情報は「集める」ものではなく、「切り分ける」ものだ。
2026年、AIと共存する我々に求められる「Curation（選別）」とは、単なる情報の羅列ではない。それは、対象を論理のメスで解剖し、適切な「箱」に収める知的格闘である。そのための武器となるのが、古来より研ぎ澄まされてきた「命題（Proposition）」の5つの分類だ。これらをフィルタとして装備することで、世界の解像度は劇的に向上する。
1. 「真偽の源泉」を見極める（カント的分類）
まず問うべきは、その情報の正しさがどこに由来するかだ。「独身者は未婚である」のように、定義そのものが真理を保証する【分析命題】は、AIのロジック構築や前提の整合性チェックに不可欠だ。一方で、「昨日の株価は上がった」のような【総合命題】は、経験と事実確認を必要とする。投資や実業の現場において、この二つを混同することは致命傷となる。「論理的整合性」と「現実の事実」を峻別せよ。
2. 「事実」と「願望」を分離する（意図と機能）
次に、その情報が世界を記述しているのか、行動を規定しているのかを区別する。「金利が上昇している」という【記述命題（Is）】に、主観を混ぜてはならない。そして、「銀行株を買うべきだ」という【規範命題（Ought）】は、強固な記述命題を土台にして初めて成立する。事実認識（世界観）と価値判断（価値観）を明確に分けること。これが意思決定の透明性を担保する。
3. 「構造」を定義し、自動化する（形式と構造）
AIへの指示やアルゴリズム構築には、論理の型が求められる。「人間は死ぬ」という【定言命題】は揺るがない前提となる。「もしROICが基準を超えたら」という【仮言命題】は、条件分岐（If-Then）としてシステムに組み込まれる。そして「市場は上がるか下がるかだ」という【選言命題】は、シナリオプランニングの基礎となる。思考を構造化することは、すなわち自動化へのパスポートを手に入れることだ。
4. 「確度」のリスクを計量する（様相論理）
投資家として最も繊細な感覚が要求されるのがここだ。「現在、円安である」という【実然命題】は直視すべき現実。「バブルは弾ける」という【必然命題】は逃れられない理（ことわり）。そして「不況になるかもしれない」という【蓋然命題】はヘッジすべきリスクだ。情報の「確度」をグラデーションで捉えることで、過信と恐怖をコントロールできる。
5. 「範囲」を限定し、本質を突く（量と質）
最後に、抽象と具体のレベルを操作する。「すべてのSはPである」という【全称肯定】は法則化の力を、「あるSはPではない」という【特称否定】は反証の鋭さを持つ。すべてを一般化する危うさと、例外に埋没する愚かさを避けるため、このレンズで思考の射程距離を調整するのだ。
2026年の実践：Logic-Driven Curation
入力された情報が「事実（記述）」か「意見（規範）」かを瞬時に識別し、ラベルを貼る。投資ルールは「条件（仮言）」としてプログラム化し、出力においては「断定（定言）」で世界観を示しつつ、「べき論（規範）」で行動を促す。
論理とは、思考の足かせではない。思考を飛躍させるための最強のバネである。この5つのレンズを通した時、あなたの目の前にある情報は、単なるノイズから「意味のある構造体」へと姿を変えるだろう。
