問い合わせ

調査（イギリス英語ではenquiryとも表記される）^[a]とは、知識を増やしたり、疑問を解決したり、問題を解決したりすることを目的としたプロセスのことである。調査の理論とは、さまざまな種類の調査の説明と、各種類の調査が目的を達成する方法の扱い方である。

3 つの項が互いに関連し、最後の項が中間項に完全に含まれ、中間項が最初の項に完全に含まれ、または最初の項から完全に除外されている場合、両極端は完全な三段論法を許容するはずです。「中間項」とは、他の項に含まれ、それ自体に他の項を含み、その位置によっても中間である項を意味します。また、「両極端」とは、(a) 他の項に含まれる項と、(b) 他の項が含まれる項を意味します。なぜなら、A がすべてのBについて述語となり、BがすべてのCについて述語となる場合、A は必然的にすべてのCについて述語となるからです。... このような図を私は第一図と呼びます。(アリストテレス、分析学前論、1.4)

帰納的推論は、一方の極値項と中間項の関係を、もう一方の極値項を用いて確立することです。たとえば、B がAとCの中間項である場合、 Cを用いてA がBに当てはまることを証明します。これが帰納法を実行する方法です。 (アリストテレス、分析学前論、2.23)

帰納的推論の研究の古典は、アリストテレスの『分析学』第 2 巻第 25 章 にあります。それは次のように始まります。

還元 (απαγωγη、外転) があります。

1. 最初の項が真ん中の項に当てはまることは明らかであるが、真ん中の項が最後の項に当てはまることは明らかではないが、それでも結論よりも蓋然性が高い、あるいは蓋然性が低いわけではない場合。
2. または、最後の項と中間の項の間に中間項があまりない場合;

なぜなら、そのようなすべての場合において、その効果は私たちを知識に近づけることだからです。

説明として、アリストテレスは、要約で説明した 2 種類の帰納的推論ステップのそれぞれについて、非常に有益な例を 2 つ挙げています。

1. たとえば、A を「教えることができるもの」、Bを「知識」、C を「道徳」とします。すると、知識は教えることができるということは明らかですが、美徳が知識であるかどうかは明らかではありません。すると、BC がACより確率が低い、または高い場合、還元が行われます。なぜなら、 ACが真であるという知識がなかったのに、追加の用語を導入したことで知識に近づくからです。
2. また、 BとCの間に中間項があまりない場合、還元が行われます。この場合も、知識に近づくことができます。たとえば、D が「正方形」、E が「直線図形」、F が「円」であるとします。EとFの間に中間項が 1 つだけあると仮定すると、つまり、円が半月によって直線図形に等しくなると仮定すると、知識に近づくことになります。(アリストテレス、「先験的分析学」、2.25、若干の改変あり)

アリストテレスの後者の種類の帰納的推論は、続編でいくらか説明が必要になるが、私たちが熟考する価値は十分にある。なぜなら、それは、その源泉である三段論法をはるかに超えて、ピアースがより広く深く探求する領域へと進む探究の流れをすでに示唆しているからである。

チャールズ・サンダース・パース、ウィリアム・ジェームズ、ジョン・デューイなどの実用主義哲学では、探究は規範科学である論理学と密接に関連している。当初、実用主義モデルまたは探究理論は、カントから少しの助けを得てパースによって古典論理学の原材料から抽出され、科学的推論の性質と実施に関する問題に対処するために、ブール、ド・モルガン、そしてパース自身による記号論理学の初期の発展と並行して洗練されていった。アリストテレスから一連の概念を借用して、パースは探究において役割を果たす、一般に帰納的推論、演繹的推論、および帰納的 推論として知られる3つの基本的な推論様式を検討した。

大まかに言えば、アブダクションは、関心のある現象や問題に応じて、可能性のある仮説や初期診断を生成するために使用するものであり、演繹は、選択した仮説の関連する結果を明確化、導出、および説明するために使用され、帰納は、予測の合計をデータの合計に対してテストするために使用されます。推論の種類の古典的および実用的な取り扱いは、推論の一般的な領域を3つの特別な部分に分割しますが、2つだけを数える説明とは異なる、推論の環境の特徴付けに到達することに注意する必要があります。

