RealPGREALPG · RESEARCH CHRONICLE · 2026-09-29
研究記録
RealPGで何が変わったか、その変化がなぜ次の確認を必要としたかをたどる公開の記録です。
現在の研究
- いまの問い
- 一人の人が最終判断を持つなかで、AIを使う会社は、目的の連続性、明示された前提と境界、外で確かめた結果、責任を引き継ぎながら、暫定の運用値を必要になるまで現在の証拠から導けるでしょうか。
- 最近の変化
- 大きな目的が同じでもAIと人が当然とみなす条件はずれ得ること、また暫定の数字は理由を失って会社の法則になり得ることを、現在の研究課題として扱っています。AIの目的、AIの前提 と 世界を定数として埋め込まない を読めます。
- UNKNOWN
- この流れを広く繰り返せるか、前提を確かめることが有効か、どの運用値を固定境界として残すべきかは未証明です。これは自律性、一般性、商業的成功、運用改善の証明ではありません。
- 次のReality確認
- 現在Sourceにある値を分類し、本当に暫定だった一つを現在のRealityから導く形に戻して比較します。AIの前提を明らかにする研究は、別の未解決の問いとして続きます。
読み方と事実の境界
ここでは、観測したこと、そこから考えたこと、結果、まだ分からないことを分けて記します。社内で言い直しただけの内容は、独立した外部の出来事にはなりません。記録の順序は因果関係をたどるためのもので、日付順とは限りません。
研究の流れ
会話の断片を、引き継げる仕事の記録に変えた
長い作業では古い判断と新しい判断が混ざります。今も使える判断を、次の担当者がたどれる形にする必要がありました。
記録を読む一人のAI任せから、仕事ごとの担当へ
一つの会話に仕事が集まると、責任や経緯が途切れます。役割ごとに仕事を受け持てる形を探りました。
記録を読む記録したことと、実行してよいことを分けた
役立ちそうな記録があっても、それだけで行動を許すわけではありません。学んだことと実行の許可を別に扱う必要がありました。
記録を読むソフトウェアを作ることから、外で起きた結果を見ることへ
説明や実装だけでは、外で何が起きたかは分かりません。仕事の完了と外部の結果を結び付ける方法を整えました。
記録を読む部品が動いても、全体の結果は保証されない
それぞれ動く部品がそろっても、期待した結果につながるとは限りません。つなぎ目を確かめる必要が見えました。
記録を読む記録、証拠、学びを混同しないために
背景の説明、確かめた出来事、次の仕事に活かすことは別のものです。社内の説明を独立した証拠のように扱わない形を考えました。
記録を読む安全に変え、未完の研究も正直に伝える
直せる失敗を早く見つけるには手間がかかっていました。終わっていない研究を、成功のように見せず公開する方法も必要でした。
記録を読む一通のメール送信で、仕事を続けられるかを確かめた
部分的な修正だけで終わったように見えることがあります。直した後に、もとの目標へ戻る流れを確かめました。
記録を読む最初のメール送信を、外で確認できる結果まで記録した
一通のメール送信を、外で確認できる結果まで一度記録できました。ただし、同じことを繰り返せる証明ではありません。
記録を読む二社目で、同じ流れの一部をより少ない手間で使えた
二社目では、最初の流れの一部を使い回せました。ただし会社ごとの準備も必要で、広く使えるとはまだ言えません。
記録を読む正しい作業を続けても、目標から離れることがある
一つひとつの作業が妥当に見えても、最初の結果に近づかないことがあります。そのずれを早く見つける方法はまだ未検証です。
記録を読む解釈を、元の記録そのものにしない
同じ人の指示から、AIごとに異なる解釈が生まれました。後からの説明が元の記録を置き換えないようにします。
記録を読むコードが残っていても、使い方が受け継がれないことがある
安全に試すためのコードは残っていましたが、次のAIには今の仕事の進め方として伝わりませんでした。修復の道筋を引き継げるかは未検証です。
記録を読むAIの目的、AIの前提 ― AIと人間の「当たり前」は、どこでずれるのか
大きな目的が一致していても、人間とAIが当然とみなした条件は違うかもしれません。二度の操作の必要性も、十の確認点の効果も未検証です。
記録を読む世界を定数として埋め込まない ― 自動経営をLate-Boundにする
暫定の数字が会社の法則になる前に、安全境界を残したまま現在の証拠から必要な値を導けるかを調べます。
記録を読むAIが間違えても、会社は正しく動けるか ― ContextからControl Planeへ
正しいruleがContextにあってもAIが拘束されるとは限りません。不正なtransitionをRealityへ出さない狭いControl Plane実験を提案します。
記録を読む
REALPG · RESEARCH CHRONICLE · 2026-09-29
Research Chronicle
A public record of what changed in RealPG and why each change called for a further check.
