判断の理由から
結果の評価まで、
一本の流れで
つなぐ。

Observation
  -> Interpretation
  -> Judgment
  -> Commitment
  -> Action
  -> Outcome
  -> Learning
  -> Judgment update

見たこと → 読み解き → 判断 → 約束 → 行動 → 結果 → 学び → 判断の見直し

ただの履歴ではありません。あとの判断や行動が、どの前の判断をよりどころにしているかを確かめられます。

状況と事実（Context / Observation）

事実、見たこと、数字、いつのことか、どこからの情報かを、決まった形にそろえる。この段階では、まだ打ち手は選ばない

判断（Judgment / Decision）

状況を読み解き、優先順位、合っているか、やるかやらないか、方針を決める

お金と危険（Resource / Risk）

判断を、予算、時間、人、どこまで危険を取るか、誰の承認が要るか、どこまでやるかに落とす

実行と結果（Execution / Outcome）

許された範囲で動き、成果物と結果を残す。前の段階の判断や権限は書き換えない

評価（Evaluation）

結果を、先に決めた目的と評価の基準に照らす。権限がなければ、元帳を勝手に書き換えない

• この判断が失敗するとしたら、どの前提が誤っているか

  前提

• 反対案を最も強く説明するとどうなるか

  反対案

• 見落としている関係者や損失はないか

  関係者

• 判断基準同士が衝突していないか

  衝突

• 新しい証拠が出た時に、何を見直すか

  見直し

反対の見方で試すのは、人から決める権限を取り上げるためではありません。承認する前に、判断の弱いところを見えるようにするためです。

公開しているパッケージから、判断の筋道の型、事前のチェック、手元で動く実行役（runner）を使えます。抜け、ぐるぐる回るつながり、逆向きのつながり、範囲の食い違い、正しくない実行役の登録は、最初に実行役を呼び出す前に止まります。

import {
  executeJudgmentDAG,
  validateJudgmentDAG
} from '@unson/brainbase-mcp/judgment-dag';

考えていることが、すべてできあがっているわけではありません。成果物をずっと保管する機能、過去の実行のやり直し、結果の評価、人と AI の決める権限のルール、範囲の引き上げ（scope promotion）には、まだできていない、または計画中の部分があります。