KJ法は類似ではなく関係ありそうに注目する

Scrapboxはタグ付けではなく連想をストックする

→類似ではなく連想

KJ法を人間ではなく機械が行うことを考える: 機械がKJ法する

連想を生み出す装置Rがgivenであるとする

ある断片を入力として受け取って、別の断片を返す装置である

これは色々な実現方法がすでにある: 断片の間の関係接続

しかしKJ法は、100個書き出されている状態から「関係のありそうなもの」を見つけて近くに置く

この「関係ありそう」を素朴に類似関係かのように思っていたが正しくない

実際にKJ法を指導する時に「似ているものを集めるのじゃないですよ」と繰り返し行っている

例: 対立は近い関係 関係とは何だろう

連想のストックであるScrapboxが2-hop linkによって新しい連想接続を促すのと同じように、これは探索

givenな100個から、連想によって探索して行き、最初に合流したものが「関係ありそうなペア」である

連想装置を、断片を入力として断片を出力するものだと考えていた

しかしKJ法では「何か関係がありそうなもの」が「なぜ関係があるか」を並べるタイミングでは言語化できていなくても良い

事後的につながる: 話題がつながる関係

連想装置が断片を出力するというのは、制約が強すぎるのではないか？

言語ではなくベクトルでも良いのでは？

と思ったが、ベクトルにしたところで「言語→ベクトル→ベクトル→言語」という流れを縮めて見ると結局「言語→言語」なのであって「連想過程でベクトルを介する」という連想装置の実装パターンが存在するだけなのではないか

短文の集合に2次元ベクトルを割り当てるアノテーション=KJ法