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title: よさの外延と内包
date: 2022-09-24T16:22:28.000Z
updated: 2026-01-08T14:50:50.247Z
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# よさの外延と内包

- パラメトリック・デザインは、よさの一般法則を予めデザイナーが知っていることを前提とする
  - よさの法則の実装することで、個々の具体的なよさを演繹的に生成する

- よさの法則は知らないが、そこによさがあるかどうかは判断がつくという状態から制作は始まる

- よさの再生産における4つのステップ

  1. **〈列挙〉**\
     よさがあるものの集合を外延的に書き連ねていく
  2. **〈帰納〉**\
     よさの法則を帰納的に導き出し、実装する
  3. **〈演繹〉**\
     個々のよさを演繹する
  4. **〈調整〉**\
     よさの法則からは逸れるが、よりよさを感じるように感覚を頼りにファインチューニングする

- 多くのデザイナーにとって、〈 列挙〉の結果もしくは手動で〈演繹〉をした結果が成果物となる

  - 〈 帰納〉は、その人の頭のなかで完結する
  - よさを生み出す手法論は自然言語やイメージといったかたちで脳内で実装されており、その手法論自体を制作ツールに入力することはない
  - 〈演繹〉は手動で行う。そしてその際、半ば無意識に〈 調整〉も行っている

- [Purist](/Purist)は〈帰納〉プロセスに長けている

  - 〈演繹〉は多くのジェネラティブ指向のツールでは自動化されている
  - 〈調整〉を意図的にすっ飛ばすことが多い　演繹の自動化を滞らせることになるので
  - というか、出来る限り〈調整〉の余地をなくすように、〈帰納〉をより精密にする傾向がある
  - そもそもツールの特性上〈調整〉を許さないものが多い
    - 例：Substance Designer、Touch Designer

- [ハイブリッド派](/%E3%83%8F%E3%82%A4%E3%83%96%E3%83%AA%E3%83%83%E3%83%89%E6%B4%BE)はすべてのステップをバランス良く遂行しようとしている
  - 〈演繹〉の完璧さを信頼していない（[抽象化のジレンマ](/%E6%8A%BD%E8%B1%A1%E5%8C%96%E3%81%AE%E3%82%B8%E3%83%AC%E3%83%B3%E3%83%9E)）

- 機械学習においては以下のような対応関係がある

  - 〈列挙〉: データセットの準備
  - 〈帰納〉: 学習
  - 〈演繹〉: 推論