新カント派プラグマティズムとAI知識表現論｜可改訂な概念枠組みが拓く次世代AI設計
新カント派プラグマティズムとAI知識表現論｜可改訂な概念枠組みが拓く次世代AI設計
導入：知識表現は「世界の写し」ではなく「世界の見方の選択」であるAIに何を知らせるかを決める前に、私たちは「何を対象として数えるか」を決めている。物体か、行為可能性か、確率変数か、ベクトルか——この選択が後続する推論のすべてを規定する。知識表現（Knowledge Representati
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
感情AI・ペルソナ設計のプライバシー倫理ガイドライン｜法規制対応と実装の7原則
感情情報とペルソナの取扱いが、いま経営課題になる理由チャットログから「顧客の機嫌」を、商談音声から「熱量スコア」を、問い合わせ履歴から「解約リスク層」を生成する——社内で「感情AI」と呼んでいなくても、これらはすべて個人の内面を推定する処理にあたります。属性・嗜好・行動を構造化したペルソナ
ゲシュテルとは何か──動物性から読み解くハイデッガー技術論と現代の家畜・実験動物
ゲシュテルとは何か──動物性から読み解くハイデッガー技術論と現代の家畜・実験動物「技術が自然を支配する」という物語には、私たちはもう慣れている。だがハイデッガーが**ゲシュテル（Ge-stell）**と呼んだ事態は、機械が動物を追い出す、あるいは人間が動物を所有する、という話に還元できない
脳の階層的予測メカニズムとTransformerの対応関係｜予測符号化・自由エネルギー原理から読み解く共通点と相違点
脳の階層的予測メカニズムとTransformerの対応関係「脳とAIは似ている」という言い回しは日常的に使われますが、どのレベルで似ていて、どこから先は別物なのかを腑分けした説明は多くありません。この問いに具体的な足場を与えるのが、神経科学における予測符号化理論および自由エネルギー原理と、
記号接地問題とは？生成AI・LLMは「意味」を理解しているのかを徹底解説
記号接地問題とは何か：AIの「意味理解」を問う古典的難題生成AIが人間と見分けのつかない文章を書くようになった今、「AIは言葉の意味を理解しているのか」という問いが改めて重みを増しています。この問いを1990年に定式化したのが、スティーブン・ハーナッドの**記号接地問題（symbol gr
AIは「意図」を持てるのか──意図性の哲学とAI設計への応用
はじめに：「意図を持つAI」という問いはなぜ重要かAIの性能を語るとき、私たちは精度や速度に注目しがちです。しかし実務でAIを設計・運用する場面で本当に効いてくるのは、「このシステムは何に向かって動いているのか」という問いです。心的状態が何かについて向けられている性質を、哲学では**意図性
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。