統合情報理論（IIT）とオートポイエーシスの関係とは？意識と生命をつなぐ理論的接点を解説
統合情報理論（IIT）とオートポイエーシスの関係とは？意識と生命をつなぐ理論的接点を解説
はじめに――なぜ今「意識」と「生命」を同時に考える必要があるのか「意識はどこから生まれるのか」という問いと、「生命とは何か」という問いは、それぞれ独立に研究されてきた。しかし近年、この二つの問いを架橋しようとする動きが活発化している。意識を情報統合の観点から定量化する統合情報理論（Inte
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
生成AI時代のAIリテラシー教育カリキュラム設計｜批判的思考力・創造性を育む授業づくり
なぜ今、AIリテラシー教育の体系化が求められるのかChatGPTをはじめとする生成AIが日常に浸透するなか、子どもたちに必要な力は「AIを使えること」だけではなくなった。AI出力の正誤を見極める批判的思考力と、AIを道具として新しい価値を生み出す創造性——この両輪を育てるカリキュラムの設計
意識のハードプロブレムとマルコフ毛布理論──主観的経験は数理モデルで解明できるのか
なぜ「意識の説明」はこれほど難しいのか私たちは毎日、赤い夕焼けを見て美しいと感じ、コーヒーの苦味を味わい、痛みに顔をしかめる。こうした主観的経験──哲学用語で「クオリア」と呼ばれるもの──がなぜ脳の電気化学的活動から生じるのか。この問いは1990年代にDavid Chalmersが定式化し
AIモデルの種分化パターンとは？特化型と汎用型の進化戦略を徹底比較
特化型AIと汎用型AIはなぜ「種分化」で語られるのかAI開発の現場では、ひとつのモデルですべてを賄う汎用路線と、特定ドメインに絞り込む特化路線の選択が常に議論されている。この二方向への分岐が、生物進化における種分化のプロセスと酷似していることから、研究者の間では生態学的メタファーを用いた議
開発者教育とAI技術の共進化メカニズム──正のフィードバックループが生む人材育成の未来
AI技術と開発者教育が「共進化」する時代の到来2012年のAlexNetによる画像認識の飛躍以降、深層学習の実用化は加速し、開発者に求められるスキルセットは根本的に変わった。新たな技術が登場すれば新たなスキル需要が生まれ、教育カリキュラムが刷新され、そこから輩出された人材がさらなる技術革新
マルコフ毛布の境界設定を客観化する――恣意性を減らす定量基準の構築法
マルコフ毛布とは何か――因果推論における局所的な情報境界ベイジアンネットワーク上のある変数 TTT に対し、その親ノード（直接原因）、子ノード（直接影響）、子ノードの他の親（配偶者）で構成される最小の変数集合をマルコフ毛布と呼ぶ。この集合を条件付けると、TTT はネットワーク上の他のすべて
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。