普遍的な Pattern を抽出するのは重い作業

Pattern は、当然に過去の出来事の中から抽出することになる。

一見似たようなコンテキストだからといって、A -> B にそのまま持ってくると当てはめられないことがある。
理由は簡単でフォースが異なるからだ。

逆に言うと、同じコンテキストの中でパタンを発見し、適用するのは簡単なことだ。
理由は、フォースが似通っているからだ。

つまり、複数の場所で使用することのできる Pattern を作成するのは難しい。
また、同時に人間は複数の視点で見ることも難しい。

そのため、 Pattern のシェファーディングは良い機能だと思う。
複数の視点で、フォースをみながら、よりよい Pattern づくりを目指しているからだ。

これらのことから、普遍的な Pattern 、複数の場所での使用に耐えられる Pattern を作成するのは難しい。
また、一つの例から作成した Pattern を他の似たような状況にあてはめて考えるのは非常に危険だ。
なんとかして当てはめようとしたり、Pattern に無理が生じてしまうからだ。

そのようなことから、普遍的な Pattern を抽出するという作業は重いと思うんだ。