オートポイエーシス理論をAIに適用できるか？自己生成的システムとしての人工知能を徹底解説
オートポイエーシス理論をAIに適用できるか？自己生成的システムとしての人工知能を徹底解説
オートポイエーシスとは何か——生命の最小組織を定義する概念人工知能（AI）の研究が急速に進む中で、「AIはいつか自律的な存在になりうるか」という問いが繰り返し提起されている。この問いに正面から向き合うためには、「自律性」や「自己維持」を厳密に定義する理論的枠組みが必要だ。その有力な候補とし
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
説明可能AI（XAI）と環世界の翻訳問題：異質な認知システム間で「意味」をつなぐ技術とは
説明可能AIの「本当の目的」は可視化ではなく翻訳であるAI技術が社会実装の段階に入るにつれ、「なぜそう判断したのか」を説明できるAIへの需要は急速に高まっている。しかし、説明可能AI（XAI: Explainable AI）の研究や実装において、見落とされがちな根本的な問いがある。それは「
日本語LLMはなぜ難しいのか？言語構造・文化・データ・評価から読み解く特殊性
日本語LLMの「特殊性」は4つの軸で理解する「日本語のAIはなぜ英語より精度が低いのか」——この問いを「学習データが少ないから」だけで片づけてしまうと、本当の改善ポイントを見落とします。日本語LLM（大規模言語モデル）の難しさは、(1) 言語構造とトークナイゼーションの相互作用、(
LLM対話における「部分と全体」—ハイゼンベルクの哲学から読み解くAIとの意味生成
はじめに——なぜ今「部分と全体」という視点が必要なのかChatGPTやClaude、GeminiといったLLM（大規模言語モデル）との対話が日常化しつつある今、「AIは本当に意味を理解しているのか」という問いは単なる技術論にとどまらず、認識論・哲学的な問題として浮上しています。表面上は流暢
生成AIがアフォーダンスを変える｜UI/UXデザインの新常識と設計原則を解説
生成AIとアフォーダンスの交差点：なぜ今デザイン原則を見直す必要があるかChatGPTをはじめとする生成AI（Generative AI）が急速に普及した現在、ユーザーインターフェース（UI）とユーザー体験（UX）のあり方は根本から問い直されています。その中心にあるのが「アフォーダンス」と
生成AI時代に必須のアブダクション思考とは？演繹・帰納との違いと活用法を徹底解説
生成AI時代に「アブダクション思考」が注目される理由ChatGPTをはじめとする生成AIの急速な普及により、私たちの知的作業のあり方は根本から変わりつつあります。データ分析、文章生成、論理的な推論補助——これまで人間が時間をかけて行ってきた思考作業の多くを、AIが代替できるようになってきま
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。