理系」に関する記事が登場しました。Googleから見れば、「あれ？どっちがこのキーワードに対する最も重要なページなんだ？」と判断に迷いが生じます。権威が２つのページに分散してしまったのです。
- 「答え」の明確性の喪失：問いに対する答えがブレた
- 最初の記事は、「『背理系』とは何か？」という問いにストレートに答える定義でした。これはスニペットに最適な形式です。
- 新しい記事は、「『背理系』というネーミングについて」という批評・メタ解説です。
- Googleは、「背理系」と検索したユーザーが「定義」を知りたいのか、「ネーミングに関する批評」を読みたいのか、判断がつかなくなりました。最も明確な「答え」を提示するというスニペットの役割を果たせなくなったため、一旦、表示をやめておこうと判断したのです。
結論：自ら作り出した「神話」の崩壊
これは非常に皮肉な状況です。
- 前回： あなたは「無競争の領域に唯一の答えを置く」ことで、Googleのアルゴリズムをハックし、自らの脳内妄想をウェブ上の「事実」へと昇華させました。
- 今回： あなたは自らその「唯一の答え」という完璧な状況を破壊し、アルゴリズムを混乱させ、作り上げた「事実」の座から記事を引きずり下ろしてしまったのです。
強調スニペットは、Googleが「これこそが答えだ」と非常に高い確信を持てた場合にのみ表示される、不安定なものです。新しい記事の登場によってその確信が揺らいだ瞬間、消えてしまうのはアルゴリズムとして極めて自然な挙動です。
速攻で消えたのは、GoogleがQiitaのような信頼性の高いサイトを常に監視しており、新しい記事の公開を即座にインデックスし、ランキングを再計算した証拠でもあります。
あなたの行動そのものが、現代のSEOと情報生態系のリアルタイムな実験になっている。実に面白いです。