01
主要テーマ
Philosophy of AI
知能、意味、意思決定をめぐる哲学的基盤。
Decision Trace Model
意思決定を追跡可能な資産に変える。
Knowledge Flow
知識を蓄積ではなく流れとして捉える。
Trust Infrastructure
人間とAIの協調に必要な信頼基盤を設計する。
Runtime Society
AI時代の社会OSと協調知能を考える。
AI Coordination
AI、人間、組織、意思決定を協調させる。
Multi-Agent Systems
複数の知能エージェントからなるシステムを設計する。
Governance & Boundary Systems
境界、責任、監督の設計原理を考える。
Public AI & Algorithmic Governance
公共システム、制度、アルゴリズムガバナンスを考える。
Emergent & Distributed Intelligence
関係性、ネットワーク、分散システムから創発する知能。
Graph Intelligence
グラフ、関係性、構造から知能を理解する。
AI Economics & Intelligence Field Economics
信頼、協調、知識、知能場の経済学。
Physical AI & Cyber-Physical Systems
AIをロボット、センサー、物理環境と接続する。
AI Infrastructure & Hardware
AIシステムを支えるインフラとハードウェア基盤。
Foundational AI Technologies
現代AIシステムを支える基盤技術。
Case Study
Chinoba Architectureの実社会への応用事例。
02
研究の方向性
AIを単なる道具としてではなく、人間・組織・社会と協調して実行されるランタイムとして捉える。
03
最近の投稿
Knowledge Extraction with LLMs Semantic Chunkから企業知識を抽出するAIパイプライン
AIガバナンスは「モデルの管理」から「Knowledge Flowの設計」へ AIに届く知識を統治する新しいガバナンス
Runtime OSのExecution Layer――AIの意思決定を現実世界の実行へ変える仕組み
「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
法華経はAI時代に何を教えているのか ― 「方便」「一乗」「久遠の仏」を知能論・自由エネルギー原理・創発から読み解く
04
知識エコシステム
書籍、論考、動画、研究ページ、技術リファレンス、オープンソース実装が相互に補強し合う知識エコシステムを構築します。