AIと人との協調的関係を作るための研究

中小企業AI活用協会

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

マルチエージェントシステムの「閉包性」とは？オートポイエーシス的組織を定量化する研究アプローチ

はじめに：なぜ今、MASの「閉包性」を測る必要があるのか複数のエージェントが相互作用するマルチエージェントシステム（MAS）は、見かけ上「秩序だった振る舞い」や「高いタスク性能」を示すことがあります。しかし、その秩序が外部からの制御によるものなのか、それともエージェント間の内部相互作用によ

オートポイエーシスとAIアライメント問題――ルーマン理論から読み解く「価値整合」の新しい捉え方

はじめにAIアライメント研究は「人間の価値にAIをどう整合させるか」を核心的な問いとしてきました。しかし、この「価値」を個人の頭の中にある一つの正解として捉えると、多元的な社会のなかでAIをどう位置づけるかという問いに答えにくくなる可能性があります。そこで注目したいのが、社会学者ニクラス・

継続学習における破滅的忘却とは？SAIの長期適応能力を支える最新戦略を整理する

導入：なぜ「忘れないAI」が重要なのかAIやSAI（Self-Adaptive Intelligence／自己適応型知能）を長期的に運用しようとすると、必ず直面するのが「破滅的忘却」という課題です。これは、新しいデータやタスクを学習するたびに、過去に獲得した能力が急激に失われてしまう現象を

人工細胞のオートポイエーシス度とΦ（統合情報）の相関とは？合成生物学×量子計測が拓く新研究領域

はじめに生命とは何か、そして意識とは何か。この二つの根源的な問いは、これまで別々の理論体系の中で議論されてきました。しかし近年、合成生物学によって「人工細胞」を実際に作れるようになったことで、自己維持のしくみを表すオートポイエーシスと、因果的な情報統合の度合いを表す**Φ（統合情報理論）*

LLMは社会的コミュニケーションになりうるか——ルーマン理論で読み解く生成AI導入の条件

導入：LLMの「意味生成」を問い直す重要性生成AIの活用が教育、メディア、業務支援、顧客対応など幅広い領域に広がるなかで、「LLMの出力は本当に社会に組み込まれているのか」という問いが重要性を増している。単に流暢な文章を生成できることと、それが組織や社会の中で通用するコミュニケーションとし

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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。

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