Ylan について

YlanAI は、現実の意思決定場面に向けた構造化分析アシスタントです。
結果を保証する道具ではなく、問題構造を見える化し、リスクを捉え、行動のペースを整理するための支援手法です。

私たちの位置づけ

YlanAI が重視するのは、人工的な確実性を作ることではなく、意思決定の質そのものです。
複雑な情報を、読みやすく、比較しやすく、実行に移しやすい分析へ変えることが中心目標です。

私たちが特に重視するのは次の3点です。

• 方向性を語る前に、まず問題を整理する
• ペースを決める前に、まずリスク境界を確認する
• 見直しの前に、まず実行可能な提案を出す

分析はどのように動くか

同じ入力条件のもとでは、システムは一貫したロジックで構造化出力を生成します。よく含まれる要素は次のとおりです。

1. 中核判断：現在の問題における最重要の機会とリスク
2. 構造解釈：安定要因、変動要因、トリガー条件
3. シナリオ提案：仕事、人間関係、資源配分などに関する戦略的な示唆
4. 行動リスト：優先順位、実行順序、見直しポイント

注：これらは固定テンプレートではありません。バージョン、問題タイプ、入力の充実度に応じて変化します。

どんな問題に向いているか

YlanAI は、比較、優先順位付け、タイミング判断が必要な問題に向いています。例えば次のようなものです。

• キャリアの選択と段階戦略の調整
• 関係性における衝突把握と修復優先順位
• 資源配分や資金ペースに関するリスク境界の整理
• 重要な転換点での行動順序と取捨選択

このサービスだけに依存すべきではない問題

次の事項では、本サービスの出力だけを最終結論にしてはいけません。

• 医療判断
• 法律またはコンプライアンスの結論
• 重大な財務コミットメントや投資判断

このような場面では、現実の証拠と有資格専門家の助言を優先してください。

入力条件と品質

入力品質は出力の有用性に直結します。少なくとも次の情報があると役立ちます。

• 明確な中核質問
• 重要な時間軸と段階変化
• 現在の現実制約と資源上限
• すでに試した方法と最も気になるリスク

背景情報に不確かな部分がある場合は、まず確定している部分と未確定部分を分け、その後、現実のフィードバックをもとに段階的に修正してください。

私たちが考える「精度」

YlanAI が言う「精度」とは主に次を指します。

• ロジックの一貫性：同じ入力なら再確認できる
• 表現の明確さ：結論に根拠があり、比較可能である
• 提案の有用性：現実の行動に落とし込める

これは結果保証や未来についての決定論的な約束を意味しません。

推奨される使い方

より高い有用性を得るために、次の順番で使うことをおすすめします。

1. まず中核判断を読んで、問題の主軸を確認する
2. 次にリスク注意を読んで、境界条件を確認する
3. その後、行動提案を読んで、実行可能な手順へ落とし込む
4. 現実の結果を見ながら、定期的に見直しと修正を行う

前提と限界

出力は AI により自動生成されるため、誤差、欠落、個別状況とのズレが生じる可能性があります。
出力は、学習、研究、交流、娯楽的な参考のために提供されるものであり、医療、法律、投資その他の専門意見ではありません。

最終判断は、利用者が現実の状況を踏まえて独立して行う必要があります。

未成年者への注意

未成年者は保護者の指導のもとで利用することを推奨します。
学業や進路などの重要な判断で、出力を唯一の根拠にするべきではありません。

プライバシーとデータ

私たちはプライバシーを重視しています。現在の方針は次のとおりです。

• 出生情報、質問内容、会話記録をモデル学習に使用しない
• それらを第三者へ販売・共有しない
• 個人入力や会話内容を長期保存しないことを原則とする
• 利用者はサイト内機能から会話削除や履歴クリアを行える

法令上の要求や利用者の明確な同意がある場合は、適用ルールに従って処理します。

継続的な更新

製品の進化に合わせて、分析の表現、構造、案内の仕方を継続的に改善していきます。
ルールや機能が変更された場合は、現在のページと関連ルールページが優先されます。