人の潜在的思考をAIがひもとく

本研究は，専門家の対話術を模倣する生成AIチャットボットにRAG（Retrieval-Augmented Generation；検索拡張生成）を統合し，人の潜在的思考を丁寧に掘り起こす仕組みを探究する． 質問の順序化，反証の誘導，疑問解決といった方略をモデル化し，RAGで個別文脈や事例・規範知を都度取り込みながら，表出されにくい思考を根拠付きで可視化します．教育と意思決定支援への適用を通じて，思考の質の向上と合意形成の効率化を目指します．

• 目的：潜在思考の可視化を，生成ＡＩ×RAGにより高信頼・高再現性で実現する．
• LLMによる方略選択（質問順序化／比喩生成／反証誘導）＋RAGによる動的知識注入．
• RAG基盤：教材・議事録・規程・専門辞典・過去事例からの高速検索と根拠リンク提示．
• 専門家の思考探索術をAIに組み込む．
• 想定応用：ニーズ発掘，学習者のリフレクション支援，研究計画レビュー，組織の意思決定会議のファシリテーション．