AIによる仮説生成（アブダクション）支援とは？現在の技術動向・限界・人間との役割分担を解説
AIによる仮説生成（アブダクション）支援とは？現在の技術動向・限界・人間との役割分担を解説
なぜ今、AIによる仮説生成が注目されるのか科学研究や医療診断、法的推論において、「なぜそれが起こったのか」を合理的に説明する力は不可欠です。この「もっともらしい説明を導き出す推論」こそがアブダクション（仮説生成）であり、近年AIがこの領域を支援できるかどうかに世界的な注目が集まっています。
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
アブダクション思考とデザイン思考を統合してイノベーションを生み出す方法
アブダクション思考とデザイン思考が今、注目される理由不確実性の高い現代のビジネス環境において、従来の演繹・帰納だけでは解けない問いが増えている。市場の変化スピードが上がり、顧客ニーズが多様化する中、「なぜこの課題が起きているのか」を素早く仮説化し、「それをどう人間中心で解くか」を素早く検証
オートポイエーシスとIIT（統合情報理論）の比較——生命的自律性と意識・主観的経験をどう説明するか
はじめに——「生命」と「意識」を一つの問いで捉えられるか生命とは何か、意識とは何か——これらは哲学・生物学・神経科学が長年取り組んできた難問である。20世紀後半以降、この問いに対して二つの有力な理論が登場した。一つは1970年代にマトゥラーナとヴァレラが提唱したオートポイエーシス理論、もう
生成AIが雇用市場に起こす「螺旋的変化」とは？置き換えと新スキル需要が同時進行するメカニズムを解説
生成AIが変える雇用市場——「螺旋的変化」という新視点生成AIの急速な普及が進む中、「AIに仕事を奪われる」という議論は後を絶たない。しかし実態は、単純な雇用喪失だけでなく、新たなスキル需要や職務の創出が同時に起こるという、より複雑な動態を示している。本記事では、この現象を「螺旋的変化」と
エルメネウティック・サークルで読み解くRAG——部分的情報取得と全体的文脈統合の本質的課題
なぜ今、RAGに「解釈学」の視点が必要なのかRAG（Retrieval-Augmented Generation）は、大規模言語モデル（LLM）に外部知識を組み合わせることで、最新情報や専門知識を活用した回答生成を可能にする技術として、急速に普及しています。しかし実務での導入が進む一方で、
身体性とLLMの言語理解——メルロ＝ポンティ・ドレイファスの哲学から問うAIの「意味」とは何か
なぜ「身体性」がAI言語理解の鍵になるのか大規模言語モデル（LLM）は、人間と見分けがつかないほど流暢な文章を生成する。しかし、そのような言語出力は「理解」と呼べるのか——この問いは、哲学・認知科学・AI研究の交差点において今まさに問われている核心的テーマである。メルロ＝ポンティや
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。