人工知能:Artificial Intelligence

AIについて語るとき、 多くの議論は モデル データ アルゴリズム に集中する。 しかし、実際のAIシステムは モデルだけでは動かない。 AIが社会で安全に動くためには 判断の構造 が必要になる。...

AIシステムが社会の意思決定に関わるようになると、避けて通れない問題があります。 それは AIの判断履歴をどのように保存するのか という問題です。 AIは 予測を行い 判断を提案し 行動...

近年、LLMの使い方は大きく2つに分かれてきています。 1つはClaude CodeのようにAIにコードを書かせて実行する方法 もう1つはプロンプトによって直接答えを出させる方法 どちらも非常に強力で、実務でも急速に広がっています。 ...

最近のAIシステムでは、LLM（Large Language Model）エージェントをさまざまな場面で利用するようになっています。 例えば 意図理解要約推論意思決定補助ルール解釈 などです。 しかしここで重要な問題があります。...

前回の記事では、AIシステムを 判断を量産する工場 として説明した。 AIシステムは単なるソフトウェアではない。 AIシステムは Event ↓ Signal ↓ Decis...

これまで、AIシステムを 判断を量産する工場 として説明してきた。 AIは単なるソフトウェアではない。 AIシステムは EventSignalDecisionBoundaryHumanLog という構造の中で、 判断を生産する...

前回の記事では、Decision Trace Model を製造業に適用する例について述べました。 Decision Trace Model は AI システムのための技術として説明されることが多いですが、本来は 人が関わる意思決定プロセ...

AIシステムについて議論するとき、多くの人は次のようなテーマに注目します。 モデル精度 データ量 推論速度 パラメータ数 しかし、実際の業務システムでは、もう少し違う問題...

前回の記事では、AIの判断を記述するための構造として Ontology DSL Behavior Tree という三層構造を説明した。 この構造によって、AIシステムの判断は ...

これまでの記事では、AIシステムを 判断を量産する工場 として捉えてきた。 AIは単なるソフトウェアではない。Event を受け取り、Signal を生成し、Decision を行い、Boundary によって品質を管理する。 その...