ICT技術:ICT Technology マルチエージェントAIのオーケストレーションとDecision Trace Model — 判断の分散化と、その制御構造 —
マルチエージェントAIのオーケストレーションとDecision Trace Model — 判断の分散化と、その制御構造 —
近年、多くのAIシステムは単一モデルではなく複数エージェントによる構造へと進み始めています。例えば次のような...
Warning: Undefined variable $author in /home/c1309528/public_html/deus-ex-machina-ism.com/wp-content/themes/cocoon/functions.php on line 131
Deux Ex Machina
ICT技術:ICT Technology ICT技術:ICT Technology AIシステムの設計図 ― Event / Signal / Decision / Boundary / Human / Log が作る判断アーキテクチャ ―
AIシステムの設計図 ― Event / Signal / Decision / Boundary / Human / Log が作る判断アーキテクチャ ―
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。
...
雑記:Miscellaneous 北方謙三『水滸伝』 — 宋の時代が生んだ「英雄の物語」と日本文化の源流 —
北方謙三『水滸伝』 — 宋の時代が生んだ「英雄の物語」と日本文化の源流 —
最近、WOWOWで北方謙三版『水滸伝』が放送されているのをきっかけに、
久しぶりにこの作品を思い出した。
実はつい最近、北方謙三の『水滸伝』シリーズを読破した...
ICT技術:ICT Technology AI判断台帳（Decision Ledger） — AIの判断履歴を保存するための基盤 —
AI判断台帳（Decision Ledger） — AIの判断履歴を保存するための基盤 —
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...
ICT技術:ICT Technology LLMは「判断」を持たない — Claude Code・プロンプト・そして判断外部化という設計構想
LLMは「判断」を持たない — Claude Code・プロンプト・そして判断外部化という設計構想
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...
ICT技術:ICT Technology LLMエージェントをAIオーケストレータに組み込む方法 — 生成AIを「判断構造」の中で使う —
LLMエージェントをAIオーケストレータに組み込む方法 — 生成AIを「判断構造」の中で使う —
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...
ICT技術:ICT Technology AIオーケストレータをどう設計するのか — GNN・Ontology・DSL・Behavior Tree による判断構造の実装 —
AIオーケストレータをどう設計するのか — GNN・Ontology・DSL・Behavior Tree による判断構造の実装 —
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...
ICT技術:ICT Technology マルチエージェントAIの本当の難しさ — なぜ多くのマルチエージェント研究は実運用に乗らないのか —
マルチエージェントAIの本当の難しさ — なぜ多くのマルチエージェント研究は実運用に乗らないのか —
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
EventS...
ICT技術:ICT Technology 店舗判断を企業資産にする — Decision Trace Model のリテール応用
店舗判断を企業資産にする — Decision Trace Model のリテール応用
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 ...
ICT技術:ICT Technology Decision Trace Model — 「人間の意思決定プロセス」を資産化する仕組み
Decision Trace Model — 「人間の意思決定プロセス」を資産化する仕組み
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
...