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。
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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。
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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...
Runtime OS — なぜAI時代に「OS」が再び重要になるのか
私たちは普段、
OS（Operating System）をほとんど意識しません。
しかし実際には、
コンピュータ上のあらゆる処理は、
OSの上で動いています。
例えば：
アプリを起動する
CPUを割り当てる...
AIの不良品とは何か ― AI歩留まりの核心 ―
製造業では、最も重要な問いがある。
それは
不良品とは何か
という問いである。
工場では
製品を作ることよりも先に
不良品の定義
を決める。
なぜなら
不良品の定義がなければ
品質管理ができない
からである。
興味深...
DTM適用例 2： 「過去承認」が現在判断を固定化するとき ― Pharmaceutical Development における Decision Inertia の危険性 ―
製薬開発において、
「過去に承認されている」という事実は、
極めて強い安心材料になります。
長期間使われている。
重大副作用が少ない。
多くの患者に処方されている。
こうした履歴は、
組織に「既に安全である」という前提...