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AI 玄学プロジェクトコレクション：八字、紫微斗数、風水、タロット、六爻まで

伝統術数、古典知識ベース、Claude Skill、MCP、AI解読を組み合わせたオープンソースプロジェクトを整理したもの。ルールエンジニアリング、知識ベース設計、文化系AIアプリの学習に適している。

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一、はじめに：AI 玄学プロジェクトで本当に価値があるものは何か

最近、伝統術数とAIを組み合わせたプロジェクトをかなり見かける。対象には八字、紫微斗数、奇門遁甲、風水、タロット、六爻、梅花易数、仏教典籍Q&Aなどがある。

こうしたプロジェクトには共通点がある。単に大規模モデルに自由に語らせるのではなく、排盤のフロー、古典の条文、判定ルール、カード体系、あるいはナレッジベース検索をAI対話に組み込み、回答に根拠を持たせ、再現性を高めやすくしている点だ。

言い換えれば、学ぶ価値があるのは「AIがどれだけ当たるか」ではなく、こうしたプロジェクトが伝統的な知識をデータ、ルール、フロー、ツールに分解しているかどうかである。AIエージェント、Claude Skill、MCP、RAG、知識ベース工学にとって、これらはむしろ優れたトレーニング素材になる。

以下では、いくつか代表的なプロジェクトを整理する。これらはサイバー的な気分転換ツールとして使うこともできるし、伝統文化のデジタル化、ルールエンジン、知識ベース設計、AI補助解釈を学ぶための実践的なケーススタディとしても使える。

注意：以下のプロジェクトは技術学習、文化研究、エンターテインメント体験向けのみを想定している。いかなる結果も現実の意思決定根拠として用いるべきではない。運勢は最終的に自分で判断すること。DYOR。

二、MetaphysicsQuant：伝統術数知識ベース、ルールエンジン、デスクトップ分析システム

これは私自身のプロジェクトであり、このリストで最も「完全なエンジニアリングシステム」に近い事例だ。

これは柱・星盤・卦盤だけを表示する軽量な排盤ツールではなく、中国伝統術数のうち工学化が難しい部分を実行可能なソフトウェアシステムとして分解することを試みている。具体的には、暦の変換、干支の導出、神煞・格局ルール、古典条文検索、テーマ別レポート、AI二次解読、SQLite事例庫、Markdown/TXTエクスポート、デスクトップ向けワークフローなどを含む。

現在の中核はPythonベースのデスクトップ分析システムで、主要モジュールは四柱八字、紫微斗数、易経卦の解釈、六爻、择日合婚、姓名学、西文数理、鉄板神数、邵子神数などを扱う。単一のSkillというより、伝統術数分野向けに「知識ベース + ルールエンジン + ケース管理 + レポート生成」を統合したプラットフォームに近い。

四柱八字モジュールはこの中でも最も重い領域だ。重点は、年柱・月柱・日柱・時柱を出すことだけに留まらない。原局、大運、流年、流月、胎元、命宮、身宮、七柱論命、串宮圧運、神煞格局、古典条文、AI解読の入口といった観点を含む構造化レポート生成が中心である。

紫微斗数モジュールは、十二宮、主星、補助星、雜曜、四化、星曜の光度、大限、流年、流月、排盤図に基づいて展開される。易経と六爻モジュールは、時間起卦、数字起卦、本卦変卦、動爻、六親、六神、世応、納甲などをサポートする。择日モジュールは、婚姻、求職、開業、求財、出行、治療、入宅、求学、求子など具体的シーンに沿って規則を整理している。

このプロジェクトで最も学ぶべき点は三つある。第一に、伝統的なルールを関数とJSONデータへどう分解するか。第二に、古典知識、排盤結果、AI解読をどう接続するか。第三に、趣味プロジェクトをUI、DB、レポートエクスポート、ケース管理を備えた持続的な本格システムにどう育てるか。

対象読者：Pythonデスクトップシステム、命理ルールエンジン、伝統術数知識ベース、SQLiteケース管理、AI補助解読、レポート出力フローを学びたい人。

三、紫微知道：iztroベースの紫微斗数排盤とAI深層解読ツール

紫微知道は、紫微斗数に基づくオープンソースの命盤排盤＋AI深層解読ツールで、自前デプロイに対応している。これは単なる命盤表示にとどまらず、紫微斗数排盤、AI解読、年間運勢、ペアでの合盤、人生トレンド可視化を統合した、実運用可能なWebプロダクトに近い構成を持つ。

