良い仮説は推論の連鎖です。分野が知っていることから出発し、ギャップや対立を経て、誰かが反対に賭けられる予測に至る連鎖。多くのラボでその連鎖は一人の研究者の頭の中に住んでいます。Neutropic はそれを、検査し、議論し、研究デザインに渡せる成果物にします。文献レビューと同じセッションが続くステップです——そこで集めた出典が、エージェントが推論する材料です。
ステップ 1 — 同じチャットで仮説を求める
再アップロードも再検索もしません。/hypothesis コマンドはセッションにすでにある文献（この実行では 137 出典）を読み、エビデンスが薄いところがあれば推論を始める前に、回数を限った追加検索を行います。
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/hypothesis From the literature collected in this session on HRV biofeedback and perceived stress, map the research space, list the gaps and contradictory findings, and generate testable hypotheses ranked by novelty, plausibility, and testability, each with its rationale and sources.
ステップ 2 — 予測より先に地図を見る
エージェントはまず研究空間——構成概念、母集団、比較対象、アウトカム——を広げ、エビデンスが薄いところ、結果が対立するところ（例：アクティブ対照 vs 待機リスト対照の比較）、未検証のモデレーターを特定します。矛盾は双方の研究とともに列挙され、不一致は平均されて消えるのではなく見えるままです。
ステップ 3 — ランク付けされた仮説を読む
各候補仮説は期待される方向、関わる構成概念、排除すべき対立説明を述べ、動機づけた研究を引用します。リストは 3 つの軸——新規性、妥当性、検証可能性——でランク付けされ、それぞれのスコアと理由が示されるので、ランキングに記録の上で異議を唱えられます。
ステップ 4 — 測定する前に定義される構成概念
曖昧な構成概念は、測定が主張と合わない遅い時点で研究を沈めます。Neutropic はその規律を早めに強制します：
- 仮説中の各構成概念に明示的な作業定義が付きます。
- それを測る確立された尺度が、報告された信頼性とともに文献から提案されます。
- 分野が構成概念を対立する方法で測っているところでは、黙って解決する代わりに対立にフラグが立ちます。
ステップ 5 — 研究デザインに渡す
仮説セットは構造化された成果物（Markdown レポートと機械可読の JSON）として保存されます。実験デザインのステップがそれを直接読みます——選んだ仮説が研究の主要アウトカムになり、その引用出典がプロトコルの根拠となる参照デザインになります。
追跡できる仮説は、弁護できる仮説です——査読者に対しても、6 か月後の自分に対しても。
