人工知能:Artificial Intelligence

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...

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...

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...

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...

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 ...

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 ...

AIは意味に近づけるのか — 「連続近似のAI」と「意味の断絶」の間にある技術 GNN — 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...

AIの判断はどのように記述されるべきなのか — Decision Trace Model が前提とする判断記述の構造 — 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。E...

Decision Trace ModelとLedger — なぜAIシステムには「消せない履歴」が必要なのか — AIシステムを設計するとき、多くの企業は次のように考える。 モデルを作る APIを作る データを保存する ...

AI品質工学（AI Quality Engineering） — 品質工学が、なぜAIの時代に再び重要になるのか — AIについて語るとき、多くの議論は次のような話に集中します。 モデル精度 データ量 パラメータ数 し...