プロジェクト基盤はiztroライブラリを使って中州派の安星法による排盤を実装し、フロントエンドはReact、TypeScript、Viteで構築されている。従来型の命盤ツールと比べると、インタラクション体験とプロダクト化能力が重視されており、ユーザーは出生情報を入力して紫微命盤を生成した後、AI解読、年間運勢分析、二人合盤、さらに人生の「K線」と呼べるようなモダンな可視化までたどれる。

このプロジェクトの実用的な利点は、モデル選択が比較的オープンな点だ。説明によれば、Kimi、Gemini、Claude、DeepSeekなど複数モデルに対応しており、コスト・精度・利用可能性に応じて柔軟に切り替えられる。デプロイもVercelやCloudflareへの自前デプロイが容易で、紫微斗数のAIアプリをすぐ作りたい人にとって有用な参照先となる。

学習観点では、紫微知道は「伝統排盤ライブラリ + モダンフロントエンド + 複数モデルAI解読 + クラウドデプロイ」という実装チェーンを検証するのに適している。命理ツールをローカルスクリプトやデスクトップソフトではなくWebサービスとして形にしたい場合、非常に参考になるオープンソース事例だ。

対象読者：紫微斗数Webアプリ、iztro排盤ライブラリ、React + TypeScriptフロントエンド、複数モデルAI連携、Vercel/Cloudflare自前デプロイを学びたい人。

四、Numerologist Skills：サイバーハーフォーチュンテラーに“緊箍咒”をかける

このプロジェクトの核心的な考え方は、術数分析における大規模モデルの幻覚（ハルシネーション）を減らすことにある。伝統術数で最も危険なのは、排盤手順が間違うと、後続の解釈がいくら流暢でも意味を持たなくなる点だ。したがって奇門遁甲、紫微斗数、八字などの主要フローを固定手順として分解し、AIを自由生成任せにしない構成を採る。

紹介文では、Chinese astrology シーンでのLLMハルシネーション低減のためのエンジニアリングフレームワークであると強調されている。言い換えれば、「あなたは偉い占い師だ」というプロンプトを書くのではなく、奇門の用神・格局・盤面判断、そして紫微斗数・八字の排盤、ルール、解釈チェーンを、監査可能で再利用可能、拡張可能なSkillモジュール化する設計だ。

学習面では、伝統規則がどうAI実行可能フローへ変換されるかを見るのに適している。自分の命理Agentを作るなら、参考にすべきのは文言ではなく、曖昧だった分析順序を「先に排盤、次に検証、次に解釈、最後に助言」という明確なタスクチェーンへ落とし込む方法だ。

対象読者：奇門遁甲、紫微斗数、八字、低ハルシネーションSkill設計、術数Agentワークフローを研究したい人。

五、サイバー占術 / 八字命理 Skill：古典に基づく四柱分析ツール

これは四柱八字命理分析に特化したClaude Code Skill。インタラクティブ対話で姓名、誕生日、時刻、性別、出生地などを収集し、自動で四柱八字を算出し、日主の強弱、十神関係、五行バランス、格局、大運、流年、仕事運、恋愛、健康などを追加で解析する。

特徴は、八字分析を古典的命理文献と接続している点で、モデルのその場生成だけには依存しないことにある。プロジェクト説明では《穷通宝鉴》《三命通会》《滴天髓》《渊海子平》《子平真诠》などの資料を参照していると記されており、これにより複数ターンの追問時にも比較的一貫したロジックを保ち、伝統用語での展開を続けやすくしている。

このプロジェクトは初心者が「八字Skillはどのように情報を収集するべきか」を理解するのに向いている。八字分析は生年月日を1回聞くだけでは足りず、太陽暦/旧暦、出生時刻、性別、出生地、大運起運などのディテールが必要になる。収集フローが明確であるほど、後続解析の乱れは減る。

対象読者：Claude Skill、八字排盤フロー、命理用語の説明、対話型情報収集を学びたい人。

六、月老・緣起測算 Skill：恋愛テーマのモジュール型ツール

このプロジェクトは、姻緣（えんえん）、恋愛、関係性分析に焦点を当てる。総合命理ツールと異なり、利用シーンがより明確で、ユーザーは通常、全体の命盤を見たいというより、恋愛・相性・関係発展・選択の問題について複数観点の参考を得たいときに使う。

八字合婚、生肖配対、紫微夫妻宮、姻緣占い、桃花運勢、赤線測算などを一体化し、より感情相談に近いSkill体験を形成している。価値は絶対的な結論を出すことではなく、異なる伝統体系の関係判断法を統一の入口でまとめる点にある。

