01
主要テーマ
Philosophy of AI
知能、意味、意思決定をめぐる哲学的基盤。
Decision Trace Model
意思決定を追跡可能な資産に変える。
Knowledge Flow
知識を蓄積ではなく流れとして捉える。
Trust Infrastructure
人間とAIの協調に必要な信頼基盤を設計する。
Runtime Society
AI時代の社会OSと協調知能を考える。
AI Coordination
AI、人間、組織、意思決定を協調させる。
Multi-Agent Systems
複数の知能エージェントからなるシステムを設計する。
Governance & Boundary Systems
境界、責任、監督の設計原理を考える。
Public AI & Algorithmic Governance
公共システム、制度、アルゴリズムガバナンスを考える。
Emergent & Distributed Intelligence
関係性、ネットワーク、分散システムから創発する知能。
Graph Intelligence
グラフ、関係性、構造から知能を理解する。
AI Economics & Intelligence Field Economics
信頼、協調、知識、知能場の経済学。
Physical AI & Cyber-Physical Systems
AIをロボット、センサー、物理環境と接続する。
AI Infrastructure & Hardware
AIシステムを支えるインフラとハードウェア基盤。
Foundational AI Technologies
現代AIシステムを支える基盤技術。
Case Study
Chinoba Architectureの実社会への応用事例。
02
研究の方向性
AIを単なる道具としてではなく、人間・組織・社会と協調して実行されるランタイムとして捉える。
03
最近の投稿
Chinoba Case Study #02 なぜAIエージェントは制御が難しいのか？ 自律性の課題とRuntime OSによる解決
AIは「道具」から「社会の中の存在」へ AI時代、なぜTrust Infrastructureが必要になるのか
Knowledge Flowはどう実装するのか 企業ドキュメントからオントロジーを自動生成するシステムアーキテクチャ
企業の知識はAIが読める形になっているか？ ドキュメントからオントロジーとDSLを自動生成するKnowledge Flowという考え方
Decision Runtime Kernelについて
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知識エコシステム
書籍、論考、動画、研究ページ、技術リファレンス、オープンソース実装が相互に補強し合う知識エコシステムを構築します。