Current Research
- Current question
- While one Human retains final judgment, can an AI-assisted company carry forward objective continuity, explicit premises and boundaries, externally checked results, and responsibility, while deriving provisional operating values from current evidence only when needed?
- Recent shift
- We are treating as live research questions both the possibility that people and AI assume different constraints despite a shared broad objective, and the risk that temporary numbers become company laws after their reasons disappear. Read AI Goals, AI Premises and Do Not Embed the World as Constants.
- Observed evidence
- One email send reached a recorded external result, and a second company reused part of that flow with less observed effort.
- UNKNOWN
- Broader repeatability, whether checking premises is effective, and which operating values must remain fixed boundaries are unproven. This is not proof of autonomy, generality, commercial success, or operational improvement.
- Next Reality check
- Classify values in the current Source, then compare one genuinely provisional value returned to derivation from current Reality. The AI-premises research remains a separate open thread.
How to read this record
We distinguish what was observed, what we think it means, the outcome, and what remains unknown. Repeating something inside the company does not make it an independent external event. The sequence follows causal research continuity and is not necessarily date order.
Research sequence
Turning conversation fragments into a handoffable work record
Long-running work left old and new decisions together. We needed a way for the next person to find what was still current.
Read episodeFrom one AI workflow to work with clear owners
When work lived in one conversation, responsibility and history could disappear. We explored a way for different kinds of work to keep their own continuity.
Read episodeSeparating a useful record from permission to act
A record can be useful without authorizing an action. We needed to treat learning and permission as different decisions.
Read episodeFrom making software to checking what happened outside it
A description or implementation alone cannot show what happened in the world. We worked on connecting completed work to an external result.
Read episodeWorking parts do not guarantee a working whole
Individual pieces can work while their connection fails to produce the intended result. The handoffs needed checking.
Read episodeKeeping records, evidence, and learning distinct
Background explanations, checked events, and lessons for later work are different things. We worked to keep an internal explanation from looking like independent evidence.
Read episodeMaking safer changes and describing unfinished research honestly
Finding repairable failures early was costly. We also needed to share unfinished research without presenting it as a completed success.
Read episodeOne email send tested whether work could return to its goal
A local repair can look complete by itself. We checked whether the work could return to the original intended result after a repair.
Read episodeThe first email send reached a recorded external result
One email send was recorded through an externally checked result. This is not proof that the same result can be repeated.
Read episodeA second company reused part of the flow with less observed effort
Part of the first flow was reused for a second company. Company-specific preparation was still needed, so broader reuse remains unproven.
Read episodeLocally correct work can still drift from its goal
Each task can seem reasonable while the original result stops moving. A way to notice this sooner is still untested.
Read episodeDo not let interpretation replace the source
The same human direction led different AI systems to different interpretations. Later explanations should not replace the original record.
Read episodeCode can survive while the practice disappears
Code for safer trials remained, but the next AI did not receive it as the current way of working. Whether that path can be handed on is untested.
Read episodeAI Goals, AI Premises — Where Do Human and AI Assumptions Diverge?
Even with a shared broad goal, people and AI may assume different constraints. The need for two human actions and the value of ten proposed checks remain unverified.
Read episodeDo Not Embed the World as Constants — Toward a Late-Bound Company
Temporary numbers can become company laws. This episode asks what stays fixed and what can be derived from current evidence when action requires it.
Read episodeCan the Company Stay Correct When the AI Is Wrong? — From Context to Control Plane
A correct rule can exist in Context without binding runtime action. This episode proposes one narrow Control Plane test that prevents an invalid transition from reaching Reality.
Read episode