triz

TRIZ スキル

発明的問題解決理論を用いた体系的なイノベーション。AI によって強化されています。

問題の振り分け

問題の種類	ツール	参照先
「A を改善すると B が悪化する」	矛盾マトリクス	40-principles.md
「反対の特性が必要」	分離原則	以下
「システムが動作しない」	Su-Field 分析	advanced.md
「技術はどのように進化するか」	進化トレンド	advanced.md
「他社はどうしているか」	FOS（業界横断）	ai-prompts.md
「非常に複雑な問題」	ARIZ アルゴリズム	ai-prompts.md

6 ステップのプロセス

1. DEFINE IFR    → "The [system] ITSELF [does X] WITHOUT [cost/harm]"
2. IDENTIFY      → What contradiction? (Technical or Physical)
3. MAP           → Which of 39 parameters? [39-parameters.md]
4. RETRIEVE      → Matrix suggests which principles?
5. GENERATE      → Apply each principle specifically
6. EVALUATE      → Feasibility? Implementation?

ステップ 1：理想最終結果（IFR）

「[対象] 自体が、[コスト／害／複雑さ] なしに [機能を実行する]」

公式：理想度 = 利益 / (コスト + 害)

例：

• 「パイプ自体が漏れを防ぐ」（センサーを追加するのではなく）
• 「コード自体がバグを修正する」（テストを増やすのではなく）

ステップ 2：矛盾を特定する

技術的矛盾： A を改善すると B が悪化する

"If we [improve A], then [B gets worse]"
→ ถ้าเราทำให้รถเร็วขึ้น, ประสิทธิภาพน้ำมันแย่ลง

物理的矛盾： 同じ要素に相反する特性が必要

"[Element] must be [Property] for X AND [Opposite] for Y"
→ API ต้อง complex (power users) AND simple (beginners)

ステップ 3：39 のパラメータに対応付ける

39-parameters.md を参照してください。よく使われるもの：

#	パラメータ	ソフトウェアでの相当例
9	速度	パフォーマンス、レイテンシ
27	信頼性	稼働時間、MTBF
33	操作の容易さ	UX、ユーザビリティ
36	複雑さ	コードの複雑さ
39	生産性	スループット

ステップ 4：上位 10 の原則

#	原則	現代的な例
1	分割	マイクロサービス
2	取り出し	関心の分離
10	事前処理	キャッシュ
13	逆転	イベント駆動とポーリング
15	動的化	適応型アルゴリズム
24	仲介	ミドルウェア、アダプター
25	セルフサービス	自己修復システム
35	パラメータの変更	データ形式の変換

全リスト：40-principles.md

ステップ 5：物理的矛盾 → 分離

分離	戦略	例
時間による分離	時間を変える	着陸装置：展開／格納
空間による分離	場所を変える	鉛筆：硬い芯、柔らかい消しゴム
条件による分離	条件を変える	スマートガラス：透明／不透明
スケールによる分離	レベルを変える	水：マクロでは液体、ナノでは分子

クリエイティブモード：FOS/MOS

機能指向検索（FOS）： 他の業界が同じ機能をどう解決しているかを探します。

1. ABSTRACT → "Remove ice" → "Separate materials"
2. SEARCH → Find 5+ industries with similar function
3. TRANSFER → Adapt mechanism to your problem

方法指向検索（MOS）： 既知の方法を新しい分野に適用します。

詳細なプロンプトについては、ai-prompts.md を参照してください。

出力形式

## Problem: [Restated]

## IFR: "The [system] itself [does X] without [cost/harm]"

## Contradiction:
- Type: Technical / Physical
- Improving: Parameter #__
- Worsening: Parameter #__

## Principles: [#, #, #]

## Solutions:
### Principle #X: [Name]
- Application: [How]
- Idea: [Concrete solution]
- Feasibility: High/Medium/Low

## Next Steps:
1. [Prototype which solution]
2. [Validation approach]

参照資料

種類	ファイル	内容
基本	40-principles.md	40 の原則すべてと例
基本	39-parameters.md	39 のパラメータすべて
上級	advanced.md	Su-Field、76 の標準、ARIZ、進化
AI	ai-prompts.md	すぐに使えるプロンプトテンプレート
AI	methodology.md	TRIZ と LLM の統合
例	examples.md	事例研究（Samsung、SpaceX、Netflix）

関連スキル

• /generate-creative-ideas — より幅広いブレインストーミングで補完します
• /deep-research — 業界横断的な解決策を調査します（FOS/MOS）
• /boost-intel — トレードオフを体系的に評価します
• /problem-solving — TRIZ を適用する前に問題を構造化します