ICT技術:ICT Technology 判断できるAIの最小構成 — Light DTM Starter Kit公開
Introduction
AIは、もう十分に賢くなっています。
分類できる。予測できる。文章も生成できる。
それでも現場では、
「結局、判断は人間がやっている」
という状態が変わりません。
理由はシンプルです。
AIが出してい...
人工知能:Artificial Intelligence
ICT技術:ICT Technology ICT技術:ICT Technology Cognitive Orchestrationとは何か — 強化学習を拡張するStability × Creativity × Variationの認知構造 —
Introduction
AIはこれまで、主に2つの枠組みで語られてきました。
予測（Prediction）強化学習（Reinforcement Learning）
特に強化学習は、
探索（Exploration）活用（Exploi...
ICT技術:ICT Technology 同じAIでも結果が変わる理由 — 「判断の優先順位」という見えない設計
以前、Light DTM(decision Trace Model)を使って異なる2つの現場にAIを導入したことがありました。
1つは 製造業の現場、もう1つは ITのカスタマーサポート です。
使っていたAIは、ほぼ同じ構成でした。
...
ICT技術:ICT Technology 軽量DTMで実現する「判断できるAI」の最小構成 — 問い合わせ対応は本当に自動化できるのか？
Introduction
Decision Trace Model（DTM）の話をすると、
「そこまでリッチな設計は現場ではできない」
という声をよく聞きます。
私はその場面で、
「DTMはもっと軽く始められます」
と答えていま...
ICT技術:ICT Technology Decision Systemの実行レイヤー — Multi-Agent Orchestrator Coreで何ができるのか
Introduction
Decision Systemを実現するには、Signal（予測・スコア）とDecision（意思決定）を分離するだけでは不十分です。
Decision Trace Model が定義するように、その間にある「...
ICT技術:ICT Technology AIはなぜ「決められない」のか？ — Decision Trace Ledger Core を作った理由 —
Introduction
現在のAIシステムの多くは、
予測（Prediction）
スコアリング
分類
といった「出力」を中心に設計されています。
しかし実際の現場で重要なのは、
何が決定...
ICT技術:ICT Technology カイゼンは人にしかできないのか？ Decision Trace Model × Multi-Agent が切り開く「次の改善」
製造業において、改善（カイゼン）は特別な意味を持ちます。
・現場での気づき・作業者の工夫・日々の小さな改善の積み重ね
これらによって、日本の製造業は世界的な競争力を築いてきました。
そして長年、こう言われてきました。
「改善は人にし...
ICT技術:ICT Technology 創造性とは「変奏」である — LLMが示す人間の創造性の本質と設計可能なクリエイティビティ —
Introduction（導入）
大規模言語モデル（LLM）の最も興味深い活用の一つが、
創造的生成（Creative Generation）
です。
例えば：
楽曲生成
ストーリー生成
デザイン案の生成
...
ICT技術:ICT Technology データがない世界で、AIはどう意思決定するのか？ — 医療トリアージにおける Decision System の可能性 —
1. 問い
AIはデータがないと何もできないのか？
医療の現場では、常に「不完全な情報」の中で判断が行われています。
初診の患者
症状が曖昧
検査結果がまだ出ていない
それでも、医師は判断しなければならな...
ICT技術:ICT Technology IoTを「検知システム」から「意思決定システム」へ — Decision Trace Model × Multi-Agent が変える次世代IoT —
IoTはこれまで、「現場の状態を可視化する技術」として進化してきました。
・センサーでデータを取得する・異常を検知する・ダッシュボードで表示する
しかし、現場で本当に必要なのはその先です。
そのデータをもとに、行動につながる形に変換し...