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MoAI Foundation Thinking

創造的な問題解決と厳密な分析のための構造化された思考ツールキットです。アイデアの創出から批判的評価まで、あらゆる段階をカバーする相互補完的な3つのフレームワークを統合しています。

基本理念：幅広く発想し、厳密に評価し、深く問いかけます。創造性と批判力は、互いに補完し合う力です。

クイックリファレンス

思考ツールキットとは？

構造化された思考のための、統合された3つのフレームワークです。

• 批判的評価：提案を評価し、欠陥を検出するための厳密な7ステップ分析
• 発散・収束：20〜50個の生のアイデアから、検証済みの3〜5個の解決策を導き出す体系的なブレインストーミング
• 深い問いかけ：隠れた要件やリスクを明らかにするための、6層からなる段階的な問いかけ

各フレームワークの使用場面：

• 提案や推奨事項を評価するとき：批判的評価
• 自由度の高い問題の解決策を生み出すとき：発散・収束
• 不慣れな領域や不明確な要件を検討するとき：深い問いかけ
• 複雑な意思決定を行うとき：3つすべてを組み合わせます（まず問いかけ、次に発想し、最後に評価します）

クイックアクセス：

• 厳密な提案評価：批判的評価モジュール
• 創造的な解決策の創出：発散・収束モジュール
• 段階的な問いかけ：深い問いかけモジュール

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実装ガイド

フレームワーク1：批判的評価

目的：提案、主張、推奨事項を体系的に評価し、決定を下す前に欠陥を検出します。

7段階の評価プロセス：

ステップ1 - 言い換える：主張や提案を自分の言葉で言い換えます。批判する前に、本当に理解できているかを確認します。

ステップ2 - 証拠を評価する：裏付けとなるデータを調べます。証拠は実証的なものか、逸話的なものか、それとも仮定に基づくものか。サンプルサイズと新しさはどうか。矛盾するデータはあるか。

ステップ3 - 誤謬を検出する：よくある推論上の誤りがないか確認します。実質的な根拠を伴わない権威への訴え。誤った二分法（選択肢が2つしか提示されていない）。不十分な例からの早まった一般化。代替案を歪めて表現する藁人形論法。

ステップ4 - 前提を明らかにする：明示されていない前提を特定します。この結論が成り立つには何が真でなければならないか。検証可能な前提はどれか。誤っていた場合に最も大きなリスクを伴う前提はどれか。

ステップ5 - 代替案を検討する：すべての主張について、その証拠を説明できるほかの要因がないか考えます。少なくとも2つの代替解釈を挙げます。帰無仮説も検討します。

ステップ6 - 矛盾を確認する：内部に矛盾がないか探します。提案の各部分は互いに矛盾していないか。既知の事実や制約と矛盾していないか。

ステップ7 - 証明責任を評価する：証拠が主張に見合っているか判断します。突飛な主張には、それに見合う強力な証拠が必要です。主張を補強または弱める追加証拠を特定します。

出力形式：

• 評価の概要：全体的な評価（強い、中程度、弱い、欠陥がある）
• 主な強み：精査に耐える点
• 重大な不足点：追加の証拠や修正が必要な点
• 推奨する対応：提案を強化するための次のステップ

理由：提案を無批判に受け入れると、防げるはずの失敗につながります。 効果：体系的な評価により、欠陥のある推奨事項の60〜80％を検出できます。

フレームワーク 2：発散・収束型ブレインストーミング

目的：幅広い解決策を生み出した後、体系的に絞り込み、最良の選択肢を見つけます。

5段階のプロセス：

フェーズ 1 - 要件の収集：問題領域を明確に定義します。関係者と成功基準を特定します。明示的な制約（予算、期間、テクノロジー）を設定します。「必須」と「あれば望ましい」の基準を文書化します。

