プロスペクト理論と量子確率モデルの統合：意思決定研究の新フロンティア
プロスペクト理論と量子確率モデルの統合：意思決定研究の新フロンティア
なぜ今、プロスペクト理論と量子確率の統合が求められるのか行動経済学や認知科学における意思決定モデルは、長年にわたって期待効用理論の限界を補う形で発展してきた。その中でもプロスペクト理論（Prospect Theory）、とりわけ累積プロスペクト理論（Cumulative Prospect
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
身体性AIと人工主観性：メルロ＝ポンティ身体論から読み解く次世代ロボット設計の可能性
身体性AIが注目される理由：「物理世界に対応する知能」という根本的な問い大規模言語モデルの普及が加速する一方で、ロボットや仮想エージェントが「物理世界で自律的に行動する」ための知能設計は、依然として未解決の課題が山積している。日本の科学技術政策においても「生成AIの急速な発展に対し、実環境
因果推論における倫理的配慮：バイアスと誤推論が社会に与える影響と実務対策
因果推論が「倫理問題」になる理由「介入したら何が起きるか」を扱う因果推論は、記述や予測とは根本的に性質が異なる。同一個体に対して「介入あり」と「介入なし」の両結果を同時に観察することは原理的に不可能であり、その空白を仮定と設計で埋める点に、この手法固有のリスクが宿っている。研究結果
人とAIのコミュニケーションから「精神の生態系」へ――最新研究が示す共進化の未来
AIコミュニケーション研究が問い直す「知性とは何か」人工知能（AI）の急速な発展は、単なる技術革新にとどまらず、「人間とは何か」「知性や心とは何か」という根本的な問いを再び浮上させています。近年の研究では、人とAIの対話を「ツール利用」から「パートナーシップ」へと捉え直す潮流が生まれており
因果スキルライブラリとメタ学習：AIが因果知識を再利用して新タスクに高速適応する仕組みとは
なぜいま「因果スキルライブラリ×メタ学習」が注目されるのか機械学習の研究において、「学んだ知識を別の場面でも使い回せるか」という問いは長年の課題だった。従来のディープラーニングモデルは大量のデータと計算資源を必要とし、新しいタスクが現れるたびにゼロから学習し直す必要があった。これは人間の学
時系列因果推論と動的因果モデル：時間的に変化する因果構造への実践ガイド
なぜ「時間的に変化する因果構造」が重要なのか現実の時系列データでは、因果関係が時間とともに変わることが珍しくない。経済政策の転換、生物システムの状態遷移、気候パターンの変化など、「構造が安定している」という前提のまま分析を進めると、誤った因果推論を導くリスクがある。本記事では、時間
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。