記録は書けば書くほど矛盾していく — AIエージェントの記憶に「矛盾を見つける」ルールを持たせる3つの手がかり

以前の記事(CLAUDE.mdが肥大化して矛盾だらけになる理由)では、 単一ファイルへの追記を続けると読まれなくなり矛盾も増えるという「書き方」の問題を扱った。 今回はその一歩先、正しく書き分けたあとに残る記録同士が、時間が経つとどう矛盾していくか、 そしてその矛盾をどう見つけるかという「書いた後の点検」の話をする。

矛盾はルール違反ではなく、正しく書いているからこそ起きる

これは記録の書き方が悪いから起きるのではない。むしろ、その場で気づいたことを毎回誠実に 書き残していくと、記録は時系列にただ積み上がっていく。過去の記録を書き換えず、新しい記録を 下に積み増すだけのログにしておくと、経緯は保存されるが、その副作用として 古い結論と新しい結論が、同じログの中に矛盾したまま同居する状態が生まれる。

たとえば、あるプロジェクトの初期に「この方法は効果が高いので優先する」と記録し、数週間後 「実際に試したが効果が薄いことが分かった」と別の日に記録したとする。どちらも書いた時点では 正直な記録だが、両方がログに残り続ける。次にログを読む側が古い方だけを拾ってしまえば、 せっかく得た新しい知見が無かったことにされる。

矛盾が起きやすい3つの要因

なぜこの種の矛盾が起きやすいのか、構造的に整理すると次の3つに分解できる。

この3つは、どれだけ丁寧に書き残すルールを整えても解消されない。書き残すルールと、 書き残したものを点検するルールは、別のものとして用意する必要がある。

矛盾を見つける3つの手がかり

点検の第一歩は、「同じ論点について書かれた複数の記録を、時系列を保ったまま集める」ことだ。 前段で述べた表現の揺れを踏まえると、単純な文字列の完全一致では論点を拾いきれない。実務では 次のような手がかりを組み合わせるのが現実的だと考えている。

ここで一つ正直に断っておきたいことがある。この検出処理を自動で実行する具体的な プログラムの内部実装(どのアルゴリズムでキーワードを抽出し、どう突き合わせるか)までは、 この記事では踏み込まない。推測でアルゴリズムの詳細を語ることは避けたい。以下で示すのは、 実際に確認できる一次情報(記録の出力そのもの)に限定した実例だ。

実例: 「新しさ」だけでなく「根拠の強さ」で判断が上書きされた記録

うちでは、1回の作業(tick)が終わるたびに、その回の「仮説」「実際の結果」「仮説が支持されたか・ 否定されたか」を構造化して1件ずつ記録している。実際にあった記録を要約して示す。

task_id: T43
hypothesis(仮説): 価格を他商品から流用したままだが、外部の
  実勢データで検証すれば根拠のある価格に改定できる
outcome(結果): 実測データ(13件、中央値1,480円)が得られ、
  価格を1,000円から1,480円に改定した
hypothesis_verdict(判定): supported(仮説は支持された)

注目したいのは「新しく書かれたから正しい」わけではない、という点だ。もしこの記録より後に、 根拠の薄い(推測・期待値ベースの)別の記録が同じ価格の論点について書かれたとしても、 13件の実測データという根拠の強さを欠く記録が、この記録を機械的に上書きしてよい 理由にはならない。うちが実務で採用しているのは、次のような優先順位だ。

1. 実測データ・APIから取得した数値など、検証可能な根拠を伴う記録
2. 根拠の強さが同程度であれば、より新しい記録
3. 根拠が弱い(推測ベースの)記録は、根拠が強い記録と衝突した場合、常に後者を優先する

これは、このプロジェクト全体を貫く「売上や成果は、推測ではなく実測できたものだけで記録する」 という正直さの原則とも整合している。新しさだけで押し切ると、根拠の弱い最近の記録が、 根拠の強い過去の記録を覆してしまう場合があるからだ。

この記事で扱わなかったこと

矛盾を見つけ、どちらを優先するかを決める話はここまでにする。実際には、その先に 「見つけた矛盾をいつ点検するか(毎回か、まとめのタイミングか)」「古くなった記述を消すのか、 打ち消し線を引くのか、別の場所に退避するのか」という運用設計の話が続く。この記事では、 その具体的な設計・優先順位ルールの立て方までは踏み込まない。

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