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総合判断AIの使い方
これまで人間の判断が必要で分断されていた業務プロセスを、総合判断AIが根本から変革します。既存ITシステムとの連携により初期段階から「全体最適化」を実現し、調整ロスを大幅に排除。さらに、ベテラン社員の暗黙知をデジタル化して知的資産として活用することで属人化を解消し、人間の確認すら不要な【真の業務自動化】で競争力を圧倒的に引き上げます。

PLMレボリューション
7月6日


競争優位性を生む独自の運用世代管理
常に進化する技術を活用する総合判断AIの運用世代管理。関係者による判断材料のワーキング管理体制と連動し、現場が
「変更連絡の確認なし」で常に最新・最善の成果を出せる仕組みを実現。部門・ファイル単位の安全な移行と調整コスト削減
による競争力強化を解説します。

PLMレボリューション
6月6日


人の業務代行を支える3つの必須条件
真の「人に依存しない業務代行」を実現するには、単なるルールのシステム化だけでは不十分です。記事では、3つの核心的な仕組みの統合を提唱しています。
まず、複数の材料を考慮する人の複雑な判断プロセスをロジック化する「総合判断AI」。次に、ツール環境の設定情報をパッケージ管理し、変化に合わせた業務環境の移行を制御する「運用世代管理」。そして、コストや調達性といった日々変わる動的な情報をリアルタイムに判断に反映する仕組みです。これら3つの歯車が噛み合って初めて、実用に耐える業務代行が可能となります。

PLMレボリューション
5月10日


判断の考え方データによる「高速判断」
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を検索するため、超高速な出力が可能です。また、原価や不良率といった運用パラメータが変化した際も、AIモデル自体の再学習は不要で、総合的な判断の考え方データを基にした該当データベースの参照による「最善判断」が可能です。

PLMレボリューション
5月10日


膨大な学習データを必要としないAI
事前学習ゼロで高精度な業務自動化を実現する「総合判断AI」
労働人口減少に伴い、人に依存してきた判断業務の自動化と知的資産のデジタル化が急務です。確率論で動く生成AIとは異なり、総合判断AI(特許技術:第7124259号)は完全な論理処理を採用しています。そのため、ハルシネーション(もっともらしい嘘)のリスクがなく、膨大なデータを用いた事前学習は一切不要です。
業務担当者が「判断の根拠」を数行のテーブルに設定するだけで、人と同等以上の確実で再現性の高い判断を実現。対象業務を広げる際もテーブルの追加のみで済み、ミッションクリティカルな業務の自動化を安全かつ迅速に推進します。

PLMレボリューション
5月5日


完全な説明可能性(ホワイトボックス)
従来のAIは結論の理由が分からない「ブラックボックス」であり、品質保証が厳しい業務には不向きです。「総合判断AI」は論理計算によるホワイトボックス型で、判断プロセスを完全に可視化。結果の理由を明確に説明できるため、高い信頼性と容易なルール修正を実現します。

PLMレボリューション
3月8日


エージェントAIと総合判断AIの比較
生成AIは確率的な動作のため、嘘やブレをゼロにできず基幹業務には致命的です。弊社の「総合判断AI」は明確なロジックに基づき計算。同じ条件なら100%同じ結果を返し、業務に使える絶対的な確実性を提供します。

PLMレボリューション
2月25日


部門要求を統合し手戻りを排除
人の総合的判断能力を再現する世界初のAIが、知的資産をデジタル化し、人に依存してきた業務を自動化する

PLMレボリューション
2月22日


知見の蓄積と活用が可能な総合判断AI
知的資産をデジタル化し、誰もがプロの成果を出せる環境を構築

PLMレボリューション
2月7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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