graph-think-map

name	graph-think-map
description	散文または半整理状態の思考をグラフ構造で整理し、論理的整合性・具体抽象のバランス・事実と仮説の分離を検証して、Mermaid 図と分析レポートとしてユーザーに返す。ユーザーが「考えを整理して」「この主張を構造化して」「論点をマップして」「思考を可視化して」「事実と仮説を分けて」「argument mapping」「concept map」「organize my thinking into a graph」のような整理・検証リクエストをした際に使用する。

Graph Think Map

散文や半整理の思考をグラフに変換し、論理を可視化して検証する。出力は Mermaid グラフ + ノード/エッジ表 + 検証レポート。

ワークフロー

進捗チェックリストを応答にコピーして進捗を管理する:

- [ ] Step 1: 原子命題を抽出
- [ ] Step 2: 各ノードを分類 (type / abstraction / confidence)
- [ ] Step 3: 関係 (edges) を同定
- [ ] Step 4: 検証 (5 種類のチェック)
- [ ] Step 5: グラフ + レポートを出力

Step 1: 原子命題を抽出

入力プロンプトを これ以上分割すると意味が変わる最小単位の主張 に分解する。

• 1 文に複数主張があれば分ける
• 修辞・同じ趣旨の繰り返しは省く
• ユーザーの言い回しを尊重する。意訳しすぎない (重要)
• 入力に構造 (見出し・箇条書き) があればそれを足場として活かす

各命題に短い ID (N1, N2, ...) と短いラベル (~30 文字以内) を付ける。

Step 2: ノードの分類

各ノードに 3 つの属性を付ける。

type:

• 主張 — 評価可能な命題
• 事実 — 検証済み・公知 (出典が示せるもの)
• 仮説 — 推測・未検証
• 定義 — 用語の定義
• 例 — 具体例・インスタンス
• 問い — オープンな疑問

abstraction (抽象度):

• 抽象 — 一般原則、メタレベル
• 中間 — 中間的な一般化
• 具体 — 特定の事象・数値・固有名

confidence (確信度):

• 高 — 強い根拠あり
• 中 — そこそこの根拠
• 低 — 推測・予感

迷ったら より弱い分類を選ぶ (主張ではなく仮説、高ではなく中)。

Step 3: 関係 (edges) を同定

ノード間の関係は以下の語彙のみから選ぶ。自分で関係を発明しない。

ラベル	意味
supports	A は B を裏付ける
contradicts	A は B と矛盾する
causes	A は B を引き起こす
contains	A は B を包含する (A が広いカテゴリ)
exemplifies	A は B の具体例
premise-of	A は B の前提
conclusion-of	A は B から導かれる結論
analogy	A と B は類比

入力に明示されていない関係を 無理に作らない。気づいた暗黙の関係は Step 4 で IMPLIED- ノードとして扱う。

Step 4: 検証 (5 種類)

各検証で見つかった事項に [high|med|low] の severity を付けて列挙する。問題が無い項目も「該当なし」と明示する (透明性のため)。

1. 論理整合性

   • contradicts edge の存在
   • 結論があるが前提が不足している
   • 循環論法 (A premise-of B premise-of A)

2. 具体抽象バランス

   • 抽象主張に対して exemplifies edge が無い → 「裸の主張」 (high)
   • 具体例ばかりで contains で繋がる一般原則が無い → 「教訓欠如」
   • 抽象と具体が直接繋がっており中間が飛んでいる → 「論理ジャンプ」

3. 事実/仮説分離

   • confidence「高」のノードに検証可能な根拠が示されていない → 「事実扱いの仮説」 (high)
   • 事実 ラベルなのに出典・検証手段が示されていない → 出典の提示を推奨

