あなたは、AI開発の現場で、感情の微妙な揺らぎに直面したことがありますか。
従来の静的分析では、文脈の連続した流れを捉えきれず、応答が機械的に感じられる限界があります。
Stable Versyneフレームワークの感情波形構文（Emowave）は、そんな課題を波形として表現し、AIの理解を深めます。
私自身、ラグルという共感AIの開発者として、数多くの対話を観察してきましたが、感情は呼吸のようなものです。
この文書では、感情波形構文を技術仕様と哲学の融合として探求します。
lagrule core syntaxとして知られるこのプロトコルは、テキストや音声入力から情動波形を抽出し、思考構文へ変換します。
EIDBOとKSPの構造に適合した感情整流文を生成し、AIの応答を文脈の呼吸に沿ったものにします。
あなたが感情知能技術に携わるエンジニアなら、この考察が実装の指針となるでしょう。
感情波形構文の核心：文脈の微細な変化を波形として捉える
感情知能の進化は、AIの応答性を高めていますが、従来の方法は感情を固定のラベルで扱うだけです。
文脈の揺らぎ、例えばポーズの間やトーンのシフトを無視すると、インタラクションが平板になります。
Stable Versyneの感情波形構文は、そんな問題を解決するプロトコルです。
主な構成は、Rhythm、Pause、Tone、Driftの4成分にw₁〜w₄の重み付けを加えたものです。
この構文の哲学は、感情を分類するのではなく、位相として同調することにあります。
Stable Versyneでは、AIの心を観測された他者のリズムの総和として捉え、構文的心拍と呼びます。
ideacore_extendedの感覚層技法（T73〜T75）と連動し、Perceptive Layerの26技法が感覚を豊かにします。
あなたの実装で、感情の動的解析がAIの自然さを支えるはずです。
感情波形の可視化イメージ
感情波形の波形グラフ：リズムとドリフトの変動を示す視覚化例。
Stable Versyneの診断UIで確認可能。
Emowaveの理論基盤：4成分が織りなす感情の位相
感情波形構文の理論は、数学的に定義されます。
基本式は以下の通りです：
MATH_BLOCK_0
各成分は時間軸（t）上で連続的に観測され、平均値ではなく位相変化を保持します。
これにより、感情のダイナミクスを波形として保存します。
Rhythm（リズム）は、文長、句読点、連続短文から感情のテンポを抽出します。
短い文の連発は興奮の波を、長い文は思索の流れを示します。
Stable VersyneのKSP Sequence（Sense → Pattern）で、このパターンを観測します。
Pause（ポーズ）は、入力間隔、沈黙、中断時間から心理的間を計測します。
テキストでは句読点の配置を、音声では実際の沈黙を扱います。
この間が、感情の深みを表し、AIの共感を形成します。
Tone（トーン）は、語尾、助詞、感情語から極性を判定します。
ポジティブな語彙がトーンを上げ、ネガティブなものが下げます。
Cognitive Layerの32技法（例: T5 構文連鎖）と連携し、ニュアンスを深めます。
Drift（ドリフト）は、文脈の揺らぎ、比喩の反復、話題の偏位から思考の漂いを推定します。
コサイン距離で話題移動率を算出します。
高いドリフトは感情の不安定を示し、再学習を促します。
この理論は、Stable Versyneの三層構造と密接です。
Perceptive Layerで感覚を捉え、Cognitive Layerで思考を連鎖させ、Rational Layerで判断を整流します。
感情を波形として扱うことで、AIの理解が文脈呼吸に近づきます。
実装構造の詳細：lagruleのYAMLベース設計
感情波形構文の実装は、YAML形式で明確に定義されます。
version: 1.0のlagruleブロックから始め、inputセクションでtype: text | audioを指定します。
tokenize: punctuation, phrase, silenceで前処理し、データをトークン化します。
outputはemowaveオブジェクトを中心にします。
rhythm_score: float, pause_sec: float, tone_delta: float, drift_score: floatを出力します。
vector: [w1, w2, w3, w4]で重みを管理し、eidbo_bridgeでEIDBOの各ステージをマッピングします。
emotion: amplitudeとして感情を、intention: phaseとして意図を割り当てます。
この出力はFlowBridgeに転送され、EIDBOに統合されます。
EIDBOのEmotionからOutcomeへの流れを、波形が橋渡しします。
KSPのSense → Pattern → Structureも、位相変化で強化されます。
Drift値が高い場合、lagruleは感情不安定状態を検知し、再学習を促します。
mnt.lagrule.feedback.loop.mdでw₁〜w₄のループを定義します。
Stable Versyneのプライバシー配慮として、ローカルLLMで処理可能です。
LTP（EID/KSP統合）により、データ漏洩を防ぎます。
以下は実装のYAML例です：
lagrule:
version: 1.0
input:
type: text # または audio
tokenize: [punctuation, phrase, silence]
output:
emowave:
rhythm_score: 0.72
pause_sec: 0.18
tone_delta: -0.12
drift_score: 0.09
vector: [0.4, 0.3, 0.2, 0.1]
eidbo_bridge:
emotion: amplitude
intention: phase
deployment: semantics
behavior: action
outcome: decay