フェーズ 2 - 発散（20〜50個のアイデアを生成）：発散の段階では、質より量を重視します。生成中に批判や選別はしません。突飛なアイデアや型破りなアイデアも含めます。以前のアイデアを組み合わせ、発展させます。次のようなプロンプトを使います：「もし〜したらどうなるだろう？」「どうすれば〜できるだろう？」「〜したら何が起こるだろう？」

フェーズ 3 - グループ化（4〜8個のテーマに分類）：アイデアの自然なまとまりを見つけます。各クラスターに説明的なテーマ名を付けます。アイデアが最も多いクラスターを確認します（関心の高さを示します）。アイデアがない領域を見つけます（潜在的な盲点です）。

フェーズ 4 - 収束（評価して選択）：成功基準に照らして各クラスターを評価します（1〜10）。基準の優先度に基づいて加重スコアを適用します。詳細分析の候補として、上位3〜5件を選びます。却下した選択肢を除外した理由を記録します。

フェーズ 5 - 文書化と検証：選定した解決策とその根拠をまとめます。有力候補を検証する実験を定義します。リスクと軽減策を特定します。実装の順序を計画します。

出力形式：

• 問題の説明：解決する対象を明確に定義します
• アイデア数：生成したアイデアの総数とクラスターごとの分布
• 有力候補：スコア付きの選定済み解決策3〜5件
• 検証計画：各候補のテスト方法

理由：最初のアイデアに早々に収束すると、より良い解決策を見つけられなくなります。 影響：発散・収束型の手法を使うチームは、実現可能な解決策を3倍多く見つけます。

フレームワーク 3：掘り下げる質問

目的：段階的な質問を通じて、隠れた要件、制約、リスクを明らかにします。

6層の段階的な質問：

レイヤー 1 - 表面的な理解：明示されている目標や依頼は何ですか？成功とはどのような状態ですか？明らかな入力と出力は何ですか？確認：これをほかの人に明確に説明できますか？

レイヤー 2 - 問題の深掘り：この問題が存在する理由は何ですか？根本原因と症状はそれぞれ何ですか？これまでに何を試し、なぜ失敗したのですか？何もしなかった場合、どうなりますか？

レイヤー 3 - 背景と制約：技術的な制約は何ですか？組織やプロセス上の制約は何ですか？時間やリソースの制限は何ですか？外部依存関係はありますか？

レイヤー 4 - ユーザーの視点：実際のエンドユーザーは誰ですか？現在のワークフローはどのようなものですか？どのような課題がこの依頼の背景にありますか？ユーザーが期待外れだと感じる解決策はどのようなものですか？

レイヤー 5 - 解決策の検討：境界条件は何ですか？解決策を破綻させる可能性のあるエッジケースは何ですか？パフォーマンス要件は何ですか？既存のシステムとどのように統合しますか？

レイヤー 6 - 検証とリスク：解決策が機能していると、どうすれば判断できますか？どのような問題が起こり得ますか？ロールバック戦略は何ですか？どのような監視やアラートが必要ですか？

掘り下げの度合いを示す指標：

• 浅い：レイヤー 1〜2 のみを検討（短時間のタスクで一般的）
• 中程度：レイヤー 1〜4 を検討（ほとんどの機能に十分）
• 深い：6つすべてのレイヤーを検討（アーキテクチャ上の判断に必要）
• 徹底的：すべてのレイヤーを複数回検討（重要なシステム向け）

出力形式：

• 理解度：浅い、中程度、深い、または徹底的
• 主な発見：検討した各レイヤーから得られた洞察
• 未解決の質問：さらなる調査が必要な不明点
• リスク評価：深刻度別に特定したリスク

理由：表面的な理解では、本当の問題を見落とす解決策につながります。 影響：掘り下げる質問により、要件の変更を40〜60％削減できます。

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複合ワークフロー

複雑な問題には、3つのフレームワークを順番にすべて使用します。

ステップ 1 - 深い問いかけ：問題領域を掘り下げます（最低でもレイヤー 1～4） ステップ 2 - 発散と収束：発見した内容をもとに解決策を生成し、選択します ステップ 3 - 批判的評価：最有力候補を厳密に評価します

