畑村式「わかる技術」を再読して────構造化思考が仮想通貨Bot開発にもたらすもの──

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はじめに

先日、畑村洋太郎氏の『畑村式「わかる技術」』を再読しました。本書では、「すべての事象は要素と構造から成り立つ」という思考モデルが提示されており、自身の理解プロセスを可視化する手法として、大変示唆に富んでいます。本稿では、

1. 本書の主旨と内容
2. 私が考えたこと（気づき・仮説）
3. それらへの厳しいチェックポイント
4. 仮想通貨Botterとしての具体的応用アプローチ

という流れで、これまでのやり取りを総合的にまとめてみました。

1. 本書『わかる技術』の要点整理

1. 要素と構造
   • すべての事象は複数の「要素（Elements）」が絡み合って「構造（Structure）」を生む。
   • 構造の集合が「全体構造」を形づくり、そこに何らかの「機能（Function）」が発現する。
2. 理解のメカニズム
   • 頭の中にある「テンプレート」と照らし合わせ、
     1. 要素の一致
     2. 構造の一致
     3. 必要に応じた新テンプレートの構築
        を繰り返しながら「わかる／わからない」を判断する。
3. 思考モデルのサイクル
   1. 要素の摘出 → 2. 構造化 → 3. 刺激（動かしてみる） → 4. 再構築
      このサイクルを自分なりに回すことが、より深い理解につながる。
4. 直観の正体
   • 飛躍志向ではなく「経験の蓄積」そのもの。
   • 過去に何度も思考した「回数」が直観の質を高める。
5. 課題設定力と暗記
   • 定量的な観察習慣を身につけることで、問いを自ら立てる力を養う。
   • そのベースには豊富な知識ストック（暗記）がある。
6. 伝達力との関連
   • 聞き手のテンプレートに合わせて、話の「面」を立体的に切り替えられる人は面白い。
   • 絵・図や「逆演算（事故を想定しそこから遡る思考）」などの技法が有効。

2. 私の考えたこと──気づきと仮説

• 最適解を辿るプロセスの価値
  最適解を学ぶだけでなく、自分で構造テンプレートを「創出」する経験が、トラブル時に慌てず高解像度で状況を把握する力を育む。
• 思考技術の拡充 vs. 思考形態のアップデート
  数多くのフレームワークを使い分けるのではなく、思考形態そのものをアップデートしていくほうが、本質的な応用力につながる。
• 構造化思考への共感
  AIとの対話で「構造化思考」を指摘された際、自分の思考形態と非常に似通っていると感じ、内容がスッと入ってきた。
• 多層的テンプレートのレイヤー仮説
  複数の構造テンプレートがレイヤーを形成し、その間を行き来しながら認識しているのかもしれない。
• 研ぎ澄まされる感覚の反復
  本書再読／実践を重ねる中で「思考が研ぎ澄まされる瞬間」が度々訪れ、次のインプットやAIとの対話への期待が高まっている。

3. 厳しいチェックポイント──理論の飛躍・矛盾・補強

1. 構造化経験だけで慌てないのか？
   構造化思考は重要ですが、ドメイン知識・ストレス耐性・即応手順など他要素との相互作用も大きい点を補足したい。
2. 最適解学習と構造創出は本当に対立か？
   両者は相補的であり、過去の構造化の成果が最適解を生んでいる場合も多い。二分法に注意。
3. 思考形態アップデートの検証方法
   「アップデートされた思考形態」をどのように測定・可視化するのか、具体的指標や行動変化を定義すると説得力が増す。
4. レイヤー間シフトの仮説検証
   脳科学的／ログベースでの検証がないと仮説に留まる。実際に思考プロセスを書き起こすワークが必要。
5. “研ぎ澄まされる感覚”の客観化
   感覚だけでなく、判断速度や誤り率などセルフモニタリングデータを用いた可視化を行うと、確認バイアスを防げる。

4. 仮想通貨Bot開発への応用アプローチ

1. 戦略設計フェーズ：構造テンプレートの適用

• 要素（Elements）の抽出
  例：ティックデータ、板情報、ニュース、移動平均、ボラティリティ指標、トリガー条件など
• 構造（Structure）の定義 データ取得 → シグナル生成 → 注文発行 → リスク管理 → ログ出力 各モジュールの責務とデータフローを図解
• 機能（Function）の明文化
  モジュールごとに「何を／なぜ実現するのか」を短文で記述
  例：リスク管理は「最大ドローダウンY％到達で全ポジションをクローズする」

成果

• 新戦略開発時にテンプレート流用で設計時間を短縮
• 役割分担の曖昧さを排除

2. 実装フェーズ：反証思考によるテスト設計

• 「わかった気」チェックリスト
  マーケット流動性、API遅延、板薄リスクなど仮定を列挙し、裏切られたときのケースを洗い出し
• 自動テストの自動生成
  モックデータで「スパイク相場」「通信断」「極端に薄い板」をシミュレートし、CIで定期実行
• 逆演算（Pre‑mortem）セッション
  リリース前に「Botが大損するパターン」を議論し、必要なガードを遡って設計

成果

• 想定外耐性が向上し、運用トラブルを未然に防ぐ

3. 運用フェーズ：思考ログと多層モデルでの振り返り

• 意思決定ログの取得
  パラメータ選定理由や指標選択の思考をドキュメント化し、定期ミーティングで「仮説 vs. 実績」を照合
• レイヤー間シフトの可視化
  短期／中長期ポジションで使うテンプレートの違いをログから抽出し、どのタイミングで切り替えたかを分析
• AIフィードバック活用
  ChatGPTに構造化プロセスを提示し、抜けや矛盾をチェックしてもらう

成果

• 自己認知の偏りを防ぎ、思考形態の持続的アップデートが可能に

4. 新戦略開発：テンプレートの拡張と再構築

• 既存テンプレートのメタ分析
  成功／失敗Botの構造をマトリクス化し、違いを比較
• ハイブリッド構造の創出
  例：マーケットメイク × モメンタム指標 → 要素・構造・機能を掛け合わせた新モデルを定義
• 段階的ローンチ
  1. モックで要素だけ入れ替え
  2. 次に構造を入れ替え
  3. 最後に機能（リスク設定）を調整
     各ステップで必ず反証テスト

成果

• 経験に縛られないイノベーションが生まれる
• 本質的に応用可能な思考モデルが鍛えられる

おわりに

畑村式「わかる技術」が提唱する──

**「要素→構造→機能」の循環的思考モデルと、反証思考・逆演算の習慣化──

これを仮想通貨Bot開発に取り込むことで、

• 設計・実装・運用の各フェーズにおける抜け漏れを防ぎ、
• 想定外の事態にも慌てず対応し、
• 継続的に思考形態をアップデートしながら

……という、真に「わかる」力をBotのバックボーンにできるはずです。今後の開発ログや運用レポートに、「構造化サイクル」と「反証チェックリスト」を組み込んでみます。

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再読。思考プロセスを可視化する上で参考になることが多かった。良著。 pic.twitter.com/qzzupMnEOD

— よだか(夜鷹/yodaka) (@yodakablog) April 19, 2025