これら 3 つのプロセスは通常、循環的に動作し、問題の調査を開始した不確実性や困難さを体系的に軽減するように動作し、このようにして、調査が成功するほど、知識やスキルの向上につながります。

実用主義的な考え方では、すべてのものに目的があり、それぞれの目的こそが、私たちがまず最初に注目すべき点です。^[2]探究の目的は、疑いを減らして信念の状態に導くことです。その状態にある人は、通常、それを知識または確信と呼びます。探究の目的に貢献するものとして、3種類の推論は全体としてのみ理解できるサイクルを記述しており、3つのうちのどれもが他の推論から切り離して完全に意味をなさないことを理解する必要があります。たとえば、帰納法の目的は、演繹で説明でき、帰納法で評価できる種類の推測を生み出すことです。これは、仮説の生成に穏やかではあるが意味のある制約を課します。なぜなら、推論は、理性に従って現実との戦いで負けたときに退くような、説明に対する単なる思いつきではないからです。同様に、他の種類の推論はそれぞれ、探究のサイクル全体における適切な役割に従ってのみ、その目的を実現します。これらのプロセスを互いに抽象化して研究することがどれほど必要であっても、調査の完全性により、その主要コンポーネントの 有効なモジュール性に強い制限が課せられます。

ジョン・デューイは『論理学：探究の理論』の中で、探究を「不確定な状況を、その構成要素の区別と関係が確定した状況へと制御または指示された形で変換し、元の状況の要素を統一された全体に変えること」と定義した。 ^{[3]デューイとパースの探究の概念は思考体系を超えて、探究の社会的性質を取り入れた。これらの考えは}探究共同体という概念にまとめられている。^{[4] [5] [6]}

現在の目的のために、3 つの主要な推論モードを区別する際に最初に注目すべき点は、それぞれの推論モードが正確であるか近似的であるかということです。この点で、演繹は 3 つの推論モードのうち、本質的に正確であり、常に真の前提から真の結論を導き出すことができる唯一の推論モードです。一方、帰納法と帰納法は、その動作モードが不可避的に近似的であり、実際には誤りやすい判断要素と、その適用における避けられない誤りを伴います。

その理由は、演繹は、理想的な限界では、推論主体の純粋に内部的なプロセスにすることができるのに対し、他の 2 つの推論モードは、本質的に外界との絶え間ない相互作用を必要とするためであり、外界は、人間や機械などの有限のリソースが制御できる能力を超え続けるであろう現象や問題の発生源です。このより大きな現実に位置付けられると、近似は、その使用状況に関連してのみ適切であると判断され、目的に関してのみ適切であると判断されます。

この点に関してよく行われる類似の区別は、演繹を推論の論証的形式と呼び、アブダクションと帰納を非論証的形式の推論と分類することです。厳密に言えば、後者の 2 つの推論モードは推論とはまったく呼ばれません。それらは、言葉やアイデアの制御された連想に似ており、たまたま十分に成功し、エージェントのレパートリーに有用なヒューリスティック戦略として保存されています。しかし、非論証的な思考方法は本質的に誤りを生じやすく、実践では必要に応じて常にチェックして修正する必要があります。

古典的な用語では、文脈と判断の目的に注意を払う必要がある判断の形式は、「科学」と区別される意味で「芸術」の要素を含むと言われており、論理とは対照的に修辞のスタイルで仲裁人を関与させる表現的な判断として表現される。

比喩的な意味では、これは演繹的論理のみが正確な理論科学に還元できるが、経験的科学の実践は常にある程度芸術のままであることを意味します。

CS・ピアースは、探求は論理的限界に達する、あるいは「その限界に無限に近づく」と主張し、それを「真実」とみなした。^[7]

