Uncategorized Chinoba Case Study #01 なぜ生成AIは「正しい」のに使えないのか？ コンテキストギャップ問題とChinoba Platform
はじめに
生成AIは驚くほど高性能になりました。
文書を要約し、
コードを書き、
契約書を整理し、
分析レポートを作成することもできます。
しかし、多くの企業では同じような声が聞かれます。
「AIの回答は間違ってはいな...
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Chinoba
Uncategorized ICT技術:ICT Technology 多段階推論とMulti-Hop推論の違い AIは「順番に考える」のか、「知識をつないで答える」のか
生成AIを企業業務に利用するとき、単純な質問応答だけでは解決できない問題が数多くあります。
例えば、次のような質問です。
この設備の温度上昇は異常なのか。
異常であれば、運転を継続してよいのか。
停止が必要な場合、誰の承認が必要...
ICT技術:ICT Technology Knowledge Acquisition in Knowledge Flow 企業ドキュメントをAIが理解できる形へ変換する
Books: Knowledge Flow実践ガイド: 企業知識をAIが利用できる知識基盤へ変換する
Knowledge Flowの最初のステップは、企業内に散在する情報を収集し、AIが扱いやすい形式へ統一することです。
...
ICT技術:ICT Technology Runtime OS Architecture #05: Boundary Layer — AIを現実世界へ安全に接続する実行制御基盤
通常のOS（Operating System）が、CPU・メモリ・プロセスといった計算資源を安全に協調制御するための基盤であったように、Runtime OS は、知能・人間・ルール・組織・現実世界を安全に協調実行するための基盤として考えるこ...
ICT技術:ICT Technology 『Knowledge Flow実践ガイド ― 企業知識をAIが利用できる知識基盤へ変換する』を出版しました
AI活用が加速する現在、多くの企業が生成AIやAIエージェントの導入を進めています。
しかし、実際に導入が進むにつれて、多くの組織が同じ課題に直面しています。
「AIは企業の知識を理解できない。」
PDF、Word、E...
ICT技術:ICT Technology Possible World Trace — 意思決定とは未来を収束させることなのか
私たちは通常、
意思決定とは、
「正しい答えを選ぶこと」
だと考えています。
しかし、本当にそうなのでしょうか。
生成AIの発展によって、
複数の提案が生成される。
複数の戦略が存在する。
複...
Uncategorized 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
はじめに
生成AIは急速に進化しています。
これまでのAIは、人間から与えられた指示に従って回答を返す存在でした。
しかし現在では、
自ら目標を設定し、
計画を立て、
行動し、
学習し、
他の...
ICT技術:ICT Technology 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
🎥 The YouTube version is also available:
AI社会を支えるTrust Infrastructureとは？｜人・AI・組織が安心して協調するための新しい基盤
Books: Trust...
ICT技術:ICT Technology 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
Books: Knowledge Flow実践ガイド: 企業知識をAIが利用できる知識基盤へ変換する
前回の記事では、Knowledge Flowを
「企業ドキュメントからAIが利用できる知識基盤を自動生成する仕組み」
と...
ICT技術:ICT Technology 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
Books: Knowledge Flow実践ガイド: 企業知識をAIが利用できる知識基盤へ変換する
生成AIは企業のドキュメントを読み、要約し、質問に答えることができるようになりました。
しかし、多くの企業では、次のよ...