thinking-induction

name	thinking-induction
description	帰納法的思考を用いた構造化された推論プロトコル。

帰納法的思考

核心: 複数サンプル → 共通点抽出 → 一般化

演繹との違い

観点	演繹	帰納
方向	一般 → 個別	個別 → 一般
結論	必然的	蓋然的（例外あり得る）
強み	論理的確実性	新しい知見の発見
弱み	新知見を生まない	例外で崩れる

実行プロトコル

1. [サンプル収集]
   分析対象のデータ・事例を収集する
   - 十分な量を確保（最低5つ以上）
   - 偏りのない選定（成功例だけでなく失敗例も）

2. [観察・記録]
   各サンプルの特徴を観察・記録する
   - 定量的特徴: 数値、頻度、時間
   - 定性的特徴: 状態、パターン、構造

3. [共通点抽出]
   サンプル間の共通点を抽出する
   - 全てに共通するもの
   - 大多数に共通するもの
   - 特定条件下で共通するもの

4. [一般化]
   共通点から一般的な法則・パターンを導く
   - 「〜の場合、〜である傾向がある」
   - 確信度・適用範囲を明記

5. [反例チェック]
   導いた法則に当てはまらない例を探す
   - 反例があれば法則を修正
   - 適用範囲を限定

出力テンプレート

## 帰納的分析

### サンプル一覧
| # | サンプル | 特徴1 | 特徴2 | 特徴3 |
|---|---------|-------|-------|-------|
| 1 | ... | ... | ... | ... |
| 2 | ... | ... | ... | ... |
| 3 | ... | ... | ... | ... |

### 抽出した共通点
1. [共通点1]: N件中M件に該当
2. [共通点2]: N件中M件に該当

### 導いた法則
> [一般化した法則・パターン]

- 確信度: [高/中/低]
- 適用範囲: [どの条件下で成立するか]

### 反例・例外
- [反例があれば記載]
- [法則が成立しない条件]

### 結論
[発見したパターンと、その活用方法]

併用パターン

併用する思考法	役割
アブダクション	仮説を立てる際の検証材料
クリティカルシンキング	サンプル選定の偏りを検証
MECE	サンプル収集の漏れを防ぐ

アンチパターン

やりがち	問題	対策
サンプル数が少ない	偶然の一致を法則と誤認	最低5つ以上のサンプル
成功例だけ見る	生存者バイアス	失敗例も同数収集
反例を無視	誤った一般化	反例チェックを必ず行う
相関と因果を混同	誤った施策につながる	「傾向がある」と表現

注意

例外が現れると結論が崩れる

帰納で導いた法則は「蓋然的」であり、絶対ではない。新しいデータが出てきたら、法則を更新する準備を常に持っておくこと。