LLMによる象意マッピングと構造の解体・解釈、及び情報空間の圧縮について
ジャストアイディアですが占星術とAI/LLMの相性の良さについて
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オラクル綾乃プロジェクトでは、現在、LLMを用いて九星気学の解釈を行う記事生成エンジンを開発しています。当初は単に、九星の象意を物事に当てはめ＝言い換えて、九星の相性や今の位置や次の位置（坎宮→離宮など）の遷移・循環で説明し、元の物事の説明に戻すと占いっぽいテキストになる、というかうまいこと説明できている、という感じでした。
ただし、それだけでは「っぽい」だけで実際にはいろいろな前提知識や歴史的経緯が必要であり、ちゃんとした「事件」を「九星で解説する」記事を作成するにはそれなりのパイプラインを構築する必要がありました。またプロンプトもそれなりに調整する必要もあるし、割と大変な作業ではあります。（それはそれでおいおい解説するかもしれないししないかもしれないし今ここでのテーマとはそれるのですっ飛ばしますが）
ただ昨今のOpenAIやClaude Sonnetなどの「物事を説明する能力」「物事を解釈する能力」「物事を他に例える能力」「物事を別のシンボルへ置き換える能力」が飛躍的に上がっている気がします。もともとLLMは翻訳用途に研究がスタートしたプロジェクトであり、そもそもがうまいこと言い換える機会学習モデルであり本職こそ翻訳エンジンであるわけです。
そこで、英語（で説明される事象）→日本語（で説明される事象）の代わりに、何らかの言語（で説明される事象）→九星の象意（で説明される事象）とやってみたら意外とうまくいっている、という感じです。
私はたまたま九星気学メインでやっていますが、他の占星術や記号論的解釈で事象を説明させるのはかなりスジの良いLLMの使い方なんじゃないかと思っています。
また単なる記号論と「占星術」の違いは占星術はシステムとして「循環」や「遷移」などの「状態」と「動き」が説明できることです。これによって単なる記号の置き換えに終わらず、置き換えた後どうなるのか？が占星術のシステムによって導出できるのです。
また現実の事象はアクターや状態が多く、それぞれ別の事象である動きとその結果は頑張って追ってもそれはあくまで個別の事象であり（観測結果を統計で頑張っても）、あんまりまとまりのない結果になりそうですが、ここで上記の翻訳エンジンを投入し、いったん「象意・星」や「五行」などにマッピングしてしまうと、一まとめで「なんとなくその先が説明できる」のです。占星術が技術であり、システムであるというのはそういうことです。
システマティックに、ある程度の挙動は説明可能になってしまいます。もちろん、この「説明ができる」という言い方にはいろいろ問題があるけど、とりあえず「お作法に従って説明ができる」のは本当に実際にそうです。水生木、木克土などで無理やりにでも解釈できる、ということで、あなたは水星の人だから木星の彼のいいところを自然に伸ばすことができるのよ、なんてそれっぽい（しかも何となく当てはまっている）言い方ができてしまうわけです。
つまりざっくりとした「マクロの動き」が説明可能なんです。このように個別の人物や事件、契約の流れをまとめて「象意とそれをつかさどる星」にマッピングしてマクロの動きを説明すると、個別のバラバラに動いているアクターの状態や遷移を「圧縮」して補足可能になっているんじゃないかなと。
つまり、象意に当てはめることで情報の圧縮を行い、次の結果や象意の解釈によって情報の解凍を行っているんじゃないか、そんな風に感じている昨今です。
今後も九星気学メインですが記号論とLLMについて研究していこうかなと思ってます。
ここまでお読みいただき誠にありがとうございました。
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