実行論：変数の減らし方
―― 不確定性を消さずに、扱える帯域まで圧縮する方法
前提：
変数はゼロにはできない。
できるのは、
影響度を下げ、分布を細くし、
予測帯域を収束させること
である。
1. 観測解像度を上げる（ノイズと変数の分離）
まずやるべきは、
•変数
•ノイズ
•誤差
•無関係要因
を混同しないこと。
例：
•成績が不安定
→ 変数：理解度
→ ノイズ：体調、睡眠
→ 誤差：問題の難易度ブレ
解像度を上げると、
「減らせる変数」と
「減らせない揺らぎ」
が分離される。
2. 影響度の高い変数だけ残す（感度解析）
全変数を同じ重さで扱わない。
•結果に大きく効く変数
•ほとんど影響しない変数
を切り分ける。
例（学習）：
•睡眠時間 → 影響大
•勉強場所の椅子の色 → 影響小
CLCT的には、
因果勾配の急な軸だけ残す
操作。
3. 可制御変数と不可制御変数を分ける
減らせるのは「制御可能な変数」だけ。
例：
•天気 → 不可制御
•服装・時間配分 → 可制御
不可制御変数は
確率分布として受け入れ、
戦略からは切り離す
可制御変数に資源を集中する。
4. 相関を固定し、自由度を束ねる
複数の変数が常に一緒に動くなら、
それらを一つのメタ変数として扱う。
例：
•睡眠＋食事＋運動
→ 「体調指数」
自由度を減らすとは、
次元圧縮をすること
である。
5. 状態を離散化する（連続を区間に切る）
連続量は扱いにくい。
•完璧に管理しようとする → 破綻
•範囲で区切る → 安定
例：
•集中度：0〜100 → 無限変数
•集中度：低・中・高 → 3状態
帯域化することで、
変数は「幅」を持つが、
制御可能な数に落ちる。
6. フィードバック周期を短くする
変数が暴れる理由の一つは、
修正が遅れること。
•週1で確認 → 変動が蓄積
•毎日確認 → 早期補正
制御理論的には、
ループ遅延を短くすると
有効変数の振幅が減る。
7. 失敗コストを下げる（探索温度を下げる）
失敗が致命的だと、
•変数が「恐怖変数」になる
•評価関数が硬直する
•予測帯域が歪む
失敗しても戻れる設計にすると、
変数の分布が狭まり、
極端値が出にくくなる。
8. 超要約
変数を減らす実行とは：
1.ノイズと真の変数を分ける
2.効く変数だけ残す
3.制御可能なものに集中する
4.相関を束ねて次元圧縮する
5.連続を帯域に離散化する
6.フィードバックを速く回す
7.撤退可能性を内蔵する
つまり、
変数を消すのではなく、
位相空間の次元と振幅を
生存可能な範囲まで圧縮する
これが
「変数を減らす」実装の正体です。
