受験指導用の新しいAIガウス
受験用の知識を頭の中につくることが目的
ガウスは、合格に必要な知識を短期間で受験生の頭の中につくるためのAIです。
コンピュータがデータで動くように人の脳は脳内データで動きます。
脳内データとは頭に浮かぶ考えのことです。
ガウスは受験生に新しい教材と新しい思考手順を与えることで、
受験合格に必須の基本と応用の知識（受験用の脳内データ）を
受験生の頭の中に短期間でつくります。
ガウスは脳科学とコンピュータ科学を利用して作られた新しいAIです。
新しいAIとは、脳外データ（音声や文字）によって目的実現のための
脳内データ（頭に浮かぶ考え）をつくるためのAIのことです。
ガウスは受験生に新しい教材と
新しい思考手順を与えることによって、
受験に必須の脳内データ（受験合格に必須の基本と応用の知識）を受験生の頭の中に短期間でつくります。
新しい教材
ガウスが受験生に示す新しい教材は新しいデータ構造でつくられています。
これは受験生がすぐに受験用の脳内データが作れるように開発されたデータ構造で、
これにより受験生は受験合格に必須の基本と応用の知識を短期間に頭の中につくることができます。
新しい思考手順
ガウスは新しい思考手順も受験生に示します。
新しい思考手順は頭の使い方を新しくするための手順で、
今までのように教わっておぼえるのではなく、考えて発見するための手順です。
受験生はこの新しい思考手順で、ガウスが示す新しい教材の問題を解くことで、
受験に必須の基本と応用の知識（脳内データ）を短期間で頭の中に
つくることができます。
短期合格のための脳内データ
脳内データとは人の頭の中に浮かぶ考えです。頭の中に浮かぶものなので当然目には見えません。
受験生は試験場で合格に必要な脳内データを頭に浮かべなければなりません。
そのためには受験生は受験用の脳内データを頭の中につくっておかなければなりません。
ガウスは短期の受験準備で合格するための脳内データを受験生の頭の中につくります。
ガウスは次のような受験用の脳内データをつくります。
この受験用の脳内データは、合格に必要となる基本と応用の知識です。 短期間で受験生の頭の中につくります。
ガウスはどのようにしてこのような脳内データをつくるのか。それはガウスが受験生に
与える新しい教材と新しい思考手順によります。
受験用の脳内データづくりのためのデータを示す
新しい教材は次のような教材です。
データの選択が新しい
新しい教材が受験生に示す受験の基本は、定型の応用問題で使用される基本だけを選択した
ものです。試験で必須の基本だけを選択しています。つまり試験にでる可能性が
高い基本だけが選択されています。
データ構造が新しい
新しい教材が今までの教材と違う点は、データ構造が新しいことです。
新しいデータ構造とは、受験用の脳内データを作りやすいデータ構造という意味です。
受験生は新しい教材が示す内容をヒントにして、次に述べる新しい思考手順で考えると、
速やかに目的の受験用の脳内データをつくることができます。つまり速やかに理解することができます。
受験用の脳内データを自分でつくるための手順
新しい思考手順は、今までの学習のように字句の暗記や公式の暗記をするのではなく、
受験合格に必要な基本と応用の知識を自分でつくるための手順です。
まず始めに新しい教材が示すデータを手がかりにして、 科学の思考と同じように自分で仮説を用意します。 次に本を読んだり人に聞いたりしないで自分の頭に浮かぶ考えだけで、 試行錯誤をして目的の知識を発見します。
新しい思考手順は、意思によらない自律的あるいは半自律的な脳のはたらきを利用する 思考手順です。教わっておぼえるのではなく、自分で気づいて、ひらめいて、 発見することができます。たくさんおぼえるのではなく、たくさん気づくための思考手順です。
受験生は教師の説明を聴き、教材の記述を読み、理解、復習、応用の
作業を重ねた後、試験場で未知の受験問題を解きます。このひと続きの作業をモデル化
すると次のようになります。
受験生の課題は受験して合格することです。
受験生に与えられた課題は1つです。それは受験して合格するということです。
この課題を実現するために、受験生は作業をします。
この作業は上の受験モデルの図にあるとおり4つに分かれます。
学び、復習し、応用し、受験するという4つの作業が受験生がする作業です。
１．学ぶ