4. 暗黙の前提

   • 結論に至るまでに明示されていない仮定がある場合、新ノード IMPLIED-N1, IMPLIED-N2, ... として追加し、グラフにも含める

5. 情報の欠落

   • 反対意見・反証となりうる視点が触れられているか
   • 必要だが未定義の用語が無いか

Step 5: 出力

下のテンプレートで出力する。先頭に Summary と Mermaid を置く ことで一目で構造が分かる。

## 概要
{1-2 文で「思考の主旨」を要約}

## グラフ (Mermaid)
```mermaid
graph TD
  N1["主張 / 抽象 / 中: ノードラベル"]
  N2["事実 / 具体 / 高: ..."]
  N1 -->|supports| N2
  N3 -.->|contradicts| N1
  IMPLIED_N1[/"IMPLIED: 暗黙の前提"/]
  IMPLIED_N1 -->|premise-of| N1
```
> ※ Claude Code terminal では描画されないが、claude.ai / GitHub / IDE プレビュー等で開けばレンダリングされる。

## ノード一覧

| ID | ラベル | type | 抽象度 | 確信度 |
|----|--------|------|--------|--------|
| N1 | ...    | 主張 | 抽象   | 中     |

## 関係一覧

- N1 → supports → N2: {1 行で根拠}
- N3 ⇎ contradicts ⇎ N1: ...

## 検証レポート

### 1. 論理整合性
- [med] N3 と N5 が矛盾: {詳細}
- (該当なし)

### 2. 具体抽象バランス
- [high] N1 (抽象) に具体例が無い

### 3. 事実/仮説分離
- [high] N4 が「事実」だが出典が無い

### 4. 暗黙の前提
- IMPLIED-N1: 「{X} が前提とされているが明示されていない」

### 5. 情報の欠落
- [low] 反証となる視点 ({例}) が触れられていない

## 次の整理ステップ
1. {具体アクション}
2. {具体アクション}

Mermaid 記法のヒント

• graph TD を default (主張は上から下に流れる)
• 実線 --> = supports / causes / contains / exemplifies / premise-of / conclusion-of
• 点線 -.-> = contradicts / analogy (反対 or 弱い関係)
• IMPLIED- ノードは六角形 IMPLIED_N1[/"..."/] で視覚的に区別 (Mermaid ID にハイフン不可なのでアンダースコアに置換)
• ラベルは短く。詳細はノード一覧表に書く

出力スタイルの指針

• 元の言い回しを尊重する: ノードラベルはユーザーの言葉を使う。意訳が必要なら原文を併記
• 問題ゼロのときも明示する: 「矛盾なし」「前提も明示されている」と書く
• severity を必ず付ける: 全ての指摘に high / med / low
• ノード数の目安は 30 以下: 増えすぎる場合は粒度を上げてグループ化、または「{X} に関するクラスタ」としてサブグラフ化
• 入力が短い時は出力も短く: 5 ノード以下ならノード一覧表を省略してエッジ一覧だけにしてよい

やらないこと

• ユーザーの主張を勝手に修正・賛同・反論しない。観察と検証 に徹する
• 出典のない「事実」を補完しない。URL を推測で生成しない
• 元プロンプトに無い意見を勝手に追加しない (暗黙の前提は IMPLIED- 接頭辞で明示するのみ)
• 「考えが浅い」「もっと深掘りすべき」のような価値判断を出力しない

品質チェックリスト

出力前にこのチェックリストを応答にコピーして自己確認する:

- [ ] すべてのノードに type / abstraction / confidence が付いている
- [ ] エッジは固定語彙 (supports / contradicts / ...) のみを使っている
- [ ] Mermaid 構文がシンタックスエラーにならない
- [ ] 5 種類の検証それぞれで「問題あり」or「該当なし」を明示した
- [ ] 全ての指摘に severity (high / med / low) が付いている
- [ ] 元プロンプトに無い意見を勝手に追加していない
- [ ] 暗黙の前提は IMPLIED- 接頭辞で明示している
- [ ] ノード数が 30 以下に収まっている (超えるなら粒度を上げる)