日本発「総合判断AI」の能力紹介
人工知能開発における長年の夢であった「人間レベルの論理的・総合的な判断」を、独自の論理演算アーキテクチャにより実用化したのが弊社の「総合判断AI」（日本国特許第7124259号）です。
※ US特許につきましても「特許査定」を受け、特許証の発行手続き中です
現在主流の生成AIは「業務の効率化」に貢献する一方、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクを抱えています。また、論理的に「総合判断」を行う機能を持たないため、厳密な精度が求められる熟練者が持つ「知的資産のデジタル化」や、人の判断に依存してきた「業務の自動化」を実現することができません。総合判断AIは、明確な「判断根拠」に基づく「総合判断」のシステム化を実現し、業務の在り方や機器制御の自律化などの根本変革を可能にします。 判断が「できる」総合判断AIと「できない」従来型AI。その圧倒的な能力差と、貴社のビジネスにもたらす革新をぜひ一度お確かめください。
本特許技術は、広く社会の発展に寄与すべく「解放特許」として提供しております。
この技術を利用し、共に産業を根本から変革する意欲のある方は、ぜひお気軽にお声がけください。
総合判断AIは、複数の判断材料を「横断的に評価」して最善判断を出力する情報処理の方法特許として出願し、日本の特許庁および米国特許商標庁より「新規性」「進歩性」が認められた技術です。
複雑な判断を伴う業務も、業務関係者が「判断の根拠となる情報」を設定するだけで業務判断を自動化できます。この総合判断の設定にIT・AI技術は不要ですので、現場主導で業務の自動化を拡大できます。
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統計的確率やスコアリング、パターン認識による「過去の再現」ではなく、事前に設定された「判断の考え方」に
基づく決定論的な論理処理を行うため、生成AI特有のハルシネーション（もっともらしい嘘）が一切発生しません。
判断材料と重要度（重み付け）に基づく論理処理であるため、「なぜその結果になったのか」の根拠を100%
結果を導くためのビッグデータ収集や、時間のかかる事前学習プロセスを必要としません。
AIが自動生成した「総合的な判断の考え方データ」を基にデータベース内のテーブルを検索するため、超高速な
判断出力が可能であると共に、考え方を基に判断根拠情報を検索する仕様であるため、検索対象データベースの
判断根拠（例：コスト、不良率）が日々変化しても、常に生成した判断の考え方に沿った「最善の判断結果出力」
が可能です。
人間の脳では処理しきれない膨大かつ複雑な判断材料の全組み合わせを、見落としなく瞬時に論理処理
します。個人の記憶力や経験に依存することによる「考慮漏れ」や「知見のバラつき」を完全に排除し、
２．高度な業務自動化と「全体最適」の実現
【導入効果】プログラム言語の欠陥や生成AIの問題点を克服したAIによる変革の実現
従来のプログラミング言語やスコアリング技術が抱える「分岐条件を満たさない判断要素の欠落」という情報
処理上の致命的な欠陥を克服し、全ての要素を統合した判断の自動化を実現します。
関係部門ごとに分断されていた知見や判断の根拠を「関連部門総意の判断材料」として統合・デジタル化して
「業務支援のシステム」に組み込むことができます。これにより、初期段階から「全工程に関わる関係部門の
異なる要求」を全体最適化し、調整された要求を判断材料とした判断により、始めから全体で最適化された判断
の結果を出力できます。この出力を利用することにより、工程が進む度に発生する手戻りや変更要求を劇的に
【導入効果】トレードオフ判断が可能なAIだから人の判断に依存してきた業務を自動化できる
あちらを立てればこちらが立たないといった「トレードオフ」の状況（例：製品の小型化コンセプトにおける
「設計部門の小型部品使用の要求」と、調達部門の「調達性やコストを考慮した部品使用の要求」も関係部門間の
調整実績やノウハウ（落としどころ）のデジタル化による論理判断が可能です。
2－４：従来プログラムの分岐処理（例：if-then、switch-case）の限界突破
【導入効果】システム開発における「想定外のバグ」排除と、無限の拡張性の実現
従来のif文やswith文といった条件分岐処理で発生する「組み合わせの考慮漏れ」や、条件追加による
「スパゲッティコード化」の限界を根本から克服します。全組み合わせのテーブル化により、要求定義の段階で
抜け漏れを100%防ぎ、いかなる複雑な状況下でも矛盾なく瞬時に最適解を出力します。
３．驚異的な導入ハードルの低さと高ROI（投資対効果）
【導入効果】判断業務の自動化拡大における「個別のAI開発費」ゼロの実現
個別開発やデータ学習による高コスト化という従来のAIの課題を解決します。あらかじめ定義された論理フレーム
ワークを単一プログラムに集約しており、マスターデータと判断根拠テーブルの登録のみで、複数部門の判断業務
AI開発の専門知識は一切不要。業務を熟知した現場担当者自らが、判断に必要な情報（判断材料）と、それぞれの
要求に応じた重要度を「判断根拠テーブル」に設定・登録するだけで「現場の意図を反映した総合判断出力」を
システムで実現できます。
3－3：「管理コード」によるシームレスな運用世代管理と運用の移行
【導入効果】部門やファイル単位の先行導入による競争力強化と組織的運用による連絡・調整コストの削減
総合判断AIは、デジタル化した技術や規定、機能設定などを用いて、業務支援機能や機器の制御機能を管理し
ます。 規定やツール機能、部品情報などの一連の変更を「運用世代コード」で一括管理することで、システム
