中小企業AI活用協会
学習と認知のサイバネティックな枠組みからの考察
なぜベイトソン理論が三領域を横断できるのかグレゴリー・ベイトソンの名は、精神医学・教育学・生態学の文脈で語られることが多い。しかし、彼の理論が真に独自なのは、「心」「学習」「コミュニケーション」を、内容ではなく差異がどの文脈でどの論理水準において有効化されるかという形式的観点から捉えた点に
「自己境界」は文化によって変わる——その科学的根拠「自分」と「他者」の境界線は、どこにあるのか。直感的には自明に思えるこの問いが、実は文化・社会・経験によって大きく変動することが、比較認知科学と文化神経科学の蓄積から明らかになりつつある。自己境界とは単なる主観的な感覚ではなく、神経
量子認知とLLM埋め込み空間をつなぐ意義人工知能と認知科学は、長らく異なる言語で発展してきた。しかし近年、大規模言語モデル（LLM）の内部表現が持つ幾何学的構造への関心が高まる中で、量子確率の抽象形式を用いた認知モデル——いわゆる「量子認知」——との接点が浮かび上がりつつある。本記
量子力学の「測定問題」は、物理学の基礎論における最大の未解決問題のひとつだ。その中でも、Hugh Everett IIIが1957年に提唱した**多世界解釈（Many-Worlds Interpretation：MWI）**は、波動関数の「崩壊」を一切仮定せず、ユニタリな時間発展だけで量子世界のす
なぜMWIでのボルン則導出が量子力学の核心問題なのか量子力学の予測精度は現代物理学の中でも突出しているが、「なぜ測定結果の確率が波動関数の振幅の二乗で与えられるのか」というボルン則の根拠は、依然として未解決の基礎問題である。コペンハーゲン解釈では測定公準として外から課されるこの規則を、エヴ
AIGCが「注意の希少性」を加速させているインターネット上の情報量が膨大になるほど、人間の「注意（Attention）」は希少資源になる——この逆説を最初に言語化したのは経済学者ハーバート・A・サイモンだった。彼は「情報の豊富さが注意の貧困を生む」という構造を示し、注意の配分そのものが資源
人とAIが共に学び、成長し続ける社会へ
MISSION
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
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
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。