社内検索・生成AIは心理的安全性を補えるか｜「代替」ではなく「増幅器」として設計する
社内検索・生成AIは心理的安全性を補えるか｜「代替」ではなく「増幅器」として設計する
社内検索やRAG（検索拡張生成）を導入すると、「誰に聞けばいいか分からない」「こんな初歩的なことを聞いたら評価が下がる」といった摩擦は確かに小さくなります。しかしそれは、組織が抱える「言いにくさ」そのものが解けたことを意味しません。本記事では、心理的安全性の定義に立ち返り、社内検索・生成AIが補え
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
認知イベントにおける過去の記憶効果と非マルコフ性｜履歴依存を正しくモデル化する
はじめに：履歴効果は「あるか」ではなく「どう表現するか」の問題前の試行で見た傾きが、今の傾き判断をわずかに引き寄せる。直前に選んだ選択肢を、理由もなくもう一度選んでしまう。こうした過去依存の現象は、知覚、注意、意思決定、学習、記憶想起のいずれの領域でも繰り返し報告されてきました。こ
量子場トリガーモデルと確率共鳴の違いとは？ノイズを味方にする微弱信号検出の考え方
「ノイズは減らすほど良い」という常識は、閾値をもつ非線形系では成り立たないことがある。微弱信号検出、感覚神経、イオンチャネル、センサ回路といった領域では、適度なノイズがむしろ信号の検出性能を高める。この現象を扱うのが確率共鳴であり、その揺らぎの微視的な起源まで踏み込むのが量子場トリガー型のモデル群
確率微分方程式で「意識の起動」を記述する｜神経生理・確率力学・データ同化の統合設計
麻酔からの覚醒、睡眠からの起床。「意識が立ち上がる」瞬間は日常的でありながら、数理的に記述することが難しい対象である。近年の研究は、この移行を決定論的なスイッチではなく、多安定な神経集団ダイナミクスに内因性・外因性の揺らぎが作用する確率的遷移過程として捉えつつある。本稿では、確率微分方程式（SDE
量子場トリガーモデルと神経アバランチ理論の比較：脳の「臨界性」は同じものを指しているのか
脳の集団的なふるまいを説明する枠組みとして、量子場理論に基づく「量子場トリガーモデル」と、統計物理に基づく「神経アバランチ理論」がしばしば並べて語られる。どちらも相転移・秩序形成・スケール不変性という共通の語彙を使うため、同じ現象の別表現に見えることがある。しかし基本となる自由度も、臨界性の定義も
質問の順番で答えは変わるのか｜自己・他者・感情価・社会的文脈の「非可換性」を量子確率モデルで検証する
導入同じ内容を尋ねているのに、聞く順番を入れ替えるだけで回答分布が変わる。この「質問順序効果」は、世論調査からWeb質問紙まで幅広く報告されてきた現象です。問題は、それをどう説明するかにあります。単なる位置効果や記憶の持ち越しなのか、それとも認知操作の合成順序そのものに依存する構造的な性質
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。