◆ 質問は命題ではない？
「君は行きますか？」 「これは正方形ですか？」
こうした疑問文は、日常会話でも頻繁に使われます。けれど、これらは命題（proposition）とは言えない、というのが伝統的な論理学の立場です。なぜなら命題とは、「真」か「偽」かが問える主張文であるとされているからです。
一方、質問は「真偽を問う」ものであっても、自らが真偽を持っているわけではありません。 では、本当に質問は論理の外にあるのでしょうか？ それとも、質問にも命題的な構造が潜んでいるのでしょうか？
◆ 質問の中にある“前提命題”
疑問文をよく観察すると、そこにはいくつかの前提的命題が含まれています。
例：
「これは正方形ですか？」
という問いは、実際には次の2つの命題を前提にして成り立っています：
- 対象が何かであることは確か（これは何らかの図形である）
- 選択肢が2値である（正方形である or そうでない）
つまり、
正方形(これ)∨¬正方形(これ)
という排中律に基づく命題的構造が下支えしているのです。
◆ yes/no質問は命題の“分岐点”
yes/no質問は、「命題が成立するか否かを問う」形式に他なりません。
命題A：この図形は正方形である
→ 質問：Aですか？
これは、**命題空間の2つの分岐（A / ¬A）を示しており、 質問自体が命題の選択肢を提示する“分岐構造”**として見なすことができます。
質問：Aですか？
↓
┌────────────────────────┐
│ はい（A） │
│ いいえ（¬A） │
└────────────────────────┘
質問とは、命題空間を探索するためのインターフェースなのです。
◆ AIにとっての「質問」：命題的変換が不可欠
AIに質問を投げるとき、実際にはその質問は複数の命題に変換されて処理されています。
例：「この図形は正方形ですか？」
- 命題化：
正方形(図形A) - AI内部：それが真か偽かを既知の定義・特徴・事実に基づいて判断
ここでAIは、事実（観測・属性）と定義（オントロジー）を使って、 質問を命題として処理し、その真理値の判定を行っています。
この構造を明示的に取り扱うのが、質問応答システム（Question Answering）や論理推論AIです。
# 前提
正方形(x) ⇔ 四辺等長(x) ∧ 直角(x)
# 観測
x: 四辺等長 = true, 直角 = true
# 質問命題
正方形(x)?
→ 推論：True
質問に答えるとは、命題の評価に他なりません。
◆ おわりに：問いは命題を導く回路である
「質問は命題ではない」──これは形式的には正しいです。 けれど、質問には命題的な構造が内包されており、論理的な分岐の起点として機能しています。
特にAIにおいては、質問とは命題の候補を絞り、真偽を判断するプロセスの導入口です。
命題は答えを語るもの、質問はその答えの可能性を開くもの。 このように考えると、私たちが普段交わす何気ない「〜ですか？」の裏には、 論理の回路が静かに走っているのだとわかります。
問いとは、論理への扉である。 そんな風に問い直してみたくなりませんか？
