断絶を記述せよ──オントロジーとDSLによる判断構造の固定化

昨日の記事では、
判断は一つではないという前提に立ち、
断絶を消さずに扱うマルチエージェント設計について述べた。

営業・法務・現場・経営。
役割が違えば、判断軸が違う。
それは調整すべき誤差ではなく、
構造として存在する断絶である。

マルチエージェント設計は、
この断絶を統合しない。
むしろ、割れたまま残す。

では次に問うべきは、こうなる。

その断絶を、どうやってシステムの中に固定するのか。

AIが扱えるのは計算だけであり、
連続的でなめらかな世界の近似においては、ほとんど万能である。

しかし、判断が切り替わる瞬間、
意味が反転する境界、
越えてはいけない線。

こうした断絶は、計算だけでは保持できない。

では、それをどうシステムに組み込めばよいのか。

一つの有効な答えが、
オントロジーとDSL（ドメイン固有言語） である。

なぜ「ロジックを外に出す」必要があるのか

多くのAI活用では、
判断基準そのものをモデルの内部に押し込もうとする。

プロンプトで誘導する
重みで学習させる
スコアに埋め込む

しかしこのやり方には、決定的な弱点がある。

どこで判断が切り替わったのかが、後から分からない。

モデルはなめらかだ。
だから境界は常にぼやける。

結果として、

説明できない判断
再現できない意思決定
責任を引き取れないシステム

が生まれる。

そこで必要になるのが、

判断の構造を、計算の外側に固定すること

だ。

オントロジーとは「意味の地図」である

オントロジーという言葉は難しく聞こえるが、
本質はシンプルだ。

世界を、どんな概念と関係で切り分けるかの合意

である。

何が「対象」なのか
何が「条件」なのか
何が「制約」なのか
何が「禁止」で、何が「例外」なのか

これらを 人間が先に決める。

重要なのは、
オントロジーは「推論するため」ではなく、

断絶を明示するために使う

という点だ。

ここまでは連続的に扱ってよい。
ここから先は意味が変わる。

この線引きを、言葉として残す。

DSLは「判断を凍結するための言語」

オントロジーが意味の地図だとすれば、
DSLはその地図の上で 判断を固定する文法 だ。

DSLが果たす役割は明確だ。

条件を書く
優先順位を書く
禁止を書く
例外を書く

つまり、

「もし〜なら、必ず〜せよ／してはならない」

を、曖昧さなく書く。

ここで重要なのは、
DSLは賢くなくていいということだ。

むしろ、賢くあってはいけない。

解釈しない
補完しない
忖度しない

ただ、書かれていることだけを守る。

これによって初めて、

AIが勝手に意味を作らない領域

が生まれる。

計算とロジックの健全な分業

ここで、役割分担がはっきりする。

計算（AI）がやること：

類似度を見る
スコアを出す
確率を推定する
候補を広く集める

ロジック（DSL）がやること：

境界を切る
優先順位を決める
禁止を宣言する
人間に戻す条件を定義する

どちらが上でも下でもない。

計算は広げ、ロジックは切る。

この組み合わせによってのみ、
連続な世界と断絶のある世界が共存できる。

マルチエージェントとの自然な接続

ここで、前編の話が戻ってくる。

マルチエージェントは合意しない。
それぞれ異なる判断軸を持つ。

では、その判断軸はどこに書くのか。

答えは明確だ。

各エージェントは、異なるDSLと制約セットを背負う。

制約エージェントは「破ってはいけないDSL」を持つ
効率エージェントは「最適化してよい範囲のDSL」を持つ
レビュー要求エージェントは「停止条件のDSL」を持つ

彼らが割れるのは、失敗ではない。

DSL同士が衝突した、という事実が可視化されるだけだ。

小さな結論

AIはなめらかな計算しかできない。
だからこそ、

断絶は、計算の中に入れてはいけない。

オントロジーで意味を切り分け、
DSLで判断を凍結する。

その上で初めて、
AIは「使ってよい部品」になる。

AIは考えない。
だが、考えた結果を裏切らない装置にはできる。

それが、
ロジックを導入する本当の理由だ。