ユダヤ人のラビ著述家たちは、ヘブライ語聖書の申命記第4章32節、「神が地上に人を創造した日から、あなたたちの前の過ぎ去った日々について尋ねなさい。天の果てから果てまで、このような大きなことが起こったか、このようなことが聞いたことがあるか尋ねなさい」 [ ^{8]という聖句を使って、探求に}倫理的な制限を課し、二人の前で創造の業について探求することを禁じ、「過ぎ去った日々について尋ねなさい」という言葉を、一人は尋ねてよいが二人は尋ねてはならないと読んでいる。ラビたちは、この節の「神が地上に人を創造した日から」という言葉は、創造前の時代について尋ねてはならないと教えているが、「あなたたちの前の過ぎ去った日々」という言葉は、創造の六日間について尋ねてもよいという意味であると論じた。さらに彼らは、「天の果てから果てまで」という言葉は、宇宙の向こうにあるもの、上にあるものと下にあるもの、前にあるものと後にあるものについて尋ねてはならないことを示していると論じた。^[9]

探究の多くの側面は、三段論法のレベルよりもさらに単純な、非常に基本的な論理設定で認識され、有効に研究することができます。たとえば、ブール代数、命題計算、文計算、またはゼロ階論理などと呼ばれる推論の領域です。最も緩やかな傾斜で学習曲線に近づく方法として、ゼロ階探究のレベルから始めるのがよいでしょう。つまり、関連する推論プロセスの命題的または文的側面に関する限りでのみ、探究に対する三段論法的なアプローチを採用するのです。これをピアースの論理的研究の文脈で行う利点の 1 つは、いわゆる「アルファ グラフ」のレベルで行われた彼の論理グラフの使用に関する、2 倍の有益な演習が得られることです。

命題論理学や文論理学の場合、演繹は条件付き含意に対する推移法則の適用に行き着き、推論のおおよその形式はこれらから派生する特性に依存します。さまざまな種類の推論を説明するにあたり、以下では古典論理学の古い「専門用語」をいくつか使用しますが、これらは推論におけるこの種の単純な問題を扱う際に今でも役に立ちます。

演繹は事例、小前提を取る ${\displaystyle X\Rightarrow Y}$

そしてそれをルールと組み合わせると、大前提となる${\displaystyle Y\Rightarrow Z}$

事実に到達する、論証的な結論 ${\displaystyle X\Rightarrow Z.}$

帰納法では次のようなケースを取る。${\displaystyle X\Rightarrow Y}$

そしてそれを次の形式の事実と照合する${\displaystyle X\Rightarrow Z}$

形式の規則を推論する${\displaystyle Y\Rightarrow Z.}$

拉致は次のような事実を呈する${\displaystyle X\Rightarrow Z}$

そしてそれを次の形式のルールと照合する。${\displaystyle Y\Rightarrow Z}$

形式のケースを推論する${\displaystyle X\Rightarrow Y.}$

参照しやすいように、図 1 とその下の凡例に、3 種類の推論の従来の用語とそれらの関係をまとめています。

本来の用法では、事実の陳述は、行われた行為または作成された記録、つまり、公に観察可能で、その発生自体に関する憶測に満ちていないタイプのイベントに関係しています。対照的に、事例の陳述は、隠された原因または仮説的な原因、つまり、関係者全員がすぐに観察できるわけではないタイプのイベントを指す場合があります。明らかに、区別は大まかなものであり、どのモードが適用されるかについての問題は、さまざまな観察者が時間の経過とともに採用する視点に依存する可能性があります。最後に、規則の陳述は、その統語形式ではなく、一連の状況全体を支配する規則性または規制を述べるためにそのように呼ばれます。これまでの議論では、3 つのタイプの制約はすべて条件付き命題の形式で表現されていますが、これは固定された要件ではありません。実際には、これらの陳述モードは、表現スタイルではなく、議論内で果たす役割によって区別されます。三段論法の枠組みから分岐するときが来ると、命題制約を発見し、任意の統語形式で表現できることが分かります。

探究の例は、アブダクション、演繹、帰納の各段階の完全なサイクルを示し、かつ第一（またはゼロ）の説明にふさわしいほど具体的かつ単純であるが、ピアースの著作の中ではやや稀である。そこで、同じプラグマティシャンであるジョン・デューイの著作から例を一つ取り出し、上で展開したゼロ次探究のモデルに従って分析することにしよう。

