問いを構造化する
ユーザーの入力を、そのまま単一AIへ投げません。意図、制約、必要な根拠、 出力形式を整理し、複数のAIが比較可能な形で処理できる状態へ整えます。
Crucible Engine
複数の知性を指揮し、一つの答えへ収束させる。
Crucibleは、TanakaSun Proの中核にあるAIオーケストレーションエンジンです。 単体AIの回答をそのまま返すのではなく、複数の最高峰AIの推論を並行して扱い、 根拠を照合し、矛盾を取り除き、業務で使える一つの回答へ統合します。
参加AIの構成、合成プロンプト、評価重み、分岐条件は公開しません。 公開するのは、検証可能な性能値と、ブラックボックス化しても説明できる設計思想です。
Role
Crucibleの役割
Crucibleは、AIモデルそのものではありません。問いを受け取り、複数の推論系を制御し、 回答候補の整合性を確認し、最終回答の品質を高めるための統合層です。 いわば、複数の専門家を同じテーブルに着かせ、議論の交通整理を行い、 使える結論だけを残す指揮系統です。
独立した推論を走らせる
それぞれのAIが、最初から同じ結論へ寄らないように独立して回答候補を出します。 Crucibleは、答えそのものだけでなく、根拠、仮定、弱点も評価対象にします。
矛盾と弱い根拠を落とす
回答同士を突き合わせ、食い違い、根拠不足、論点の抜け、過剰な断定を検出します。 多数決ではなく、検証に耐えた主張だけを次の段階へ残します。
一つの回答に鍛える
残った要素を再構成し、読みやすく、判断に使える一つの回答へ統合します。 単なる要約ではなく、反証と照合を通過した結論として出力します。
Conceptual Pipeline
公開できる処理モデル
以下は、Crucibleの考え方を説明するための概念モデルです。 実際のプロンプト、パネル構成、モデル選択条件、重み付け、再試行条件は公開しません。
- Question Contract 問いの目的、制約、期待する粒度を明確にする。
- Independent Reasoning 複数のAIが、互いに影響されない形で回答候補を作る。
- Cross-Examination 根拠、前提、論理の飛躍、見落としを照合する。
- Evidence-Preserving Synthesis 根拠を残しながら、最終回答として読める形に統合する。
- Response Delivery 用途に合う長さ、文体、判断材料として返す。
Black Box
非公開にする領域
Crucibleの競争力は、どのAIをどう組み合わせ、どの段階で検証し、どの条件で結論を採用するかにあります。 そのため、以下の情報は公開しません。これは隠しているのではなく、プロダクトの中核技術として保護する領域です。
AI名・構成
利用するAIの固有名、組み合わせ、参加数、役割分担は公開しません。
合成プロンプト
回答を照合、批評、再構成するためのプロンプトや内部指示は公開しません。
評価重み
どの根拠をどの程度重視するか、どの条件で棄却するかは公開しません。
分岐条件
問いの難度、領域、リスクに応じた処理経路の選択ロジックは公開しません。
Why It Matters
単体AIではなく、統合されたAIへ。
高性能な単体AIは強力ですが、重要な判断では一つの回答だけに依存するリスクが残ります。 Crucibleは、複数の知性を使って回答候補を相互に検証し、誤りや見落としを減らす方向へ設計されています。
| 観点 | 単体AI | Crucible |
|---|---|---|
| 回答生成 | 一つの推論経路に依存しやすい。 | 複数の推論経路を扱い、回答候補を比較する。 |
| 誤りの検出 | 自分の誤りを見落とす場合がある。 | 異なる回答同士を照合し、矛盾や弱い根拠を見つける。 |
| 業務利用 | 速いが、重要判断では追加確認が必要。 | 調査、企画、評価、リスク整理など、根拠が必要な業務に向く。 |
| 説明可能性 | 最終回答だけが返ることが多い。 | 根拠、留保、確認できなかった点を残しやすい。 |
Quality Principle
Crucibleが重視する品質
推論の多様性
最初から一つの方向へ寄せず、異なる観点の回答候補を並べる。
検証の規律
根拠が薄い主張、過剰な断定、論理の飛躍を最終回答から遠ざける。
追跡可能性
評価方法、実行ログ、追試APIを順次公開し、性能値を検証可能にする。
TanakaSun Pro
Crucibleを、まずPlaygroundで試す。
TanakaSun Proは、Crucibleの考え方をチャット画面から使える形で提供します。 難度に応じて応答の深さを切り替え、必要に応じて複数視点の検証へ進みます。