失敗オントロジー：ブラインドスポット検出とレジリエンス設計のための生涯学習フレームワーク
arXiv cs.AI / 2026/4/14
💬 オピニオンSignals & Early TrendsIdeas & Deep AnalysisModels & Research
要点
- 本論文は、パーソナライズされた学習システムは、知識獲得の効率化のみに最適化するのではなく、「存在論的なブラインドスポット（Ontological Blind Spots）」—個人の認知地図から丸ごと欠落している概念領域—を対象にすべきだと主張する。
- 生涯にわたりブラインドスポットを検出・分類し、是正するための形式的フレームワークとして、失敗オントロジー（Failure Ontology: F）を提案する。
- このフレームワークは、4種類のタクソノミ（領域・構造・重み・時間的ブラインドネス）と、外部の混乱によりこれらの欠落がどのように相互作用して壊滅的な結果を生み出すかを説明する5つの失敗パターンを提供する。
- 「失敗に基づく学習は、過去データが上で有界である場合に、成功に基づく学習よりもサンプル効率が高い」と主張し、それを証明する失敗学習効率定理（Failure Learning Efficiency Theorem）を導入する。
- 1997年のアジア通貨危機および2008年のサブプライム住宅ローン危機を対象とした事例分析、ならびに5つの人生段階にわたる縦断的個人研究によって、本アプローチを示す。