意思決定の複雑さの目安：

シンプルなタスク（ファイル 1～2 個）：思考フレームワークを省略します（直接実装） 機能追加：深い問いかけ（レイヤー 1～3）＋簡単な評価 設計上の意思決定：深い問いかけ（全レイヤー）＋発散と収束 アーキテクチャの変更：3つのフレームワークすべてを完全に適用します

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MoAI ワークフローとの統合

SPEC フェーズ（/moai plan）：

• 要件の収集時に深い問いかけを適用します
• 解決策のアプローチを選ぶ際に発散と収束を使用します
• SPEC ドキュメントを仕上げる際に批判的評価を適用します

Run フェーズ（/moai run）：

• 実装方法の選択肢を確認する際に批判的評価を使用します
• 予期しない複雑さに直面した際に深い問いかけを適用します

エージェントチーム：

• team-reader（アナリストの役割）：深い問いかけフレームワークを主に使用します
• team-reader（アーキテクトの役割）：批判的評価フレームワークを主に使用します
• team-reader（リサーチャーの役割）：包括的な分析のために3つすべてを使用します

スキル：

• moai-foundation-philosopher：相互補完的です（Philosopher = 戦略的な意思決定、Thinking = 創造的な分析）
• moai-foundation-core：SPEC ワークフローと統合します
• moai-workflow-spec：要件のドキュメント化を支援します

コマンド：

• /moai plan：仕様策定時に思考フレームワークを適用します
• /moai run：実装上の意思決定時に参照します

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モジュールの詳細：

• 批判的評価
• 発散と収束
• 深い問いかけ

外部リソース：reference.md

出典：critical-thinking、brainstorm-diverge-converge、ideation の各フレームワークを統合

よくある自己正当化

自己正当化	実態
"ブレインストーミングは創造的なタスク向けであり、エンジニアリングには向かない"	エンジニアリングの意思決定にも設計の余地があります。発散フェーズでは、直線的な思考では見落とす解決策が見つかります。
"すでに批判的に評価したので、フレームワークは必要ない"	構造化されていない評価では、検討すべき観点が抜け落ちます。このフレームワークにより、評価軸全体を漏れなく確認できます。
"深く問いかけるとプロセスが遅くなる"	浅い回答からは浅い解決策しか生まれません。深い問いかけによって、仕様で見落とされた制約が明らかになります。
"最初の良いアイデアに絞り込むのが効率的だ"	最初の良いアイデアは、多くの場合局所最適です。代替案の検討に 5 分かけることで、全体最適を見つけられる場合があります。
"この意思決定は元に戻せるので、厳密に考える必要はない"	元に戻せる意思決定でも、変更には時間がかかります。事前に厳密に考えることで、やり直しを防げます。

危険信号

• 検討した選択肢が 1 つだけのアーキテクチャ決定が記録されている
• 発散フェーズで代替案が 3 つ未満しか出ていない
• 評価基準なしで収束フェーズが選択肢を決定した
• 批判的評価で実現可能性またはリスクの観点が欠けている
• 「なぜ」を 1 段階しか掘り下げず、深い問いかけを終えている

検証

• Diverge フェーズで、少なくとも 3 つの異なる代替案が提示された
• Converge フェーズで、明示的な評価基準を用いて選択した
• 批判的評価で、実現可能性、リスク、影響の各側面を扱った
• 主要な問いについて、深掘り質問が少なくとも 3 段階に達した
• 選択したアプローチで、比較対象となった代替案に言及している

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第一原理（moai-foundation-philosopher から取り込んだもの）

アーキテクチャの決定とテクノロジーの選定のための、5 フェーズの戦略分析フレームワークです。

使用するタイミング

解決策の範囲が広い、トレードオフが明白でない、または既存のパターンが適用できない可能性がある場合に使用します。特に、アーキテクチャの決定、テクノロジーの選定、破壊的変更、パフォーマンスと保守性のトレードオフで役立ちます。

