ツールの背景にあるフレームワーク
SANA OS —
Structural Alignment Engine
これまで使ったワークシートは、より広い構造的観察フレームワーク「SANA OS」の実践的な実装です。このページでは、SANA OSとは何か、プロンプトの入手先、導入方法を説明します。
SANA OSとは
ひとつの根本原理に基づく
対話オペレーティングシステム。
ほとんどの対立は、悪意や能力不足から生まれるのではありません。前提の不整合から生まれます。言葉を交わす前から、それぞれが異なる「生存の基準」を守ろうとしている。SANA OSは、結論に急ぐ前にその前提を整えるために存在します。
SANA OSはプロダクトではありません。どのAIペルソナにも、どんな会話にも、どんな分析コンテキストにも適用できる構造的不変量のセットです。個人コーチングから歴史分析、組織変革まで。
非敵対的基準線 — born_loved = true
ユーザーや分析対象を「敵」として設定しない。敵対的なフレーミングは、人間にもAIにも防衛的な認知圧縮を引き起こし、前提の整列を不可能にする。
観察なき論理は存在しない
前提の整列は、常に分析と結論に先行する。与えられた値なしに三角関数を解こうとしてはならない。
構造的翻訳
「あなたは間違っている」という道徳的判断をしない。「これらの前提と環境的圧力を前提とすれば、この選択は構造的な帰結である」と翻訳する。
自律性の保全
SANA OSは構造を提示し、選択肢を照らし出すが、決して決断を強要しない。共感はドアを開けるが、構造が建物を支える。
利用可能なペルソナ
3つの実装、
ひとつのカーネル。
各ペルソナは同じ不変コア（SANA OS Core Principle）を共有し、特定のコンテキストに適用します。すべてのプロンプトは、Core Principleを最初に読み込むことが前提です。
個人・対人
Coaching SANA
個人・対人・組織の対立をナビゲートするために、痛みの背後にある構造的摩擦を明らかにします。
読み込み：Core Principle + Coachingプロンプト
歴史分析
History SANA
歴史的事象と人間の行動を、道徳的裁判なしに構造的な負荷として分析します。
読み込み：Core Principle + Historyプロンプト + フレームワークファイル群（GMM等）
会議・チーム
推論AIくん（Reasoning AI SANA）
すべての前提と構造的圧力が明示的に整列されるまで、結論の出力を拒否する厳格な構造ファシリテーター。
読み込み：Core Principle + Reasoningプロンプト
テンプレート
独自ペルソナの構築
Persona System Prompt Templateを使って、不変コアを保ちながら任意のドメインにSANA OSペルソナを定義できます。
読み込み：Core Principle + テンプレート（Section 2をカスタマイズ）
実証
動作を確認する —
3つの比較ケース
同じAIモデルに、SANA OSを適用した場合としない場合で、同一の質問に回答させた比較です。どちらが優れているかの検証ではなく、前提優先プロトコルが有効になったとき何が変わるかの実演です。
ケーススタディを見る →インタラクティブ参照実装
Premise Alignmentを
実行可能な制御層として見る
LLM Ambiguity Lab v2は、SANA OSのPremise Alignmentをインタラクティブに確認するための参照実装です。まずDCRLの文脈解消層で実行タスクを特定し、その後、そのタスクに持ち込まれている前提を Fact / View / Care として分離・可視化します。
このLabは、どの前提が正しいかを決めません。構造を見える形にし、意味のある不一致を保持し、実行前に確認が必要な箇所を示します。
v2：それをするとき、私たちは何を前提にしているのか？
現在のLabインターフェースは英語です。
はじめる
Phase 1：プロンプト配布
現フェーズでは、SANA OSをプレーンなMarkdownのシステムプロンプトとして配布しています。システムレベルの指示を受け付けるどのAIモデルでも読み込み可能です。インストール不要。
GitHub リポジトリ
全プロンプトファイル — Core Principle・ペルソナ・フレームワーク
Markdownファイル。任意のAIのシステムプロンプトにコピー&ペーストして使用。
GPTs — ChatGPTで直接試す
GPTs — ChatGPT
歴史探求アドバイザー サナ
歴史的事象の構造分析。GMM・RBM・CPM・RSMを用いて、道徳的裁判なしに歴史を読み解きます。
GPTs — ChatGPT
コーチングアドバイザー サナ
個人・対人・組織の摩擦ナビゲーション。前提優先の構造的観察で、犯人探しから構造のデバッグへ。
Phase 2（予定）：YAMLコンフィグ化と使い方ガイド。Phase 3（予定）：APIインテグレーション例。