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複雑なトレードオフも論理的に解決
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。
PLMレボリューション
5月25日
条件分岐処理の限界を突破する網羅性
従来のIF文・SELECT文を用いた業務自動化は、条件の増加に伴うバグの発生や「スパゲッティコード化」による保守性の低下が課題でした。この逐次処理の限界を突破するのが「総合判断AI」です。
事前に全パターンを可視化することで要求定義段階での考慮漏れを排除し、稼働時は重要度順のテーブルをダイレクト検索。矛盾する条件にもフリーズせず、列の追加のみで安全かつ無限に拡張できる次世代の意思決定エンジンとして、常に絶対的な最善手を出力します。
地方の高齢者に届く新たな自動運転車
莫大な投資が必要なインフラ整備に依存する現在の開発方針では、最も移動手段を必要としている地方の高齢者に技術が届けられないという構造的な矛盾が生じています。この課題を根本から解決するのが、確率的推論に頼らず、瞬時に確定的な最善の回避判断を実行する論理確定型の「総合判断AI」です。
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