人間とコンピュータの共同作業における認知的負荷の問題を最適化するために、CoT-Labはどのように利用できるのか？

2025-09-10

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認知負荷を最適化するソリューション

CoT-Labは以下のコアメカニズムを通して、人間とコンピュータのコラボレーションにおける認知的負荷に対処する：

認知同期機能AI出力を人間の読書速度に合わせるため、「思考同期スループット」パラメータを調整する（5～10トークン/秒を推奨）。具体的な操作：インターフェース右側のスライダーで「読み上げ」または「フォロー」モードを選択し、情報過多を避ける。
チャンキングこのシステムは、複雑な情報を、ワーキングメモリーの制限を満たすようなモジュール（通常は4±1の情報チャンク）に自動的に分解する。ユーザーは、設定ファイルのchunk_sizeパラメータを変更することで、チャンキングの粒度を調整することができる。
アクティブ・サスペンション・メカニズム人間の思考リズム」機能を有効にし（3～5セグメントごとに一時停止することを推奨）、Shift+Enterで手動介入して思考をバッファリングする。実験データによると、この方法は23%の認知的ストレスを軽減できる。

上級者向けヒント：インターフェースのカラーマーキングシステム（青＝オリジナル入力、緑＝人間による編集、オレンジ＝AIによる補完）を取り入れて、視覚的な認知マップを作成し、記憶負荷をさらに軽減する。