ICT技術:ICT Technology AI工場モデル（AI Factory） ― AIはソフトウェアではなく「製造業」になる ―
AIについて語るとき、
多くの人はこう考える。
AIは
ソフトウェア
である。
モデルを作る。
APIを呼ぶ。
アプリに組み込む。
しかし、AIが社会に入るほど
この理解は間違っていることが分かる。
...
ICT技術:ICT Technology ICT技術:ICT Technology Boundary設計 AIを安全に止める7つの境界 — AIシステムに必要なのは「能力」ではなく「停止条件」である —
AIシステムを設計するとき、多くの議論は
何ができるか
に集中する。
しかし現実のシステムではもっと重要な問いがある。
それは
どこで止めるか
である。
AIは
予測する
推論する
...
ICT技術:ICT Technology 歩留まりとBoundary 半導体工場とAI設計が驚くほど似ている理由
半導体工場では最も重要な指標がある。
それが
歩留まり（Yield）
である。
歩留まりとは
作ったチップのうち正常に動く割合
のことだ。
例えば100個作って90個動けば
歩留まりは90%になる。
この数字は半導体ビジネ...
ICT技術:ICT Technology AIカスタマーサポートが成功する企業の設計パターン5 — 成功の鍵はモデルではなく「境界設計」にある —
多くの企業がAIカスタマーサポートを導入している。
しかし結果は二つに分かれる。
ある企業では
問い合わせ対応コストが大幅に削減され
顧客満足度が維持され
オペレーターの負荷が減る
...
ICT技術:ICT Technology メタ学習は「型」を学べるのか？ — メタ学習とオントロジー設計の構造的関係 —
Meta-learning（メタ学習）は、
「どう学ぶかを学ぶ」
と言われる。
少数データでも適応できる。新しいタスクでもすぐに順応できる。
それはまるで、
AIが「構造」を理解し始めたかのように見える。
だがここで問うべきこと...
ICT技術:ICT Technology AIは世界を近似するが、意味は近似できない ―連続近似と意味の断絶、なぜ意味はロジックに残るのか
AIは、世界をよく近似する。驚くほど精密に、なめらかに、現実の構造を写し取る。
それでも私たちは、ときどき強い違和感を覚える。
「言っていることは正しい。でも、意味が分かっていない」
この違和感の正体は、性能不足ではない。
近似でき...
ICT技術:ICT Technology その設計者はどう育てるのか？ ――判断構造を言語化できる人材の条件と、 経験・失敗・衝突ログを学習に変える方法
ここまでで、AI時代の新しい観点についてのべてきた。
問題はモデルではない
問題は最適化でもない
問題は「判断構造を書いた人がいない」ことだ
では次の問いは、これしかない。
その設計...
ICT技術:ICT Technology AI時代の「設計者」とは誰か ―エンジニアでもPMでもない、判断構造の作者という職能
AI時代になると、必ずこういう議論が起きる。
エンジニアが重要だ
PMが要だ
データサイエンティストが不足している
どれも間違いではない。だが、どれも核心ではない。
AIが社会に入り...
ICT技術:ICT Technology 境界を書かない設計は、必ず破綻する ―暗黙の境界が事故を生み、言語化のコストが安全性になる
事故は、突然起きるように見える。だが実際には、ずっと前から起きる準備が整っていた。
その共通点は、ほぼひとつだ。
境界が、どこにも書かれていなかった。
境界とは何か
境界とは、
ここから先はやらないここからは人が決...
ICT技術:ICT Technology モデルサイズを上げても、判断は賢くならない ―スケール神話への違和感と、設計不在の巨大モデル
AIは、巨大化してきた。パラメータは増え、学習データは拡張され、性能指標は次々と更新されていく。
そして、決まってこう言われる。
「もっと大きくすれば、もっと賢くなるはずだ」
だが現場で起きているのは、まったく別の現象だ。
モデルは...