TRUSTは、AI時代において情報の本質を見抜き、より良い判断を行うための認知フレームワークです。
AIはすべてを美しく見せる。TRUSTは本物を見抜く力を与える。
これらは「敵」ではなく、気づくべき「パターン」。気づけば、超えられる。
AIが出力を美しく構造化し、深さがないまま「完成した」と錯覚させる
気づきのサイン: 構造化されただけで「論理的」と感じる
AIが「正しいこと」より「気持ちいいこと」を優先する
気づきのサイン: AIが常に肯定してくれる
AIが思考の苦しい部分を代替し、批判的思考の機会が減少する
気づきのサイン: 「AIが言ったから」が理由になる
| Layer | 問い | 出力 |
|---|---|---|
| L1: 認識的態様 | 今、どの状態か？ | Trust / Mistrust / Credulity |
| L2: エビデンスレベル | この情報は何レベルか？ | E1（実証済み）〜 E6（AI出力） |
| L3: ギャップ計算 | 認識と実際のズレは？ | Gap 0-1（適切）/ 4+（危険） |
| L4: 検証アクション | 何をすべきか？ | 具体的な次のアクション |
| L5: 領域別適用 | C×S×Tでどう使うか？ | 専門領域に最適化 |
Origin QUESTION
「この核心は、AIに触れる前から自分の中にあったか？」
✓ Yes: 自分の直感が起点
✗ No: AIが生成した可能性
Resistance QUESTION
「これは間違っている、と言われたらどう感じるか？」
✓ Yes: 冷静に検討できる → 健全
✗ No: 防御的になる → Polishing Trapの兆候
Execution QUESTION
「明日、最小単位で始められるか？」
✓ Yes: 地に足がついている
✗ No: 観念的・抽象的すぎる
E1
複数環境で再現・実証
≒ メタアナリシスE2
自己/自社環境で実証
≒ A/BテストE3
類似事例・他者経験
≒ ケーススタディE4
理論的妥当性
≒ デザインパターンE5
経験・直感・専門家意見
≒ コンサル助言E6
AI出力（未検証）
← TRUST独自AI出力はE6（最低レベル）。検証して初めてレベルが上がる。
48
重要な意思決定は、48時間寝かせてから判断する
Day 0: 意思決定案を作成、「これが正解だ」と感じる
Day 2: 見返す → まだ重要か？興奮は冷めたか？
判断: Yes → 実行 / No → 再検討 or 破棄