曖昧な言語処理を得意とする「生成AI」と、絶対的な論理処理を担う基本特許「総合判断AI」。この2つを連携させ、さらに企業独自の 　　　　　　　　判断材料を組み込むことで、業務に直結した「考えるAI」の実現やハルシネーション対策に挑む新たなアーキテクチャの可能性を 　　　　　　　　考察します。技術的な課題をオープンにしつつ、次世代AIの基盤構築に向けた研究・開発へのご活用を提案いたします。

日本発の基本特許「総合判断AI」を自動運転システムの中核に組み込むことで、ハルシネーションのない100%説明可能な「ホワイトボックス倫理」を実現します。膨大な計算資源を必要とせず、既存の安価なハードウェアで動作するため、安全性とコスト競争力を両立した、モビリティ市場における圧倒的な競争優位性を構築できます。

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。

出願中のUS特許に基づく「総合判断AI」の根幹プロセスについて、部品選定を例に解説します。設計・調達・製造などの多角的な要求を網羅するため、判断根拠情報の全組み合わせを生成。各要素の重要度を乗算・加算して「総合重要度」を算出し、人間の情報処理能力を大幅に超える高度な最適解を出力する仕組みをご紹介します。