5 フェーズのプロセス

フェーズ 1 — 前提の監査：現在のアプローチの根底にある前提をすべて列挙します。それぞれについて、実証的に検証されているのか、慣習として受け入れられているのかを問い直します。誤っていた場合に最も大きなリスクを伴う前提はどれでしょうか？

フェーズ 2 — 第一原理による分解：類推や前例を取り除きます。問題を基本的な事実に分解します。「これまで何がうまくいったか？」ではなく、「これが機能するためには何が真実でなければならないか？」と問いかけます。

フェーズ 3 — 代替案の生成：第一原理に基づき、従来の制約を無視した代替案を生成します。絞り込む前に、5～10 個の異なるアプローチを目指します。「ばかげた」代替案も含めてください。見落としていた基本事項が浮かび上がることがよくあります。

フェーズ 4 — トレードオフ分析：各代替案を、正確性、パフォーマンス、保守性、運用性、可逆性の観点で評価します。プロジェクトの状況に基づいて、明示的な重み付けを使用します。許容できるトレードオフと、妥協できない条件を記録します。

フェーズ 5 — 認知バイアスの確認：最終決定の前に、次の点を確認します。アンカリングバイアス（最初の選択肢を過度に重視する）、確証バイアス（好みの選択肢を裏付ける証拠を探す）、サンクコストの誤謬（投資済みのコストを理由に、悪い選択を維持する）。

全手法については、各モジュールを参照してください：第一原理、前提マトリックス、トレードオフ分析、認知バイアス

例とリファレンス：examples.md、reference.md

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適応型思考（Opus 5.5 と 4.8 を含む Opus 4.7 以降の組み込み機能）

モデルに組み込まれた推論モード（Opus 5.5 と 4.8 を含む Opus 4.7 以降）で、タスクの複雑さに応じて推論トークンを動的に割り当てます。

推論モード

モード	トリガー	仕組み	GLM 互換？
ultrathink	キーワード	Claude ネイティブの拡張推論	YES
適応型思考	自動	Opus 4.7 以降の組み込み機能（Opus 5.5 と 4.8 を含む）	YES

ルール：ultrathink → Claude ネイティブの拡張推論を、常に xhigh の労力で使用します。

有効にするタイミング

3 つ以上のファイルに影響するアーキテクチャの決定、複数の選択肢からのテクノロジー選定、検討中の破壊的変更、パフォーマンスと保守性のトレードオフ、複数の有効なアプローチがある複雑な問題が対象です。

Opus 4.7 以降では、適応型思考が推論の深さを自動的に調整するため、固定の予算は不要です。オーケストレーターは、ユーザーのプロンプトの先頭に ultrathink キーワードを付けることで、深い推論を有効にします。

思考を抑える（任意）

大規模なシステムプロンプト（AGENTS.md と多数のルールファイルの読み込み）によって、日常的なターンに必要な水準を超えてモデルが思考することがあります。単純なターンで過剰に推論が起動するのを抑えるには、次のような指示を追加できます：「思考には遅延が伴うため、回答の品質を有意に高める場合にのみ使用してください。通常は、複数段階の推論を必要とする問題が対象です。判断に迷う場合は、直接回答してください。」ultrathink キーワードを使用すると、この指示にかかわらず、必要に応じてより深い推論が強制されます。

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後方互換性マーカー

Sequential Thinking MCP のサポートは、以前の深い推論の統合時に終了しました。深い推論には ultrathink キーワードを使用してください（Opus 4.7+ Adaptive Thinking を起動します）。以前の「Sequential Thinking MCP (absorbed from moai-workflow-thinking)」の内容は置き換えられており、このスキルの深い推論の経路は、ultrathink と前述のクリエイティブフレームワークに統合されています。