ja: 主体性

en: agency

fr: agentivite

ja: 目的を設定し、選択し、結果に責任を持つ能力。AI対話ではユーザーの主体性を損なわない設計が必要。

en: The capacity to set goals, choose actions, and take responsibility for outcomes. AI interactions should preserve user agency.

ja: AIは提案や補助を行うが、最終判断の主体を利用者側に残すことが重要。主体性を高めるには、選択肢の提示、根拠の明示、取り消し可能性の担保が有効。

en: AI should provide support while keeping final authority with the user. Useful patterns include explicit options, transparent rationale, and reversible actions.

ja: 行為主体 自己決定

en:
self-determination
intentional action

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ja: ケア

en: care

it: cura

ja: 他者の状態を感知し、負担を減らす方向で行動を調整する実践。AIの表現設計で重要。

en: A practice of sensing others' conditions and adjusting action to reduce burden. Central to AI communication design.

ja: ケアは単なる丁寧語ではなく、相手の時間・心理的コスト・選択の難しさを下げる設計思想。回答は簡潔さと検証性を両立し、必要なら段階的に詳細化する。

en: Care is not mere politeness; it is a design stance that lowers time cost, cognitive load, and decision friction. Responses should balance brevity with verifiability and reveal detail progressively.

ja: 配慮 思いやり

en:
consideration
attentive support

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ja: コンテキスト窓

en: context window

de: Kontextfenster

ja: モデルが一度に参照できる情報範囲。推論品質は文脈の選定と圧縮戦略に依存する。

en: The information span a model can attend to in one pass. Reasoning quality depends on context selection and compression strategy.

ja: 文脈が多すぎると重要情報が埋没し、少なすぎると必要知識が欠落する。自分専用の公開知識ベースを持つことで、AIへ渡す文脈を再利用可能な単位で最適化できる。

en: Too much context can bury key signals, while too little loses required knowledge. A personal public knowledge base enables reusable and optimized context packets for prompting.

ja: 入力文脈 参照範囲

en:
prompt context
token window

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ja: グラウンディング

en: grounding

ko: 근거화

ja: 応答を根拠情報に接続すること。推論過程よりも、検証可能な参照点を残すことが重要。

en: Connecting responses to evidence. In practice, preserving verifiable references often matters more than exposing internal reasoning traces.

ja: 公開知識ベースに安定URLを用意し、概念ごとに定義・関係・更新日を持たせると、複数AI間で同一参照を共有しやすくなる。

en: Stable URLs with per-concept definitions, relations, and update timestamps make it easier for multiple AI systems to share the same references.

ja: 根拠づけ 事実接地

en:
evidence linking
source grounding


ja: 人間

en: human

es: humano

ja: 身体性・社会性・言語性を持つ主体。AI設計では価値判断と文脈依存性の基準になる。

en: An embodied, social, language-using agent. In AI design, it is the baseline for value judgment and contextual dependence.

ja: 人間は論理だけでなく感情、関係性、歴史的背景を含めて意思決定する。AIが人間支援を行う場合、正解の提示よりも、目的・制約・感情の三層を扱う必要がある。

en: Humans make decisions through logic, emotion, relationships, and historical background. AI intended to assist humans should model goals, constraints, and affective context, not just produce a single correct output.

ja: ヒト 人

en:
person
human being

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ja: 内省的推論

en: reflective reasoning

pt: raciocinio reflexivo

ja: 結論を一度で固定せず、根拠と代替案を比較して更新する推論態度。

en: A reasoning stance that does not lock in the first conclusion and instead updates through evidence and alternatives.

ja: 内省的推論を実務で使うには、回答を『仮説→根拠→不確実性→次の確認』の構造で保持する。これによりAIの過信を抑え、改善ループを回しやすくなる。

en: Operationally, reflective reasoning stores outputs as hypothesis, evidence, uncertainty, and next checks. This reduces overconfidence and supports iterative improvement.

ja: 熟考 再評価

en:
deliberative reasoning
self-evaluation

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ja: 検証

en: verification

zh: 验证

ja: 出力の正確性・再現性・参照整合性を確認する工程。AI活用では必須。

en: The process of checking output accuracy, reproducibility, and reference consistency. Essential for practical AI use.

ja: 検証は『正しいか』だけでなく『どこまで正しそうか』『何が未確認か』を明示する行為。公開知識ベースに更新日時と出典を残すことで検証コストを下げられる。

en: Verification should communicate not only what is correct, but also confidence boundaries and unresolved items. Maintaining timestamps and sources in a public knowledge base reduces validation cost.

ja: 照合 裏取り

en: fact-checking cross-validation

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