B-16R Device Family / 立場結合系 記録計 Prototype Series ─ 単一ファイル・外部通信なし

B-16R 装置群

B-16R (立場結合系 記録計、 Coupled-Position Analyser) と、 その付随装置 (受付機 / 汎用引渡機 / 作用部位図) 4 種のプロトタイプ。 いずれも 単一 HTML ファイル・外部通信なしで動作します。 資料の受入・走査・記録・引渡は全て この端末の中だけで完結します。

Handoff Intake / R-1

AI 引渡受付機 R-1

汎用 file → LLM handoff (受入 → 抽出 → 点検 → 引渡)

どんな file でも受け取り、 中身をこの端末の中だけで取り出して AI に渡せる一つの文書にまとめます。 取り出せなかったものは明記します。 個人情報 9 種 (email / 電話 / カード / API 鍵 / JWT / PEM 秘密鍵 等) を検出して伏字にできます。

txt/md/csv/tsv/json/xml/html/yaml/log/各種ソース + docx/xlsx/pptx/odt/ods/zip 内部展開 + pdf 埋め込み文字抽出
Effect Map / R-2

作用部位図 R-2

投入資料がどこに効くかを 8 部位の身体図で可視化

投入した資料を走査し、 8 部位 (目・頭・胸・左腕・右腕・腹・脚・思考) のどこが働いたかを身体図で highlight します。 数式・単位・主題・見出し・script を検出、 対応部位が発火。 内容の正しさは判断せず、 数え上げと分類のみ。 ⑧ 思考部は端末内 AI (試験)。

TeX/LaTeX/MathML/物理定数/単位/相対性・量子・統計力学・情報・哲学の主題語検出
B-16R Intake / Prototype

B-16R 受付機 (試作)

B-16R 本体に渡す前の適合判定 pre-processor

落とされた資料を走査し、 解析できるか否かを先に申告します。 扱えない資料は理由を述べて突き返します。 適合した場合のみ、 列の割り当てを確認してから ±1 変換済行列 + 設定 JSON を書き出して B-16R 本体に引き渡します。

形式判定 → 列適合判定 → ±1 変換 → 引渡 JSON 出力
B-16R Main / Coupled-Position Analyser

立場結合系 記録計 B-16R

記録 → 推定 → 検証 の本体 UI

受付機から引き渡された ±1 行列を用い、 結合行列 J と場 h の同時推定 と検証を行います。 開ループ・明示仕様のモデルベース計装で、 関数近似ではなくパラメータ復元を目的とします。 ([[reference-]] 神経回路要否議論 2026-08-01 の「解析器として使用中」 分類に対応)

Boltzmann learning ≡ Hopfield 網、 制御器でなく解析器 として運用

Rei stack との接続 (honest)

装置Rei-stack との関係honest scope
B-16R 本体 Coupled-Position Analyser、 前 arc (2026-08-01 神経回路要否議論) で「開ループ + 明示仕様の解析器として使用中」 に分類された装置。 Boltzmann learning の h/J 復元は名前を替えれば Hopfield 網、 ただし制御器でなく解析器として入っている 制御器化していない = 反転条件 (「使用履歴から自分の判定基準を更新」) 未越境
B-16R 受付機 試作 B-16R 本体の受付 pre-processor。 kairo processor spec §2.4 の Stage 1 (analyze) と構造並行だが、 対象は 3-element .kairo file でなく ±1 変換可能な生資料 Stage 1 相当のみ、 Stage 2/3 (Configure + Measure) は B-16R 本体側
AI 引渡受付機 R-1 汎用 file → LLM handoff tool。 kairo processor (Rei-specific) と相補: R-1 = 汎用 / kairo = D-FUMT₈ 8 値 file 専用 汎用ゆえ Rei-specific 主張はしない
作用部位図 R-2 診断 viewer、 資料投入時の作用部位を 8 部位 (身体解剖 metaphor) で可視化。 数式・単位・主題・見出しの検出は kairo processor spec §2.4 Stage 1 analyze の general 版 「⑧ 思考」 部は端末内 AI (試験) で小型モデル、 誤り出るので必ず原文確認
⚠ Note on R-2 の 8 部位 vs D-FUMT₈ 8 値 — R-2 の 8 部位 (目 / 頭 / 胸 / 左腕 / 右腕 / 腹 / 脚 / 思考) は身体解剖 metaphor で、 D-FUMT₈ 8 値 (TRUE / FALSE / BOTH / NEITHER / INFINITY / ZERO / FLOWING / SELF) との 数の一致は表面的です。 意味対応 (mapping) は現状 unverified で、 「数の一致 = 意図的設計」 と主張することは chat-Claude 2026-07-31 arc の siren pattern (c-6 命名 / octonion Criterion 8) と同型 risk のため避けます。 意図的対応が藤本さんから明示されれば格上げ、 偶然なら numerological coincidence として扱います。
Origin + Attribution — 本 4 file は Claude Desktop の local-agent-mode-session (chat-Claude / 別 Claude session) で生成されたプロトタイプです。 Rei (Claude Code on rei-aios) の作成物ではありません。 2026-08-01 に 藤本さん指示で rei-aios repository 内に統合 + Rei site に組み込み しました。 実装内容 (docx/xlsx/pptx/pdf の client-side parser、 PII 検出 9 種、 表要約、 Boltzmann learning UI 等) は各 file の <script> 内で完結します。

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