グラフ生成ナラティブの評価が今、重要な理由知識グラフや時系列データ、因果グラフから自然言語の説明文・要約・注釈を自動生成する技術は、LLMの普及とともに実務利用が急速に広がっています。しかし「流暢な文章」と「グラフに忠実な文章」は必ずしも一致しません。従来の評価指標では高得点でもハルシネー
はじめに:なぜ量子シミュレーションの「再現性」が問われるのか量子シミュレーションは、超伝導量子ビット、イオントラップ、Rydberg原子、フォトニクスなど多様なプラットフォームで進展し、古典計算では扱いにくい領域に到達しつつあります。しかしその一方で、「ある装置で得られた結果が、別の装置・
LLMが科学情報を扱う時代に、なぜ「合意形成」の仕組みを理解する必要があるのか生成AIが医療相談や文献調査、気候変動の解説にまで使われるようになった今、LLM（大規模言語モデル）が示す「科学的に妥当な答え」がどのように形作られているのかを知ることは、利用者にとっても開発者にとっても
量子力学は、実験結果を高い精度で予測できる理論でありながら、その「確率」が何を意味しているのかについては、今なお哲学的な決着がついていません。特に、すべての結果が実在するとされる多世界解釈(MWI)では、そもそもなぜ確率という概念が必要になるのかという根本的な問いが生じます。一方、関係論的量子力学
はじめに：なぜ「3+1次元世界の出現」が問題になるのか量子力学の多世界解釈（MWI）は、普遍波動関数が高次元の配置空間、あるいはより抽象的なヒルベルト空間に定義されると考えます。ところが私たちが日常的に経験しているのは、あくまで3次元の空間と1次元の時間からなる「3+1次元世界」です。この
集合的暗黙知とは何か AIに知識を移す前に押さえておきたい前提生成AIやナレッジグラフを使った暗黙知の形式知化は、多くの企業で導入が進んでいるテーマです。しかし「熟練者の知恵をAIに移せば、その知識がそのまま組織に残る」と考えると、期待と実態にズレが生じる可能性があります。集合的暗黙知は個
はじめに：なぜ今、QSTとQEMの統合が問われるのか量子コンピュータを用いたシミュレーションでは、量子ビット数の増加とともに「量子状態をどう知るか」という課題が急速に難しくなります。量子状態断層撮影（QST）は本来、未知の量子状態を測定データから再構成する枠組みですが、系が大きくなるほど必
はじめに：なぜ「実在するか」が問われるのか時間結晶とトポロジカル相は、この十数年で理論物理学における最もホットな話題のひとつになりました。空間結晶が空間並進対称性を破るように時間並進対称性を破る「時間結晶」、そして局所的な秩序変数では捉えきれない「トポロジカル相」。どちらも、冷却原子やイオ
はじめに：なぜ「ロボットの自己知覚」と「人間の実感」を比べる必要があるのかヒューマノイドロボットが自分の関節角度や接触力をリアルタイムに把握し、なめらかに動作を制御する様子を見ると、ロボットが自分の身体を「感じている」ように見えることがあります。しかし工学的な意味での自己知覚と、人間が痛み
はじめに：なぜ「世界開示」を測る必要があるのか私たちが道具を自然に使いこなし、他者と同じ場を共有し、気分によって周囲の見え方が変わる——こうした経験は日常的でありながら、これまで一つの指標として統合的に測定されてこなかった。哲学者ハイデガーが提唱した「世界開示（world disclosu