AI時代に再び重要になるヴィトゲンシュタイン ― 言語ゲームから知能場へ
生成AIの登場によって、私たちは再び、
「意味とは何か」
「理解とは何か」
「知能とは何か」
という古い問いに向き合うことになりました。
これまで私たちは、
知識を持っていることと理解していること...
ICT技術:ICT Technology
Knowledge Flow ― 知識とは「保存」ではなく「循環」である AI時代における知識社会から知能創発への転換
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
これまで我々は、知識を：
「蓄積するもの」
として考えてきました。
本。データベース。ドキュメント。論文。Wiki。ナレッ...
製造業におけるDTM導入ステップ ― 「検索AI」から「意思決定支援基盤」へ進化するために ―
生成AIやRAG（Retrieval-Augmented Generation）の普及によって、
製造業でもAI活用が急速に進み始めています。
しかし実際の現場では、多くのPoCが次の段階で止まります。
検索はできる
...
複数のAIを連携させたシステム（マルチエージェント）の評価はどの様にすれば良いのか？
生成AIの進化によって、AIは単独のモデルから、複数のAIが連携して動くマルチエージェントシステムへと進化し始めています。
現在では、
調査Agent
推論Agent
実行Agent
監視Agent
...
新刊出版のお知らせ 『AI運用基盤アーキテクチャ: Enterprise AI GatewayとDecisionOpsの実践』
ここ数年で、生成AIは急速に企業へ浸透しました。
文書作成、調査分析、プログラム開発、設計支援、カスタマーサポートなど、多くの業務で生成AIが日常的に利用されるようになっています。
そして現在、その進化は新たな段階へ入りつつあります。
...
デスクトップOS・組み込みOSから考える Runtime OS の最小構成とDTM
AI時代において「Runtime OS」という考え方が重要になりつつあります。
ただし、Runtime OS を考えるときに重要なのは、最初から巨大なシステムとして設計しないことです。
通常のOSにも、最小構成があります。
...
AIは「正しい答え」を出しても、組織は止まる ― 士業・法務領域で始まる Multi-Agent Conflict の時代 ―
生成AIの進化によって、
法務・監査・コンプライアンス・契約レビューの世界でも、
AI活用が急速に進み始めています。
現在すでにAIは：
契約レビュー
条文比較
リスク抽出
判例検索
GDPR確認
監査補助
コン...
なぜDSLだけでは不十分なのか — Decision Trace Model × マルチエージェントによる入力安定化 —
Chinoba — Governance Runtime for the AI Era:
chinoba.org
Introduction
大規模言語モデル（LLM）は非常に強力です。
しかし同時に、
本質的に不安定なシステム...
Human-in-the-loop Runtime なぜAI時代に必要なのは「自動化」ではなく「Human-in-the-loop Runtime」なのか
生成AIの進化によって、
多くの業務が自動化され始めています。
文章生成。
分析。
設計支援。
コード生成。
エージェント実行。
ワークフロー自動化。
現在、多くの企業が：
「どこまでAIに任せられるか」
...
AIは「政策」を決められるのか？ ― DTMとGovernment Runtimeが必要になる理由 ―
生成AIやマルチエージェント技術の進化によって、
政府・行政分野でもAI活用が急速に進み始めています。
例えば：
政策分析
財政シミュレーション
環境評価
災害予測
インフラ最適化
規制チェッ...