因果的プロンプトエンジニアリング：LLMの因果推論能力を最大化する実践ガイド
因果的プロンプトエンジニアリング：LLMの因果推論能力を最大化する実践ガイド
LLMにおける因果推論の本質的課題大規模言語モデル（LLM）は膨大なテキストデータから学習し、自然な文章生成を実現していますが、その能力の中核は統計的な相関パターンの抽出にあります。次の単語を予測する自己回帰モデルとして設計されたLLMは、単語の共起関係を捉えることには長けているものの、そ
BLOGAI研究
学習と認知のサイバネティックな枠組みからの考察
感情AIと人間の情動表現の変化：認知科学が明かす新たなコミュニケーションの形
はじめに：感情AIが問いかける「心の記号体系」の再構築人間は表情、声、身振りといった多様な記号を用いて感情を伝え合ってきました。しかし近年、感情認識AIを搭載したロボットの登場により、この伝統的な情動の記号体系に変化の兆しが見え始めています。PepperやLOVOT、PAROといった感情A
マルチモーダル比喩理解の最新研究動向：画像・音声・動画から読み解くAIメタファー解析の最前線
はじめに：なぜマルチモーダル比喩理解が重要なのか比喩（メタファー）は、人間が抽象的な概念を具体的なイメージになぞらえて理解する言語表現です。この比喩という現象は言語だけでなく、画像、音楽、映像といった様々なモダリティに現れます。近年、AIによるマルチモーダル比喩理解の研究が急速に進展してお
創造的洞察の瞬間：アハ体験を現象学から紐解く
はじめに：突然の閃きがもたらす創造の瞬間問題に取り組んでいるとき、突然すべてが明瞭になる瞬間がある。「アハ！」という感覚とともに、それまでバラバラだった要素が一つの意味へと統合され、解決への道筋が鮮明に見えてくる。この創造的洞察の経験は、単なる思考の産物ではなく、意識・身体・時間が交差する
量子アルゴリズムで生物情報学の知識グラフ構造最適化は可能か？VQE・QAOAの応用可能性を探る
導入：生物情報学が直面する計算上の困難と量子計算への期待生物情報学では、タンパク質相互作用ネットワーク（PPI）や遺伝子調節ネットワークといった知識グラフから有用な構造情報を抽出することが、創薬や機能予測において極めて重要です。しかし、コミュニティ検出や最密部分グラフの発見といった構造解析
量子認知モデルと幼児の意思決定：発達神経科学が明かす選択の揺らぎ
はじめに：幼児の「ころころ変わる選択」の謎「さっきはAのおもちゃが好きって言ったのに、もうBを選んでる」——幼い子どもと接する中で、こうした一貫性のない選択に戸惑った経験はないでしょうか。幼児期の意思決定には、質問の順序を変えただけで答えが変わる順序効果や、選択肢の提示方法で選好が逆転する
思考の境界を解き放つ探究
人とAIが共に学び、成長し続ける社会へ
MISSION
PHILOSOPHY
VISION
MISSION
協調知性で未来をデザインする
私たちは、人間の創造力とAIの計算知を相互に響き合わせる“協調知性（Collaborative Intelligence）”を社会の隅々まで行き渡らせ、誰もが持続的に学び・挑戦できる未来を描きます。AIを単なる道具ではなく思考と価値創造のパートナーとして位置づけ、研究成果を教育・産業・地域社会へ届けることで、テクノロジーと人間が共に成長するエコシステムを実現します。
PHILOSOPHY
メカニズムを紐解き、意味を編む
AIアルゴリズムの内部メカニズムを精緻に解剖しつつ、発達心理学や意図性論など人文学の知見を交差させることで、「なぜ」「いかに」AIは意味を生み出せるのかを探究します。この学際的アプローチにより、技術の奥に潜む価値や倫理を可視化し、AIと人間が相互理解を深めながら共創する文化と思想を育みます。
VISION
エビデンスを架け橋に、共創の現場へ
研究 ― AIのメカニズム・哲学・認知プロセスに関する最先端知を蓄積する。
連携 ― 中小企業、教育機関、公共セクターと協働し、現場課題を協調知性で解決する。
発信 ― 誰もが学び実践できるガイドラインとケーススタディを公開し、社会実装を加速させる。
この三位一体の活動を通じて、AIと人間が共に価値を創り出す実践コミュニティを広げ、持続可能な未来への橋を架けていきます。