受験生が基本を学ぶ時、指導する側からみると次の3つのパターンがあります。
授業する場合は指導者（教師）の説明を聴くことで基本を
学ぶのに対して、コーチングする場合は、授業する場合と同様に指導者ありの指導ですが、
受験生がコーチの気づきを促す質問に答えることで基本を学びます。
授業しないという新しい指導（教師なし）の場合は、
受験生は自学自習で基本を学びます。
授業する場合と授業しないという新しい指導の場合を比べると、
授業する場合はおぼえる速さが速いが思考力がつきにくく、
授業しないという新しい指導の場合はおぼえる速さは遅いが
思考力がつきやすいという違いがあります。
このため、授業する場合については、たくさん授業を受けたのに受験で合格しないという授業の罠に
はまることがあります。
２．復習する
脳にインプットした基本を定着させることが復習です。
合格するには基本の定着を高速化させる必要があります。
３．応用する
応用問題練習で応用パターンを記憶するだけでは、応用パターンの罠にはまります。
応用パターンの記憶だけでは、ボーダーラインを超えることができません。
４．受験する
受験生は試験場で教師の説明や教材の記述を使うことができません。
自分の記憶だけで初めて見る応用問題を解かなければなりません。
出題者の事情を知る必要があります。
試験問題の作成には一定のルールがあります。出題者がどのようにして試験問題を作るのか
についての知識があれば得点力上がります。
4つのQ＆A
上で述べたとおり受験生がする４つの作業は、学び、復習し、応用し、受験することですが、
受験生がこれらの作業をする時、受験生の頭のなかでは何が起きているでしょうか。
いずれの場合でも、受験生の頭の中ではQ＆Aよる記憶想起と思考が起きています。
Q＆Aには次の4つのパターンがあります。
受験生が上に述べた4つの作業をする時、これら4つのパターンのいずれかで作業をしています。
Q＆Aと新しい思考手順
受験生がQ＆Aで4つの作業を進める時、ガウスを使うことによって、新しい思考手順によるQ＆Aを
することができます。新しい思考手順によるQ＆Aで4つの作業を進めるうちに、
受験生は発見を重ねることで思考力がつくので、受験で合格することができます。
新しい思考手順は次のとおりです。
大学受験用
高校受験用
中学受験用
医学部受験用
理解度測定ツール
学習管理ツール
合否予測ツール
アインシュタイン
試験場で初めて見た応用問題を解くための思考手順です。
事業モデルの根本を革新するためのAIです。
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新しいAI
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■新しいAIとは何か
新しいAIとは脳の記憶と思考を革新するためのAIです。
今までのAIは脳の作業を代行することが目的であるのに対して、
新しいAIは脳の記憶と思考を革新することが目的です。
■新しいAIはガウスでつくる
新しいAIはガウスでつくります。ガウスは受験指導用の新しいAIを作るための基本となるものです。
■どのようにして記憶と思考を革新するのか
新しいAIで記憶と思考を革新する方法は脳内操作です。
新しいAIが受験生に脳内操作を促します。
脳内操作とは、脳内データを操作することと思考パターンを選択することです。
思考パターンの選択とはいくつかある思考パターンのうちからひとつを選択することです。
この脳内操作で受験生の理解速度が速くなります。
さらに気づき、ひらめき、発見をするようになります。
■合格率が100%になる
学習速度が速くなり、試験本番で初めて見た応用問題が解けるようになります。
合格率が100%になります。
■新しいAIの設計
新しいAIは脳科学を使って設計します。
まず受験生がユーザ様の独自メソッドによる受験指導を受けた時、
受験生の脳で何が起きたかをデータとプロセスの視点から記述します。
この場合のデータとは脳内のデータであり、プロセスとは脳内の思考プロセスです。
そしてこの記述をもとに新しいAIを設計します。
■基本ツール
ガウスにはあらかじめ基本ツールがたくさん用意されています。これらの基本ツールを組合せて受験指導用のAIを作ります。
基本ツールはひとつのことだけをする目的で作られたAIです。
基本ツールは日々更新されています。
■カスタマイズ
