AIの「内部概念空間」とは何か？Anthropicの機械的解釈可能性研究が示す最前線
AIの「内部概念空間」とは何か？Anthropicの機械的解釈可能性研究が示す最前線
なぜ今、AIの「内部」を解読することが重要なのか大規模言語モデル（LLM）の性能が飛躍的に向上する一方で、「なぜそのような出力をするのか」という問いへの答えは長らくブラックボックスのままだった。Anthropicが進める機械的解釈可能性（Mechanistic Interpretabili
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
プロンプトエンジニアリングと言語行為論｜LIFPフレームで設計する「伝わるAI指示」の作り方
なぜ「言い回し」ではなく「行為設計」がプロンプト改善の本質なのかChatGPTやClaudeなどの大規模言語モデル（LLM）に指示を出す際、「なんとなく丁寧に書けばよい」「もっと具体的に」という曖昧なアドバイスで終わってしまうことはないだろうか。プロンプトエンジニアリングは、単なる「言い回
生成AIへの過度な依存で思考力は低下するのか？最新研究が示す「認知的依存リスク」の実態
生成AIは「思考力を奪う道具」なのか？問題の核心ChatGPTをはじめとする生成AIが急速に普及する中、「AIを使い続けると人間の思考力が衰えるのではないか」という懸念が、教育者・研究者・ビジネスパーソンの間で広まっている。しかし、この問いに対する答えは「YESかNOか」の単純な二択ではな
流動的知識の信頼性をどう担保するか——生成AI・リアルタイム統計・協調編集に共通する検証フレームワーク
流動的知識とは何か——なぜ「一度確かめれば終わり」が通用しないのか情報の信頼性を問うとき、私たちはつい「その情報は正しいか、正しくないか」という二択で考えてしまう。しかし生成AIの回答、リアルタイムで更新される経済指標、複数の人間が共同編集するWikiページなど、現代の知識の多くは一度確定
AIは発散的思考を高めるか阻害するか？研究が示す「条件」と設計の実践知
生成AIが普及するにつれ、「AIを使えばアイデアが豊かになる」という期待と、「AIに頼るほど自分で考えられなくなる」という懸念が同時に広がっている。どちらが正しいのか。答えは単純ではなく、AIが創造性を促進するか阻害するかは、導入の「条件」によって変わるというのが、現在の研究が示す最も重要
精神医学とAIのハルシネーションを記号論で比較する――「指示対象なき記号生成」という統一的視点
はじめに――なぜ「ハルシネーション」を記号論で読むのかAIが事実と異なる情報を断定的に出力する「ハルシネーション」と、統合失調症患者が聞く幻の声。一見まったく異質なこの二現象は、同じ言葉で呼ばれながら、比較されることがほとんどなかった。本記事では、ソシュール・パース・バルト・メルロ
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。