AIの証跡は、いつから「証明可能」になるのか Decision Trace LedgerとUnanchored Evidence Window
Books: Runtime AI Governance 実践ガイド: Knowledge Flow・Trust Engine・Decision Traceによる動的AIガバナンス設計
はじめに
AIエージェントが現実の業務を実...
AIガバナンスは「禁止」から「期待値の制御」へ Trust Engineが実現する未来志向のAI統治
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AIガバナンスは「禁止」から「信頼の動的制御」へ｜Trust EngineとTrust Infrastructure 短めの別案
Books: Runtime AI Governan...
Runtime OSにおけるHuman Gate Layerとは何か ― AI時代の人間承認と責任の仕組み
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...
Free Energy Runtime — なぜ生命は予測し続けるのか
私たちは通常、
知能とは、
情報を処理し、
答えを出す能力だと考えています。
AIもまた、
入力を受け取り、
推論し、
出力を生成するシステムとして理解されています。
しかし、
生命は本...
Public AIとは何か ― AIは公共サービスをどのように変えるのか
はじめに
AIの活用は、企業の業務効率化や製造業の自動化だけではありません。
近年、世界中で注目されているのがPublic AI（公共AI）です。
Public AIとは、行政・公共サービス・社会インフラを対象としたAIの研究...
Intelligence Phase Transition — 集合知はいつ生まれるのか
私たちはしばしば、
知能とは連続的に成長するものだと考えています。
知識が少し増える。
人が少し増える。
AIが少し賢くなる。
すると能力も少しずつ向上する。
しかし自然界を見ると、
必ずしもそうで...
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...
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...
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。
...
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...