ある暖かい日に、ある男性が歩いている。前回空を見たときは晴れていたが、他のことに気をとられているうちに、空気が冷たくなっていることに気付く。雨が降りそうだと思い、見上げると、自分と太陽の間に暗い雲が見え、足を速める。このような状況で、何か考えと呼べるものはあるだろうか。歩くという行為も、寒さに気づくことも、考えではない。歩くことは活動の1つの方向であり、見ることや気づくことは、別の活動様式である。しかし、雨が降りそうなことは、暗示されるものである。歩行者は寒さを感じ、雲やにわか雨のことを考えている。（ジョン・デューイ著『人はいかに考えるか』、1910年、6-7ページ）。

まず、日常生活におけるデューイの探究の例をざっと見て、ピアースの 3 種類の推論の分析の要点だけに触れてみましょう。

デューイの「雨の日」または「雨の兆し」の物語では、放浪する主人公が驚くべき事実に遭遇します。

• 事実: C → A、現在の状況では空気は涼しいです。

状況に対する困惑という知的反射に反応して、世界についての彼の常識的な知識源は、おおよそのルールをつかむよう促されます。

• ルール: B → A、雨が降る直前は空気が涼しい。

このルールは、結果的な特徴 A において驚くべき事実 C → A と一致するため、状況との潜在的な関連性があると認識できます。

これらすべては、今回の事件がまさに雨が降りそうな事件である可能性を示唆している。

• ケース：C → B、現在の状況は雨が降る直前です。

問題のある事実と、以前に確立されたルールの知識ベースから、ケース記述のもっともらしい提案に至る、それがどれほど自動的かつ半意識的であったとしても、全体的な精神的パフォーマンスは、私たちがアブダクション推論と呼んでいるものです。

調査の次の段階では、演繹的推論を使用して、仮説の真実性を検証することを目的として、仮説の暗黙の帰結を拡張します。この目的のために、調査者は、性急な説明の帰結から生じる他の事柄について考える必要があります。したがって、調査者は、先ほど想定したケースについて考えます。

• ケース：C → B、現在の状況は雨が降る直前です。

彼は空を見上げて、おそらくさらなる情報を求めてランダムに空を眺めているのでしょうが、空は物語の中で文字 B で象徴される差し迫った暴風雨の詳細を探す論理的な場所なので、推論者は既に誘導された事例 C → B の帰結を切り離し、そのさらなる含意を拡張し始めていると安全に推測できます。そこで、上を見上げる人がより意図的な目的を念頭に置いており、追加データの検索が新しく発見された明確なルールによって推進されていると想像してみましょう。

• ルール: B → D、雨が降る直前に暗い雲が現れます。

想定されるケースをこの新しいルールと組み合わせて考察すると、彼は即座に推論して追加の事実を予測することができます。

• 事実：C → D、現状では暗雲が漂っている。

この第 2 段階の調査で組み立てられた再構成された推論の図は、演繹的推論のパターンに忠実です。

いずれにせよ、被験者は新しい仮説に基づいて予想したとおり、暗い雲を観察します。差し迫った雨の説明により、観察と予想の食い違いがなくなり、この調査プロセスが必要になった驚きの衝撃が軽減されます。

図 4 はデューイの調査の例を図式的に表したもので、本分析の目的のために、調査全体を構成するより広範な手続きの最初の 2 つのステップを分離しています。

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| |
| 広告 |
| うー |
| \ * * / |
| \ * * / |
| \ * * / |
| \ * * / |
| \ * * / |
| \ ルール ルール / |
| \ * * / |
| \ * * / |
| \ * * / |
| \ * B * / |
| 行為 行為 |
| \ * / |
| \ * / |
| \ * / |
| \ * / |
| \ ケース / |
| \ * / |
| \ * / |
| \ * / |
| \ * / |
| \ * / |
| \*/ |
| か |
| こ |
| |
| A = 空気が涼しい |
| B = 雨が降る直前 |
| C = 現在の状況 |
| D = 暗い雲が現れる |
| |
| A は主要な用語です |
| B は中間項です |
| C はマイナー用語です |
| D は A に関連付けられた主要な用語です |
| |
o--------------------------------------------------------o
図4. デューイの「雨の日」の調査