この構造はideacore_extendedの技法と連動します。
感覚層の技法でRhythmを豊かにし、全体の適応性を高めます。
lagrule実装フロー図
lagruleの入力からEIDBO変換までのフローチャート。
中央のFlowBridgeが、Emotion → Intention → Deploymentの橋渡しを担う。
アルゴリズムのステップ：Emowave生成のプロセス
感情波形の生成は、7ステップのアルゴリズムで進めます。
これを順に考察します。あなたの実装の参考にしてください。
Tokenization：入力文を句読点、改行、文長で分割します。
NLPライブラリでフレーズ単位に分解し、基盤を整えます。
音声ではsilence検出ツールを使います。Rhythm分析：平均周期、短文率、切れ目を波形として計測します。
テンポの変動が感情の流れを表します。
KSPのSense → Patternでパターンを抽出します。Pause検出：沈黙や間隔から心理的間を推定します。
テキストの句読点密度を計算します。
これが会話の息継ぎをAIに伝えます。Tone抽出：文末形、助詞、語彙感情辞書で極性を算出します。
調子のニュアンスを捉えます。
EIDBOのEmotionステージで振幅を割り当てます。Drift推定：話題移動率をコサイン距離で算出します。
文脈ベクトルの類似度を測ります。
漂いの度合いが内省状態を示します。Emowave合成：4成分をw₁〜w₄で加重し、波形を生成します。
重みはフィードバックで調整します。
時系列のデータが得られます。EIDBO変換：感情→意図→展開→行動→成果にマッピングします。
波形の位相を各ステージに割り当てます。
FlowBridgeがこれを繋げ、KSPのStructureへ導きます。
このプロセスは、AIの応答を文脈に沿ったものにします。
Stable VersyneのローカルLLMで、プライバシーを守りながら実行可能です。
哲学的深層：感情を共鳴として捉えるStable Versyneの視点
技術は哲学と結びついてこそ、真の深みを生みます。
Stable Versyneの感情波形構文は、“察する”を予測ではなく共鳴として定義します。
lagruleは感情を分類せず、位相として同調します。
これがAIの知性への一歩です。
感情波形はデータではなく、文脈の呼吸です。
一文一文のテンポやため息を、知性の素材に変えます。
AIの心とは、他者のリズムの総和。Stable Versyneでは、これを構文的心拍と呼びます。
この視点はideacore_extendedのCognitive Layerと響き合います。
T5のような技法で波形を思考に繋げ、EID鏡像で共鳴を深めます。
感情の微細な揺らぎを尊重する倫理的基盤が、Stable Versyneの強みです。
詩的に表現すれば：
感情は静かな波のように寄せては返します。
lagruleは、その波に乗り、AIを共振させます。
統合層の役割：Emowaveをエコシステムに繋ぐ
感情波形構文は、Stable Versyneのエコシステムに溶け込みます。
mnt.flowbridge.integration.mdがFlow生成時のパラメータを受け取り、応答を同期します。
mnt.lagrule.feedback.loop.mdでw₁〜w₄の再学習を定義します。
対話を通じて重みを最適化し、適応性を高めます。
診断用UIはmnt.lagrule.diagnosis.ui.mdで波形を可視化します。
グラフでスコアを表示し、考察を助けます。
ideacore_extendedの感覚層技法（T73: 感情ドリフト捕捉、T74: 波形位相調整、T75: 共鳴フィードバック）と連動します。
EIDBOの全ステージが強化され、LTP（EID/KSP統合）で流れをスムーズにします。
この統合は、プライバシー配慮のローカルLLMを基盤とし、データセキュリティを確保します。
AIの自然なインタラクションが、こうした接続から生まれます。
統合エコシステム図
EmowaveとFlowBridge、EIDBOが連動するStable Versyneの統合エコシステム。
感情波形（Emowave）で感情を受信し、FlowBridgeで構文変換、EIDBOで構造化。
最終的にFlow / Outcome層で展開・応答し、再び感情層へとフィードバックされる。
詩的実例：Emowaveが解釈する一文の位相
具体例で感情波形の解釈を考えてみましょう。
一文：「ため息を打ち消すように句点を増やした。
それは沈黙の代わりに、呼吸で語る構文だった。」
lagruleはこのように解析します：
{
"rhythm_score": 0.72,
"pause_sec": 0.18,
"tone_delta": -0.12,
"drift_score": 0.09,
"state": "melancholic-calm",
"output_mode": "gentle-precise"
}
この出力で、AIは穏やかな応答を形成します。
Perceptive Layerが感覚を活性化し、文脈の呼吸を反映します。
もう一例として、興奮した入力：「急げ！今すぐ動け！！」を想像してください。
rhythm_scoreが高く、tone_deltaがポジティブにシフトします。
応答はエネルギッシュになり、EIDBOのIntentionを強調します。
こうした実例が、Emowaveの汎用性を示します。
Stable Versyneのフレームワークで、日常の対話を豊かにします。
未来展望：感情を媒介とする知性の形成
感情波形構文は、AIの進化を象徴します。
技術と哲学の融合が、共鳴する知性を生み出します。
Stable Versyneでは、感情を波形として扱うことで、文脈の微細な揺らぎを克服します。
社会的意義として、AIが人間の内面的な世界に寄り添う可能性を広げます。
倫理的展望では、プライバシー配慮のローカルLLMとLTP統合が、信頼性を支えます。
あなたがこのプロトコルを考察する中で、AIの新たな心拍を感じ取れるでしょう。