このような基本ツールの中から必要なものを選んで、用途に合わせた新しいAIを作ります。これがガウスです。
■Virtual Vrain
ガウスで作る新しいAIは、Virtual Brain （VB）で作ります。これは脳のはたらきを記述するための言語で、
脳科学とコンピュータ科学をもとに弊社が開発しました。このVBを使うと脳内データの構造が明らかになり、
また頭のはたらきを示す思考モデルを作ることもでき、これらをもとにして新しいAIを作ることができます。
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脳のはたらきを記述する
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上述のVBを使うと、脳のはたらきを記述することができます。
課題、データ、プロセスの視点から、コンピュータと比較しながら、
脳のはたらきについて記述することができます。
課題、データ、プロセスはコンピュータの動きを決めるための視点です。
■課題
コンピュータの場合、たとえば「受験生ひとり一人に合わせて弱点克服のための問題を自動出題する」
というようなことが課題となりますが、
受験合格を目的とする受験生の場合、脳がやるべき課題は「学習を高速化して試験本番で点をとること」です。
■データ
コンピュータが処理するデータは 8 bit の電気パターンですが、
脳が処理するデータは、repsとimagesです。これはVBによる表現で、repsは頭に浮かぶ考え
あるいは概念であり、imagesは頭に浮かぶイメージあるいは直観です。
■プロセス
コンピュータの作業プロセスは、load,decode,execute,store で表現されますが、
脳がする作業プロセスは call and rep,compose,store で表現されます。
call and rep,compose,store はVBによる表現です。
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ガウスの新しさ
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■脳内データ
ガウスは脳内データの操作を促します。
今までのAIは文字や画像のような脳外のデータを処理しますが、
ガウスでつくる新しいAIは、脳内データの操作をユーザに促します。
脳内データとは人の頭の中に浮かぶ考えのことです。
◇脳内データの構造
VBでは、脳内データはいくつかの要素や部分から構成されるものと考え、
その構造を次のように定義します。
◇脳内データへのアクセス
脳内データはコンピュータの場合のデータと違ってアクセスすれば必ず使えるわけではありません。
脳内データは海馬や側頭葉と呼ばれる脳内の部分に記憶されているので、
簡単に思い出して使えるものとそうでないものがあります。つまり定着している記憶とそうでない
記憶があります。VBでは、おもいだす時の難度の違いにより、脳内データを次のように３とおりに分類しています。
■思考モデル
ガウスは次の思考モデルも使います。
この思考モデルもVBでつくられました。
■脳内データと思考モデルを使ってできること
◇脳内データ（記憶）の測定
受験生が学習を進めると、脳内の記憶には、定着度の変化が生じます。
この定着度の変化を測定することができます。
この測定結果により、学習したことがらの理解度を知ることができます。
◇脳内データ（記憶）の操作
受験生が脳内データ（記憶）を自己操作することによって、記憶の定着を速めたり、
新しい思考手順で使うための脳内データの選択をしたりします。
◇思考パターンの判別
受験生ひとり一人の思考プロセスのパターンを判別することができます。
◇思考パターンの選択
受験生の自己操作によって、今までとは違う新しい思考手順を選択することができます。
受験準備の学習が高速化され、受験本番では初めて見る応用問題が解けるようになります。
◇合否の予測
偏差値とは違う視点で、AIによる合否予測をすることができます。
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100%合格する理由
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