構造変化センサー（Structure-Change Sensor）

時系列対話・文書における構造変化候補の検出とリアルタイム・ブックマーキング

抄録

長期的な対話、文書、相互作用記録は、出来事の内容を詳細に保存できる一方、判断規則、対象範囲、役割、不確実性、権限、方法アーキテクチャなどの構造が「いつ変わったか」を直接には保持しない。本研究では、時系列記録の局所的な構造差を確定判定ではなく候補として検出・保存する方法として、構造変化センサー（Structure-Change Sensor）v0.1を開発した。本センサーは、候補ブックマーク（Candidate Bookmark）、形成／再枠組み化ウィンドウ（Formation / Reframing Window）、安定／非変化領域（Stable / no-change region）を用い、「検出 ≠ 解釈 ≠ 伝達 ≠ 因果（Detection ≠ Interpretation ≠ Transmission ≠ Causation）」および「候補 ≠ 確定判定（Candidate ≠ verdict）」を基本境界とする。

後ろ向き検証では、既知転換地点の盲検検出、単一の成立点を前提としない形成過程の検出、巻き戻し／再枠組み化、暗黙的な文書間変化、安定領域の認識、真偽混在条件での識別、既存の自然発生的文書から作成した逐語抜粋への適用を段階的に検証した。複数事例で主要転換地点を検出した一方、抽象的・概念的資料を用いた陰性対照では過剰検出が観測され、この識別上の境界を保持した。独立陰性対照では同じ失敗は一般化せず、真偽混在対照では実質的な構造規則の変化を対応する撹乱要素から分離した。

さらに、後ろ向き検出ロジックを進行中の相互作用へ接続する運用仕様化済み・前向き未検証の拡張として、タイムスタンプ付き候補ブックマークを生成するリアルタイム拡張（Realtime Extension）を仕様化し、試行運用へ移した。リアルタイム層では、変化規模（Magnitude）と確信度（Confidence）を分離し、解像度／分水嶺閾値（Resolution / Watershed Threshold）によって可視化密度を調整する。なお、五段階の変化規模、標準閾値、閾値未満の変化の蓄積は現在の運用上の規約／設計パラメータであり、妥当性が実証された測定尺度ではない。

現時点で本センサーv0.1は、複数事例で診断的に支持された後ろ向き候補検出法であり、リアルタイム拡張は前向き試行段階にある。本稿は、構造変化を最終的な歴史解釈として確定するのではなく、将来の再検討に値する分水嶺候補を、発生時点または後ろ向き分析によって原記録へ追跡可能な形で残すための基本形を提示する。