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​リアルタイム自律判断AI が世界の産業を変革する

日本国内特許を取得(特許第7124259号) 米国特許出願中

動画は全てダウンロード可能です(無料)

複数の判断材料を総合的に考慮した自律判断をリアルタイムに行う世界初のAI

判断材料が複数ある場合であっても、判断材料それぞれが持つ重みの違いを「総合的に考慮して最善の判断を行う人の能力」をAI化する情報処理の方法に関する特許技術です。
強化学習や深層学習などの専門知識を一切必要とせず、誰もが短時間で人の判断に依存してきた業務の自動化を進めることができます。

判断の精度は、​構造上人の判断を超えるものとなり、事前学習の必要が無い(リアルタイム判断)ため、技術、規定、運用、設備などの変化が速い業務にも利用できます。

AGIのように自ら考えて判断を行う仕組みではなく、判断を伴う業務ごとに

判断に関わる根拠情報を教え込むことにより自律判断を実現する仕組みです

※ AGIができたとしても、はじめに教え込むことは必要と考えています。

生成AIを含む従来のAI(自律判断機能を持たず、事前に学習した判断や処理をパターン認識技術などを利用して再現するAIや、所定のアーキテクチャを利用して文章や画像を生成するAI)のように特定タスクで成果を出すものではなく、総合的な判断が可能な仕組みによる「人に依存してきた業務の自動化」や「機器機能の高度化」を目的とした技術です。

リアルタイム自律判断AI(商標:自己判断AI®)の概要を動画にしましたので、是非ご覧ください。​ ​どうぞ、よろしくお願いいたします。

​2025年11月15日更新

0.伝えたいこと
0.伝えたいこと
02:50
リアルタイム自律判断AIの概要紹介
23:21
総合的な判断の考え方データの生成と活用
11:20
複数の判断材料を総合的に考慮した「自律判断」をリアルタイムに行う世界初のAI特許技術
16:36

​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の概要説明会(無料)を開催しております。更に処理の詳細や実際のテーブル設定を知りたい方向けに、詳細

の説明会(無料)も承っております。

必要な方は info@plmrevolution.com宛てご連絡をください。

 

下記動画は、詳細説明用のパワーポイントを動画化しただけのものですので、実際の説明とは流れが多少異なるものとなります。
参考程度にご覧ください。

説明会関連動画

​2025年11月04日更新

​タイトル別の紹介動画

0.伝えたいこと
16.特定タスク支援の限界
17.判断の考え方を情報処理化したAI
18.部品やフットプリントの自動生成
19.自動運転AIの根本的な課題
20.自動運転AIのハイブリッド化処理の流れ
15.自動運転AIの倫理問題対応
14.危機に反応するAIの課題

0~20の動画ファイルをご指定によりご覧いただけます

​タイトル別紹介動画の元PPTファイル

PPTファイルは、ご自由にダウンロード(無料)いただけます

編集はできませんが、スライドショーの利用が可能ですし、印刷画面

からPDFファイルの生成も可能です
​  
   ダウンロードされる場合は各タイトルの左記アイコンをクリックしてください 

Document.ppt

​0.つたえたいこと

リアルタイム自律判断AIの概要、機能、特徴など、

お伝えしたい内容の紹介

1.DXの提案

業務支援の現状とリアルタイム自律判断AIによる産業変革のイメージと、実現できることの一例を紹介

​2.タスク支援の限界

判断機能を持たない「特定タスク支援ツール」の活用による業務改革の限界についての紹介

​3.判断する処理の流れ

判断の根拠を登録したテーブルのデータを基に、総合的な判断の考え方データを生成することで精度の高い​判断を可能する処理構成の紹介

4.総合的な判断とは?

判断に関わる部門の目的、責任、権限などにより、同じ業務(例:部品

の選定)であっても、製品コンセプトが異なれば各部門の要求も異なり、選定結果も異なるイメージを総合的な判断の例として紹介

5.知的資産の活用例

回路図からの部品表自動生成、および一部品に対し複数のフットプリント

を登録し、製品コンセプトに適した仕様のフットプリントを自動選定

​することで競争力を確保する処理例の紹介

6.判断を再現するAI

従来AIは生成AIを含め、自律判断する機能を持たず、パターン認識技術を

利用した判断の再現や所定のアーキテクチャを利用した再現しかできない

​仕組みであることの一例を紹介

7.データと処理の流れ

Yes/Noを判断するにも、判断の根拠は必ず存在するということで、

​それぞれが持つ判断の根拠情報の組み合わせを選定する一連の処理を紹介

8.新規性と進歩性の確認

PCT出願時の国際調査期間による調査結果を紹介

9.運用世代管理の仕組み

技術、規定、ツール機能などを判断材料とした場合で、技術と規定と機能の組み合わせの判断となるため、各運用世代を統括する運用世代管理の仕組みが必須 この仕組みによりファイル単位の機能更新も可能になる

10.利用のご案内

リアルタイム自律判断AIを利用されたい場合のご案内

11.【補足】AIの定義

International Business Machines Corporetion様のAI定義を紹介

12.【補足】DXの定義

​野村総合研究所様の定義を紹介

13.情報の管理活用を

​   支える組織体制

リアルタイム自律判断AIの総合的判断の設定および精度を管理する

​組織体制の参考

14.危機に反応するAIの        課題

​目前の危機に反応して避けるのではなく、初動操作の前に、全方向の状況把握と自車挙動の乱れ(例:急激な方向転換による横転)が無い複合操作​(例:ハンドルとブレーキ)のシミュレーションによる最適操作の実現が必要

15.自動運転AIの倫理
​   問題対応

リアルタイムに総合的な判断ができるAIは、被害を最小化する回避操作が可能なため、法廷を含む社会の場で緊急避難を前提とした操作よりも支持が広がる可能性が考えられる

16.特定タスク支援の
​   限界

​従来のAIは、複数の判断材料を総合的に考慮した判断ができないため、支援の対象が特定のタスクに限定されてきました。業務の効率も精度も上がり便利にもなりますが、人の判断を伴う業務のAI化には利用できません。

17.人の判断の考え方を 
   情報処理化したAI

​人が複数の判断材料を総合的に考慮して、最善の判断を行う際の考え方とその流れを情報処理の方法に置き換えた自律判断を可能にしたAI

18.部品やフットプリント
      の自動生成処理

製品コンセプト(例:小型化、高耐久化)により選ぶべき部品は異なり、小型化用と高耐久化用のフットプリントは別登録とし、コンセ​プトに合った競争力のあるものを選定したい。これらの要求を自動化したAIの紹介

19.従来の自動運転AIが 
   持つ根本的な課題

​事前学習型の自動運転AIは、全ての道路状況を網羅できないため、安全性の確保をインフラや制約条件に頼るしかないが、リアルタイム自律判断AI

​であれば、瞬時に周囲の状況データを基にした最善操作を実行できる

20.自動運転AIのハイブ
   リッド化提案

従来の事前学習型自動運転AIと、リアルタイム自律判断AIを組み合わせたハイブリッド​型自動運転AIを提案中。これにより、緊急避難を前提としつつ、全体の被害最小化に向けた操作判断を実現

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中央区陽光台3-4-21-304

電話番号

042-707-8217

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