プロダクト設計の観点では、この種のSkillは明確な垂直性という利点がある。ユーザーは複雑な術数分類を理解する必要がなく、恋愛の問いを投げれば、システム側で合婚・生肖・占筮文などを状況に応じて呼び分ける形になる。

対象読者：垂直型恋愛Agent、姻緣測算ツール、合婚分析フロー設計を学びたい人。

七、Master-skill：仏教典籍を基盤にしたAI学習アシスタント

このプロジェクトは占い・占断よりも文化典籍学習寄りの性格が強い。仏教経典文献、祖師ロール、RAG検索を組み合わせ、対話形式で仏教内容を学べる構成になっている。

説明では、漢伝・チベット伝・南伝の複数の祖師ロールから選択でき、回答は経証検索を踏まえて出典元を示すとされる。これは「占術エージェント」よりも「仏教学習アシスタント」や「デジタル・ヒューマニティーズの知識ベース」に近く、経典、用語、宗派思想、祖師ごとの表現スタイル理解を補助する用途に適している。

示唆として重要なのは、AIの伝統文化プロジェクトは占いに限定されないという点だ。典籍学習、テキスト検索、ロールプレイ解説、伝統横断比較も十分実装可能である。RAG、知識ベース、人物スタイルプロンプト、典拠検証を研究したい人には参考価値が高い。

なお、仏教系AI学習ツールは補助的な読書・資料入口として用いるべきで、正式な修行指導や厳密な学術研究に代替すべきではない。プロジェクト自体も同様の注意喚起を行い、生成内容は歴史的仏教文献に基づく参考学習向けであると明示している。

対象読者：仏教典籍Q&A、RAG検索、AI Persona、デジタル人文学プロジェクトを学びたい人。

八、易経風水 / 陽宅分析 Skill：玄空、八宅、择日を対話型コンサルタントへ

このプロジェクトは伝統風水コンサルタント向けのSkillで、主に居住環境、家屋の向き、入居時期、命卦、飛星盤、八宅遊年、择日、一般的な外煞分析を中心に据える。

興味深いのは、プロジェクト説明で「峦頭を体とし、理気を用とする」と明言している点だ。つまり、抽象的な方位だけを見るのではなく、形勢（峦頭）、理気、飛星、八宅、择日の内容をひとつの対話フレームにまとめる試みをしている。

工学的には、風水Skillの難所は入力情報が標準化しにくいことにある。ユーザーは「家が南向き」「窓際に机」「玄関に道の気が当たる」程度しか分からないことが多く、正確な方位、入居時刻、間取り図まで提供できない場合が多い。このため、この種のプロジェクトで最も学びどころは、必要情報を段階的に質問し、風水用語を利用者が理解できる配置提案へ変換する設計である。

対象読者：風水知識工学、空間系情報収集、玄空飛星、八宅明鏡、择日ルールを研究したい人。

九、タロット解読Skill：78枚のカード解釈とスプレッド関係体系

このプロジェクトはAIタロット占いAgent Skillで、78枚のタロットカード、主要スプレッド、カード間関係、乱数抽選スクリプトを軸に構築されている。東洋術数プロジェクトと比べると、タロットの利点は構造が明確で、カード群、正逆位置、スプレッド位置、質問タイプ、カード間関係を比較的整理しやすい点にある。

紹介では、78枚の完全なカード解釈、6種類のスプレッド、カード間関係理論体系、真の乱数抽選スクリプトをサポートすると説明される。つまり、単にモデルに「3枚引いて」即興で語らせるのではなく、先に抽選し、その後にスプレッド位置とカード意味体系に従って解釈する構造になっている。

このプロジェクトは「ランダム性 + 構造化解釈」の設計を見る上で適している。日常利用ではタロットを多視点思考の道具に使えるが、開発者にとってはよい入門Skill例でもあり、カード意味・スプレッド・解釈ルールが比較的モジュール化しやすい。

対象読者：タロットAgent、ランダム抽選、スプレッド構造、軽量Skill開発を学びたい人。

十、太卜：複数術数を横断するAI算命ツールとMCP / Skillsプロジェクト

太卜は、対象範囲が非常に広いAI術数プロジェクトだ。紹介では、八字、紫微斗数、六爻、梅花易数、奇門遁甲、大六壬、小六壬、占星術、太乙神数、タロット、MBTI、相面相、合盤相性、毎日/毎月運勢、周公解夢といった方向を網羅し、MCPサービスとSkillsに対応しているとされる。

前述のプロジェクトが単一分野や少数分野のSkillに偏りがちなのに対し、太卜は総合型術数プラットフォームに近い。どれか1モジュールを極端に深掘りするというより、複数の一般的な玄学入り口を1つのAIツール群として統一する構造が特徴だ。

