実行論：変数の受け入れ方
―― 不確定性を潰さずに前に進むための実装
1. 基本原理
変数を受け入れるとは、
•不確定性を消さない
•しかし放置もしない
•「範囲」として抱えたまま意思決定する
ことである。
点解ではなく、
成立確率の高い帯域に身を置く
という行為が実行上の本質になる。
2. 実装ステップ
(1) 点で評価しない
×「正解か不正解か」
○「どの範囲に入っているか」
例：
•テスト80点を失敗と見る → 点評価
•偏差帯に入っていると見る → 範囲評価
完璧主義が壊れる第一歩。
(2) 最悪ケースではなく分布を見る
×「一番悪い可能性は何か」
○「どの結果がどの確率で起きるか」
例：
•就職で「落ちたら終わり」→単点思考
•複数社同時進行で分布を持つ→帯域思考
(3) 決定を可逆にする
変数がある世界で最重要なのは
戻れる設計
例：
•退学不可の進路 → 不可逆
•学部変更・転科・休学可能 → 可逆
CLCT的には「撤退経路を内包した状態遷移」。
(4) 目標を関数にする
×「医者になる」
○「医療に関与する確率を最大化する」
×「成功する」
○「生存確率を高める行動を取り続ける」
目標を点から関数へ。
3. 分野別具体例
学習
•点数で自己評価 → 破綻
•理解分布で自己評価 → 成長
「わかった／わからない」ではなく
「どこまでなら説明可能か」。
研究
仮説は真か偽かではなく、
生存時間が長いモデルかどうか
再現性と更新耐性が評価軸。
仕事
•完璧な計画 → 環境変数で破綻
•仮説駆動＋ピボット前提 → 持続
スタートアップが生き残る理由。
人生
•正解の選択肢を探す → 苦しむ
•失敗しても戻れる選択肢を選ぶ → 安定
これは「臆病」ではなく、
進化論的に最も強い戦略。
4. 心理的実装
脳は本来、確率で動く。
苦しみは
評価関数だけが決定論を要求する
ことで生じる。
変数を受け入れるとは、
•未来は確率分布
•自己も確率過程
•成功も一時的励起状態
と理解し、
今は帯域内にいるか？
だけを問うこと。
5. 一文要約
変数を受け入れる実行とは、
点で当てに行く生き方をやめ、
生存確率が高い帯域に
位置し続ける操作を繰り返すこと
である。