探究の最初のステップに関するこの分析では、2 つのステップで行われると考えられる複雑な、または混合形式の推論が示されています。

• 最初のステップは、事実とルールを考慮してケースを抽象化するアブダクションです。

事実: C → A、現在の状況では空気は涼しいです。

ルール: B → A、雨が降る直前は空気が涼しい。

ケース：C → B、現在の状況は雨が降る直前です。

• 最後のステップは、このケースを別のルールに当てはめて新しい事実に到達する演繹です。

ケース：C → B、現在の状況は雨が降る直前です。

ルール: B → D、雨が降る直前に暗い雲が現れます。

事実：C → D、現状では暗雲が立ち込める。

これは、三段論法の枠組みの制約内で実行されたとしても、Rainy Day 調査の完全な分析にはほど遠く、関連する調査プロセスの最初の 2 つのステップのみをカバーしていますが、おそらく出発点としては十分でしょう。

ここでもう 1 つ注意すべきことは、この探究の拡張段階と類推による議論との間の形式的な二重性です。これは、図 3 と図 4 に示す命題格子図で最も明確に確認できます。ここで、類推はおおよそ「A」の形をしており、探究の最初の 2 つのステップはそれぞれおおよそ「V」の形をしています。この探究の拡張段階を 1 つの単位として繰り返し参照しているので、類推との二重性を示す名前を付けましょう。とりあえず「カタログ」で十分です。この使用法は、アイテムのカタログ エントリをその顕著な特徴を列挙したテキストと考えると、十分に適切です。類推は特定の品質の例に関係し、カタログは特定の例の品質に関係していることに注意してください。ピアースは、初期の著作の多くで同様の二重性の形を指摘し、1867 年の論文「新しいカテゴリーのリストについて」(CP 1.545-559、W 2、49-59) で完璧な扱いをしました。

帰納的推論が調査の最終段階にどのような影響を与えるかを理解するためには、いくつかの点に注意する必要があります。

• まず、調査のパターン全体を単一の主体によって行われていると見なすか、複雑なコミュニティによって行われていると見なすかに関係なく、小規模な調査は通常、大規模な調査に織り込まれていることを認識する必要があります。
• さらに、特定の調査事例を、より大規模な進行中の調査と関連付けるさまざまな方法を検討する必要があります。ここで顕著な、ミクロ調査とマクロ調査の間の誘導的相互作用の 3 つのモードは、ルールの「学習」、「転送」、および「テスト」という見出しで説明できます。

探究を通じて、推論者は、ルールを、それが学習される大量の経験から、それが適用される経験の瞬間まで、経験の間隔を越えて伝達する必要があるルールを活用します。帰納的推論は、知識基盤を蓄積し、それを獲得から適用までの期間にわたって伝達する際に、これらのルールの学習と伝達に関与します。

• 学習。帰納法が進行中の調査に貢献する主な方法は、ルールの学習、つまり知識ベースに組み込まれるルールや途中で使用されるルールをそれぞれ作成することです。
• 転移。帰納法が進行中の調査に貢献し続ける方法は、類推を利用することです。類推とは、帰納法と演繹法の 2 段階の組み合わせで、ある文脈から別の文脈に規則を転移するために使用されます。
• テスト。最後に、ナレッジ ベースを使用するすべての問い合わせは、蓄積されたコンテンツの「フィールド テスト」を構成します。ナレッジ ベースが実際の問い合わせに満足のいく方法で対応できない場合は、そのルールの一部を再検討し、場合によっては修正する明白な理由があります。

ここで、学習、転移、テストのこれらの原則が、ジョン・デューイの「雨の兆し」の例にどのように当てはまるかを考えてみましょう。

知識ベース内のルールは、その有効な内容に関して言えば、あらゆる推論モードで取得できます。

たとえば、次のようなルールがあります。

• ルール：B → A、雨が降る直前は空気が涼しく、

通常は、多くの過去の出来事を考慮することで、以下のように合理的に再構築できる形で導き出されます。

• ケース: C → B、特定のイベントでは、雨が降る直前に、
• 事実：C → A、特定のイベントでは空気が冷たくなり、

-------------------------------------------------- --------------------------------------