学習目的で見るなら、MCP、Skills、Webツール、複数術数入口をどう組み合わせるかを観察するのに向いている。とくに「統合入口型AI玄学プラットフォーム」を作りたい場合、この種の全体構造は高い参考価値を持つ。

また太卜はハイブリッドライセンスで、主要コアパッケージの一部がMIT、その他のWeb・サーバー・デプロイ・ランタイムコードがAGPL-3.0-onlyで公開されている。学習や個人利用には大きな問題は少ないが、商用のネットワークサービスとして二次開発・提供する場合はライセンス要件を厳密に読む必要がある。

対象読者：MCP、総合AI術数プラットフォーム、複数モジュール統合、Webプロダクト化を研究したい人。

十一、補足的な観察：この種のプロジェクトの核心は「神秘」ではなく工学化

これらを並べると、AI玄学プロジェクトには大まかに次のルートが見える。

1. 排盤ツール路線：まず命盤・卦盤・スプレッドを正確に計算し、次にAIで解釈する。 2. Skill路線：知識・フロー・境界をSKILL.mdに書き込み、AIに固定ステップで実行させる。 3. RAG路線：古典、典籍、術語解説を検索可能な知識ベース化し、捏造を抑える。 4. Web製品路線：排盤、モデル選択、レポート、可視化、デプロイを統合した完成形アプリにする。 5. MCPツール路線：術数能力をAgentが呼び出せる外部ツールへ変換する。

これは、伝統文化系AIプロジェクトが単なる「プロンプト工学」ではないことも示している。長く維持できるプロジェクトは、データ構造、ルール分解、入力検証、出力テンプレート、出典、テストケース、利用者境界が必要だ。

特に術数プロジェクトはそうである。術語が多く、派閥が多く、ルールが多い。構造化の束縛がないと、モデルは滑らかに話しても内部ロジックは不安定になりやすい。システムが複雑になるほど、「あなたは命理の大家です」と1行命じるだけでは成立しない。

十二、これらのプロジェクトをどう学ぶか

体験するだけなら、八字、タロット、姻緣といった対話ハードルが低いものから始めるとよい。エンジニア実装を学びたいなら、MetaphysicsQuant、紫微知道、太卜、Numerologist Skills、風水Skillを優先するとよい。知識ベースとRAGを学ぶなら、Master-skillのような典籍Q&A系を重点的に見る。

私の学習順は次の通り。

1. まずタロットSkillを見て、「知識ベース + ランダム抽出 + 構造化解釈」の基本形を理解する。 2. 次に八字Skillを見て、複数ターン対話で必要情報を収集する方法を学ぶ。 3. その後、奇門・紫微・風水など、フローが複雑なSkillを見てAIハルシネーションを抑える設計を理解する。 4. 最後にMetaphysicsQuant、紫微知道、太卜のような総合プロジェクトを見て、複数モジュール、フロントエンドページ、DB、レポートエクスポート、AI解読、クラウドデプロイを統合した完全システムへどうまとめるかを学ぶ。

これらのプロジェクトで本当に価値あるのは「どれだけ当てるか」ではなく、伝統知識をデータ、ルール、フロー、ツールへ分解する方法である。AIエージェント開発において、それはプロンプト作成だけよりはるかに実務価値が高い。

この記事に出てくる命盤ケースの検証をしたい場合は、当サイトの四柱八字排盤ツールまたは紫微斗数排盤ツールを直接使える。

よくある質問

これらのAI玄学プロジェクトの信頼性はどうか？

AI玄学プロジェクトの品質はまちまちである。良いプロジェクトは伝統体系を正確にコード化し、明確な計算ロジックを示す。一方、質の低いものは曖昧な表現や決まり文句のような言い回しに依存しがちだ。伝統文献や成熟したツールと照合して出力を検証することが推奨される。

どのツールが比較的成熟しているか？

当サイトの四柱八字排盤、紫微斗数排盤、易経占いなどは、ロジックが透明で、伝統手法との比較検証がしやすい。

AIは本当に「算命」できるのか？

AIは命理システム内の規則的・パターン的計算には対応できるが、「断命」は本質的に多数の事例蓄積、経験的判断、ケース背景の理解を要するため、現時点でも明確な限界がある。

AI命理プロジェクトの品質はどう評価するか？

重要な指標は、排盤結果の正確性（成熟ツールとの照合）、断命ロジックに出典があるか、過度な煽動・誘導的な販売構造が見えるか、の三点。

参考文献

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