ケアを、小さな模型にする

地図は、現実を全部描かない

路線図は、線路沿いの木や家を省いている。それでも、どこで乗り換えるかを考えるには役に立つ。数理モデルもこれに似ている。大切なのは細かさだけではなく、どの問いに答えるために、何を残したかである。

CCEの最小構成モデルも、現実の人をそっくり再現したものではない。何を入力し、どんな規則で扱い、何を返すかを、小さく明らかにしている。

三つの模型は、違う問いを受け持つ

M0が決定を扱う中心の規則、M1が見立てと提案、M2が別の実験用の模型だ。この解説では、身近な「話を聞いて理解を更新する」ことから入るため、M1、M0、M2の順に操作する。

三つをつなげれば、実際の相談AIが完成するわけではない。とくにM0は、本人の返事や確認条件を外から与える規則である。文章から本人の本心を読み取るAIは実装していない。M2の式で作った返答も、実際の本人の返事として使ってはいけない。

数字は、本人の点数ではない

後の記事では、外出の案に次の目印を付ける。

位置の目印	この例で対応させる案
−1	今回は外出しない
0	支援を受けて外出する
1	単独で外出する

0は「本人の意思がない」でも「未決定」でもない。支援付き外出という、一つの案を表す。1が0より優れている、という順位でもない。

三案を等間隔に並べるのは、この模型の約束である。現実での費用、疲れ、楽しさなどを測り、同じ距離だと確かめたわけではない。その約束が役に立たない問いなら、別のモデルを考える必要がある。

数式がわからなくても、最初は大丈夫

たとえば、昔の理解を80％残し、今日の話を20％取り入れる。その動きを短く書いたのが、更新の式だ。スライダーで割合を動かすと、結果がどう変わるかを見られる。

まずケースを読み、誰の何を計算しているかを思い出してみよう。数式を暗記することより、計算が変えていないものにも気づくことが、この体験の大切な部分である。

理解度チェック：見立てが変われば、本人の希望も変わった？

そうとは限らない。M1が動かすのは、周囲が持つ本人への理解である。理解する側の数値と、本人の希望そのものは区別する。