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ai-friendly-definition.md

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+# AIにとって「使いやすい」とは何か
+
+## 人間とAIの根本的な違い
+
+### 人間の特性
+- 逐次的思考
+- 限定的な作業メモリ
+- 視覚的・空間的な理解
+- 曖昧さへの耐性
+
+### AIの特性
+- 並列処理能力
+- 大規模なコンテキスト処理
+- パターン認識の高速性
+- 構造化データへの親和性
+
+## AI向け言語・OSの設計原則
+
+### 1. 宣言的 > 命令的
+```
+# 人間向け（命令的）
+for i in range(10):
+    result.append(process(i))
+
+# AI向け（宣言的）
+result = parallel_map(process, range(10))
+```
+
+### 2. 明示的な依存関係
+```
+# AI向け - 全ての依存関係が明示的
+@depends_on(data_source, model, config)
+@produces(prediction, confidence)
+function inference() {
+    // 依存関係グラフが自動構築可能
+}
+```
+
+### 3. 自己記述的な構造
+```
+# メタデータが言語構造に組み込まれている
+structure NeuralLayer {
+    @performance_metric(flops=1e9)
+    @memory_requirement(gb=4)
+    @parallelizable(axis=batch)
+    forward_pass: Function
+}
+```
+
+### 4. 状態の不変性とトレーサビリティ
+- 全ての状態変更が追跡可能
+- タイムトラベルデバッグが標準
+- 因果関係が明確
+
+### 5. ネイティブな並列性
+- 並列実行がデフォルト
+- 逐次実行は明示的に指定
+
+## 実装の方向性
+
+1. **AST（抽象構文木）の直接操作**
+   - ソースコードではなくASTが一次表現
+   - AIはASTを直接読み書き
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+2. **制約ベースプログラミング**
+   - 「何を」だけ記述し「どうやって」はAIが決定
+   - SMTソルバーとの統合
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+3. **確率的プログラミングの統合**
+   - 不確実性を言語レベルでサポート
+   - ベイズ推論がネイティブ
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+4. **自己修正能力**
+   - プログラムが実行時に自身を最適化
+   - AIが書いたコードをAIが改善するループ