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​自己判断AIによる産業の変革(DX)実現

              日本国内特許を取得(特許第7124259号)
20250427  New     ・自己判断AIの詳細説明資料を参考添付しました    

                    ・動画のダウンロードができるようになりました
                    ・PDF表示ページを追加しダウンロード&印刷ができるようになりました
                    ・
自己判断AI® 商標登録が完了しました
                    ・米国にて自己判断AI®に関する
公報が公開されました
                 ・開放特許情報データベースに登録済み(契約によりどなたでも利用可能)
                    ・新規性/進歩性については国際調査機関が確認済み
                 ・国際特許出願中
​                 ・汎用型AI(特定のタスクに特化したAIではありません)

自己判断AI

​2025年4月12日更新

「人が行った判断を再現するAI」ではありません。

判断の「考え方」を教えることで、変化する状況の中にあってもリアルタイムに最善の判断を行なえる「新たな仕組みを持つAI」です。

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判断ができない既存AIは、作業や質問応答/自動車運転などの特定タスクにしか対応できません。作業のIT化(ITシステム)や特定タスクのAI化(AIエージェント)は、部分業務の「改善」に利用されている状況です。

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​しかし、AI自らが判断できれば「人が行ってきた業務をAI化」でき、自動化が進み、さらには自動化した仕組みどうしを連携することも可能になります。作業(例:CAD)や特定タスク支援のツール(例:ChatGPT)は誰もが導入可能なため差別化には貢献し難いものですが、判断ができるAIは技術/規定/運用ルール/設備能力/制約条件‥多くの知見をシステム化できるため、莫大な投資をしてきた「企業の知的資産をAI化」して競争力に繋げることも可能になります。

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また、作業支援+特定タスク支援+自動化した業務による差別化が可能

なります。 ※開発力に大きな差がない限り先行メリットを維持できます

このように自己判断AI®は、再現するAIとは全くことなる処理対象(人の業務や総合的な判断が必要な産業機器や自動車)と改善では無く変革を可能にする成果レベルを持つAIです。

自己判断AI
A1.どのようなAIか?
02:35
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A1.どのようなAIか?

A2.AI・DXに関する共有事項
02:15
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A2.AI・DXに関する共有事項

A3.DX実現の方向性イメージ
00:39
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A3.DX実現の方向性イメージ

A4.知的資産の活用による業務能力成長のイメージ
02:55
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A4.知的資産の活用による業務能力成長のイメージ

A5.ベテランの知見を取り込む業務自動化のイメージ
00:54
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A5.ベテランの知見を取り込む業務自動化のイメージ

A6.具体的な変革の対象と方向性
01:21
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A6.具体的な変革の対象と方向性

​2025年4月1日更新

​2025年5月04日更新

既存AI+自己判断AIによるハイブリッド型自動運転車の実現

道路の状況は無限と思えるほど変化に富んでいて、全ての状況を事前に学習するのは困難であり、学習データが無ければ車の操作は叶いません。
あらゆる状況に対応するには、リアルタイムにカメラ/LiDAR/レーダー/GPS/各種センサー等の情報を基にした操作が必要です。
リアルタイムに学習処理を行うのは処理速度的に困難なため、事前学習に問題のない通常運転のみ既存自動運転AIを使用し、危機的な状況など事前学習が困難なものはリアルタイムに最善の回避操作を判断すれば良いと考えました。

自己判断AIはテキストの処理のみで高速処理が可能なため、瞬時に変化する状況を捉え、都度の最善回避操作を判断することができます。

既存自動運転AI+自己判断AIによるハイブリット型自動運転AIを提案させていただきます。

内容は、下記動画もしくはPDFをご確認ください。​

次世代自動運転AIへの移行
B1.最善の回避操作判断の流れ
04:11
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B1.最善の回避操作判断の流れ

B2.危機回避操作の判断処理と考え方
04:15
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B2.危機回避操作の判断処理と考え方

B3.次世代自動運転AIの提案
02:42
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B3.次世代自動運転AIの提案

B4.自己判断AIによる危機回避操作の必要性
01:20
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B4.自己判断AIによる危機回避操作の必要性

​2025年4月1日更新

​2025年5月5日一部修正

構造/産業に与えるインパクトおよび利用のご案内

自己判断AI®は、プログラムを共通化することで、判断が必要な業務のIT化を2つのテーブル追加のみで実現できます。

開発~導入が簡単で、追加の開発費を投じることなく、判断業務のIT化を推進できますので、他社との差別化にも貢献します。

テーブルは判断の考え方を教え込むために利用するもので、構成もシンプルであり、実際の運用も管理も容易であるとの認識です。

 

判断の精度は、処理の構造上「人と同等以上」になりますので、精度が求められる判断業務にも利用できますし、組み込みも可能なため複数のセンサー情報等を総合的に判断した結果により制御を行いたい産業用ロボットなどの要求があれば、そちらでも貢献できますし、前述のとおり自動運転の高度化‥等にも利用可能です。

AIの呼称は、判断ができることから使わせていただいてますが、判断する処理にAIらしい仕組み(強化学習やディープラーニング等)は一切使用していません。

重要なのは、仕組みではなく「何を実現できるか」であると思いますので誰にでも分かり易く、構造がシンプルで、容易に開発ができ、成長させていける仕組みであることが、大きなメリットであると考えています。

自己判断AIの構造/変革のインパクト/高い精度を持つ理由‥他
C1.自己判断AIのシステム構成

C1.自己判断AIのシステム構成

00:22
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C2.産業に与えるインパクト

C2.産業に与えるインパクト

02:01
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C3.高い判断精度を持つ理由

C3.高い判断精度を持つ理由

01:12
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C4.自己判断AI)利用のご案内

C4.自己判断AI)利用のご案内

02:19
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​2025年4月1日更新

自己判断AIの詳細説明会資料

自己判断AIにご興味を持たれた方向けに、概要の説明会を開催(無料)させていただき、更に深いところの仕組みや実際のテーブル設定、および処理の詳細を知りたい方向けに詳細説明会を開催(無料)しております。

 

下記動画は、パワーポイントのアニメーション設定を基に動画化しただけのもので、実際の説明とは異なる流れになりますので、データ設定のイメージなどの参考程度にご覧ください。

説明会関連動画
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