• ルール: B → A、雨が降る直前は空気が涼しい。

しかし、まったく同じ命題が、特異な出来事の説明として導き出されたり、推定理論の結論として演繹される可能性もあります。

知識ベースの獲得に、独特の帰納的性格を与えるものは何でしょうか。その有用な応用の根底にあるのは、明らかに「経験の類推」です。議論の冒頭で「過去の経験が参考になるなら…」というフレーズを使うときはいつでも、この原理が作用していることを確信できます。私たちは、全体として考えられる過去の経験と、応用のポイントとして考えられる現在の経験との類推を主張しています。私たちが実際に意味しているのは、「過去の経験が、起こり得る経験の公正なサンプルであるなら、そこから得られる知識は現在の経験に適用される」ということです。これが、知識ベースを、そのルールの有効な内容とは無関係な経験の溝を越えて運ぶことを可能にするメカニズムです。

「Sign of Rain」の例の場合、この転送の概念がどのように機能するかについての詳細は次のとおりです。

K(pres) を、次のように 2 つのルールの結合と 論理的に同等な推論システムの知識ベースの一部とします。

• K(pres) = (B → A) かつ (B → D)。

K(pres)は現在の知識ベースであり、現在の談話領域に対する論理的制約の形で表現されます。

すべての論理的記述を、その論理モデル、つまり、その記述が成り立つ基本的な状況や経験の要素に基づいて 表現するオプションがあると便利です。

• E(過去) を、選択された経験のセット、または「過去の経験」について言及するときに念頭に置いている状況とします。
• E(poss)を経験の集合、または起こりうる状況の射影的総体とします。
• E(pres) を現在の経験、つまり現時点で推論者に存在する状況とします。

知識ベース K(pres) が、それが有効な「経験の体制」を指すものと考えると、これらすべてのモデル セットは、セット包含または論理的含意という単純な関係によって比較できます。

図 5 は、「経験の類推」をこのように見る方法を図式化したものです。

o--------------------------------------------------------o
| |
| K(プレゼンス) |
| か |
| /|\ |
| / | \ |
| / | \ |
| / | \ |
| / ルール \ |
| / | \ |
| / | \ |
| / | \ |
| / E(可能) \ |
| 事実 / o \ 事実 |
| / * * \ |
| / * * \ |
| / * * \ |
| / * * \ |
| / * * \ |
| / * 大文字と小文字 * \ |
| / * * \ |
| / * * \ |
| /* *\ |
| o<<<--------------<<<--------------<<<<o |
| E(過去) 類推 モルフィズム E(現在) |
| よく知られている あまり知られていない |
| |
o--------------------------------------------------------o
図5. 経験の類推

これらの用語では、「経験の類推」は、現在の知識ベースの妥当性に関するルールを誘導し、次に事実、つまり現在の経験への適用可能性を推論することによって、次の順序で進行します。

誘導段階:

• 与えられたケース: E(過去) → E(可能性)、選択されたイベントは集合的なイベントを公平にサンプリングします。
• 事実: E(過去) → K(現在)、選択されたイベントは知識体制をサポートします。

-------------------------------------------------- -------------------------------------------------- -------------------------

• ルールの誘発: E(可能) → K(存在)、集合的なイベントが知識体制をサポートします。

演繹フェーズ:

• 与えられたケース: E(pres) → E(poss)、現在のイベントは集合的なイベントを公平にサンプリングします。
• 与えられたルール: E(poss) → K(pres)、集合的なイベントは知識体制をサポートします。

-------------------------------------------------- -------------------------------------------------- ----------------------------

• 事実を推測する: E(pres) → K(pres)、現在の出来事は知識体制をサポートします。

観測者が空を見上げても暗い雲が見えなかったり、避難所に走っても雨が降らなかったりすると、その観測者の知識基盤の有用性や妥当性に疑問を抱く新たな機会が生まれます。しかし、今は悪天候の友人を放っておいて、このテスト段階の論理的分析は別の機会に延期しなければなりません。

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