Chinoba Case Study #04 なぜAIを社会で安全に運用できないのか？ ガバナンス・ギャップとRuntime OSによる解決
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AI Agentを企業業務へ安全につなぐ ― Chinoba Decision Runtime Edge（CDR Edge）とは
books: Runtime AI Governance 実...
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「What’s Chinoba」紹介ビデオを全面更新しました――Decision Traceから、Trustで結ばれた知能基盤へ
Chinobaのコンセプトと全体像を紹介するスライドビデオ「What’s Chinoba」を全面的に更新しました。
Chinobaとは何か――人・AI・知識・組織をTrustで結ぶ新しい知能基盤
これまでの紹介ビデオは、...
Relationship Economyとは何か AI時代、経済の中心は「取引」から「関係性」へ
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AI時代の経済は「取引」から「関係性」へ｜Relationship EconomyとChinoba Economics
Books: Relationship Economy AI時...
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...
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...
AI導入で本当に必要なのは “Governance Runtime” である
生成AIの導入が急速に進んでいます。
文章生成。
要約。
検索。
分析。
設計支援。
コード生成。
現在、多くの企業がAI活用を検討しています。
しかし現実には、
PoC（実証実験）までは進んでも、
本番...
DTMを再認識した話 -AIを「人間社会へ接続する」とは何か-
ブログを書き、それを書籍として整理していく過程で、
改めて強く感じたことがあります。
それは、
DTMの本質は「Trust（信頼）」である
ということです。
ここでいうTrustとは、
単に「AIを信用する」という意味で...
コールドスタート問題の正体 — データ不足ではなく「判断構造」の欠如
機械学習は大量データで強くなる。
これは事実だ。
だが現実のビジネスや社会は、
常に大量データを持っているわけではない。
新規事業
新規顧客
新サービス
新市場
新しい制度
ここでは常に
...
AI Agent Economy
AIは「労働」から「経済主体」へ変化する
現在のAIは、
主に：
人間の作業を支援する存在
として使われています。
文章作成。
検索。
分析。
要約。
コーディング。
しかしAgent化が進むことで、
AIは単なる支援...
AIは「最強知能」を目指すべきなのか 知能場（Intelligence Field）と、社会の成立条件の再設計
以前、バウハウスの設計思想とAIについて考えたとき、
重要なのは、
「出力を作ること」ではなく、
“人の営みの流れをどう形づくるか”
なのではないか、
ということを書きました。
AIによって、
情報そのものは、いくらでも生成で...