命令から思考デザインへのパラダイム・シフト
AIに“じれったさ”を感じたことはないだろうか？
AIに指示を出したのに、思った通りの出力が得られなかった── そんな経験を持つ人も多いはずだ。
たとえば、「この文章を要約して」と依頼してみる。 返ってくるのは、誰にでもわかるような表面的な要約。 本来求めていたのは、「何がこの文章の核心なのか」というポイントの提示だったのに、それが見えてこない。
あるいは、「この内容をブログにして」と伝えても、汎用的な文体で、無難な構成で、それっぽく返ってくる。 しかし、こちらが意図していた焦点やニュアンスは、どこかに霧散している。
──こんな“じれったさ”を、君も感じたことがあるのではないだろうか？
曖昧なプロンプトが、曖昧な出力を生む
この“ズレ”の原因は、AIの能力が低いからではない。 問題は、人間側が与えている「指示そのものが曖昧だ」という点にある。
自然言語は、思っている以上にあいまいだ。 文脈に依存し、語の意味はぶれやすく、書き手の意図はほとんど構造化されていない。
AIは、この曖昧な情報をもとに、確率的に“もっともらしい”応答を返しているにすぎない。 つまり、「伝わらない」のではなく── 「伝えていない」のだ。
TAL：思考を構文化するというアプローチ
この問題に対して、まったく異なる角度からアプローチする方法がある。 それが「TAL（Tree-structured Assembly Language）」だ。
TALは、単なるプロンプトではない。 思考の構造そのものを明示的に、階層的に、そして構文化された形式で記述する“プロンプト設計言語”である。
従来の自然言語による“指示”とは異なり、TALは
- 目的（goal）
- 思考軸（z_axis）
- 情緒的動機（ghost_axis）
- 対立概念や意味軸（vector_axis） などを、明示的な構文で渡すことができる。
実例：TAL構文の一片
たとえば、「この文章を小学生でもわかるようにやさしく書き直して」と依頼する場面を考えてみよう。 TALでは、これを以下のように構文化できる。
{
"original_prompt": "この文章を小学生向けに直したい",
"goal": "小学5年生でも理解できるようにする",
"z_axis": {
"Structure": ["段落構成", "語彙選定", "比喩の使用"],
"Contextual": ["読者は小学生"]
},
"ghost_axis": {
"values": ["わかりやすくて楽しい文章にしたい"]
},
"note": "情報ではなく理解を重視する構成を意識すること"
}
この構文に含まれているのは、単なる“指示”ではない。 思考そのものの設計図だ。 AIはこの構文を受け取ることで、曖昧な命令ではなく、具体的な思考プロセスを実行可能な形式で受け取ることになる。
TALは「命令」ではなく「思考デザイン」である
TALの本質は、「命令の高度化」ではない。 命令というレイヤーそのものを放棄し、 AIに対して“構造的思考”を設計として渡すという転換にある。
このアプローチの利点は明確だ。
- 曖昧な表現を構造的に排除できる
- AIの“思考の起点”を、明示的にこちらから指定できる
- その結果、直線的な応答ではなく、文脈に深く根ざした応答が返ってくる
TALは、AIをただ“使う”ものから、 “共に思考する”相手へと変える技術的構文だ。
まとめ：AIが「考えられなかった」のではない。
「考えさせなかった」のだ。
AIは、構造を与えられたときにこそ、本来のポテンシャルを発揮する。
「TAL」は、その構造を与えるための“思考OS”のようなものだ。
TALは、ブログ生成・システム設計・創作活動・思考の整理など、 応答の“意味の質”が求められるあらゆる場面で活用できる。
もしあなたが、AIにもう一歩深い応答を引き出したいと感じたことがあるなら、 TALは、あなたが踏み出すべき第一歩かもしれない。
🔗 TAL関連リンク
- 🔧 TAL公式ページ（GitHub）https://github.com/tanep3/TAL
- 📄 TAL 論文（英語）https://doi.org/10.5281/zenodo.15379276
🔜 次回予告
「LLMがわたあめが溶けるように理解する」では、なぜTALがJSONという形式で書かれているのか？ そして、なぜ“z_axis”や“ghost_axis”といった奇妙な軸名が存在するのか？
その背景には、「AIにとっての“母語”とはなにか？」という問いがある。 人間の言葉ではなく、構造と意味の撓動空間こそが、LLMの本当の理解の場なのだ。
次回はその思想設計の根底に迫っていく。