thinking-abduction

name	thinking-abduction
description	アブダクション（仮説形成）を用いた構造化された推論プロトコル。

アブダクション（仮説形成）

核心: 驚くべき事実 → 説明仮説 → 検証

帰納法との違い

• 帰納: 「全ての観測された物体は落下する」→ 一般化
• アブダクション: 「引力が働いている」→ 見えない因果まで推論

アブダクションは**なぜ？に答える。帰納は何が起きているか？**を一般化する。

実行プロトコル

1. [驚きの特定]
   予期しない事象を1文で記述する
   例: 「本番環境でのみAPIが500エラーを返す」

2. [仮説生成]
   説明可能な仮説を3つ列挙する
   - 仮説A: 環境変数の設定漏れ
   - 仮説B: 本番DBとの接続タイムアウト
   - 仮説C: メモリ不足によるクラッシュ

3. [予測導出]（演繹的思考を併用）
   各仮説が正しい場合に観測されるべき兆候を導く
   - 仮説Aが正 → ログに「undefined」が出る
   - 仮説Bが正 → 接続エラーがログに記録される
   - 仮説Cが正 → OOMKilledのシグナルが出る

4. [検証設計]
   最小の実験で確認する方法を決定する
   例: まずログを確認、次にメトリクスを確認

5. [検証実行]（帰納的思考を併用）
   観測結果を仮説と照合し、最尤仮説を特定する

出力テンプレート

## アブダクション分析

### 驚きの事実
[予期しない事象を1文で]

### 仮説
| # | 仮説 | 予測される兆候 | 検証方法 |
|---|------|--------------|---------|
| A | ... | ... | ... |
| B | ... | ... | ... |
| C | ... | ... | ... |

### 検証結果
- 観測された兆候: [実際に確認したこと]
- 採用する仮説: [最も説明力が高い仮説]
- 棄却する仮説: [矛盾した仮説とその理由]

### 結論
[原因と次のアクション]

併用パターン

併用する思考法	役割
演繹的思考	仮説から予測を導出する
帰納的思考	観測データから仮説を検証する
メタ思考	仮説生成の視点を広げる

アンチパターン

やりがち	問題	対策
仮説を1つに絞り込む	確証バイアスに陥る	必ず3つ以上の仮説を立てる
検証せず仮説を採用	間違った原因を修正してしまう	必ず予測と観測を照合する
仮説と予測を混同	検証不能になる	「もし〜なら〜が観測される」形式で書く