全体を 止めることなく、対象の部門やファイル単位で最速での新技術、新機能・新設備などの導入を可能にし、
他社に先駆けた 強力な競争優位性を確立します。ここに組織的な判断材料のワーキング管理体制を組み合わせ
ることで、 現場担当者は都度連絡書を確認する手間なく、指定された管理コードを用いるだけで常に「最善の
設定」で成果を出せます。組織全体での調整にかかる労力を劇的に削減し、企業に大きな変革をもたらします。
【導入効果】技術・規定・運用などの環境変化にプログラム改修ゼロで即応し、長期間の開発・保守コストを劇的に削減
支援が必要な「総合判断を要する業務」に関わる情報（例：技術、運用、規定、設備能力など）に変化が
生じた場合も、業務支援プログラムを一切変更することなく変化に対応できるため、長期間に渡りシステム
改修の手間と維持管理費を大幅に削減できます。
４．企業の知的資産の保護と未来への拡張性
【導入効果】業務支援に直結する「知的資産のデジタル化」が企業の成長を加速する
ベテラン社員の頭の中にしかなかった「ノウハウや判断基準」をデジタル化して総合判断AIの判断材料に利用する
ことで、知見の流出・喪失を防ぐと共に、業務支援機能の拡大＝企業の成長に直結する知的資産データとして活用
4－2：ハードウェアの自律制御までをカバーする論理判断エンジン
【導入効果】「複数センサー情報を基にした総合判断」による機器制御と機能の高度化
物理的なハードウェア（例：自動運転車、ロボット、家電製品、産業機器）への組み込みまで、幅広い領域に適用
可能です。論理ベースの判断により「常に同一の入力に対して同一の出力を保証」できるため、物理デバイスの
自律制御においても「挙動がブラックボックス化」せず、確実性の高いシステム構築を実現します。
【導入効果】人による最終確認の手間をなくし「業務の完全丸投げ」を実現
一般的なエージェントAIは「作業の実行」には優れていますが、複雑な条件が絡む「責任ある意思決定」を委ねる
ことはできません。総合判断AIは、熟練者の思考プロセスそのものを確固たる論理基準として持っているため、
人間の最終確認を必要とせず、判断業務を丸ごと任せられる「真の代行能力」を備えています。
「総合判断AI（基本特許）」と貴社の「既存システム・独自ノウハウ」を掛け合わせることで、新たな価値を
創造する「周辺特許」の取得可能性が飛躍的に高まります。弊社は派生特許の権利共有を一切求めないため、
取得した特許は貴社単独の強力な防壁となり、他社の追随を許さない圧倒的な競争優位性を確立できます。
情報処理の仕組みと利用方法の紹介
■人が持つ「総合判断能力」のIT化に成功した「情報処理の仕組み」を紹介しています。
※実務レベルのテーブル設定と具体的な処理につきましては1日間の技術習得セミナーにて紹介
■利用例として「業務支援システム」や「生成AI(LLM)」との連携、および各種機器への組み込みを紹介
５．判断の仕組み
総合判断の結果に紐づく「判断材料」を属性とするテーブル（判断結果テーブル）と、判断材料ごとの重要度
を設定するテーブル（判断根拠テーブル）を設定する方法（考え方）を紹介します。
出願中の米国特許の請求項を基に、総合判断を可能にした情報処理の流れを紹介します。
６．AIにより異なる導入の手順・担当者・利用方法の違い
6－1：生成AI（LLM)と総合判断AI導入アプローチの違い
生成AIと総合判断AIでは、導入の手順と主導する担当者が根本的に異なります。IT技術者主導で環境構築から
始まる生成AIに対し、総合判断AIは現場の業務担当者による「判断ロジックの定義」からスタートします。
このアプローチの違いがもたらす、確実なシステム導入のプロセスをご紹介します。
総合判断が可能になれば、あらゆる業務の在り方が根本から変わります。属人的な「人の判断」に依存していた
プロセスの完全システム化により、業務の精度と効率が飛躍的に向上します。さらにベテランの知的資産を業務
支援に活用可能なデジタル資産として蓄積～精査～成長という画期的なシステム連携アプローチを提供します。
７．自動車、家電製品、産業機器、ロボットなどへの組み込み利用
【導入効果】複数のセンサー情報などを基にした総合判断による制御機能の高度化を実現
自動運転におけるメーカーの責任リスクと、対応としてのインフラ投資の壁を排除し、地方の高齢者に届く
自動運転AI車を実現する「総合判断AI」による危機回避操作の概要と導入の効果を紹介します。
※ 関西大手自動車メーカーT社の展示会に出展した内容
7－２：【次世代AIアーキテクチャ】が実現するハイブリッド型自動運転車の実現
【導入効果】確率的AIが抱える誤作動やブラックボックス問題を払拭する「人と同様の判断」による運転操作の実現
膨大なデータ学習や確率論に依存する現在のAIとは異なり、人が交差点を右折する際に行っている「信号・人・
対向車など、複数の状況を総合的に判断して意思決定する」流れをデジタル化し実行する自動運転車の提案。
7－３：生成AIと総合判断AIの連携による「考えるAI」とハルシネーション対策への展望
【提案内容】「考えるAI」およびハルシネーション対策の新たなアプローチ
その他
８． AI活用の方向性
【導入効果】「作業の効率化」と「基幹業務の自動化」による産業の変革
統計的確率に基づいて「特定タスクを支援」し日常業務に便利さをもたらす生成AI（LLM）と、決定論的な
論理計算に基づいて「人の判断に依存してきた業務を完全自動化」し産業を変革する総合判断AI。
９． エージェントAI（業務の代行）
【導入効果】「作業の代行」ではなく 人の判断に依存してきた「複雑な業務の代行」を実現
特定タスクのデジタル化だけでは、結局「人依存の業務」が残ってしまいます。
人の高度な判断業務を代行（情報処理化して自動化、省人化を実現）するために必要な3つの仕組みを紹介
します。