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

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

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

判断の根拠を登録したテーブルデータを基に、総合的な判断の考え方

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は判断の例として紹介

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

従来型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

Yes/Noを判断するにも、判断の根拠は必ず存在する。　Yes/Noそれぞれが持つ判断根拠情報の組み合わせを生成する一連処理を紹介

PCT出願時の国際調査機関による調査結果を紹介

技術、規定、ツール機能などを判断材料とした場合、技術と規定と機能の組み合わせを基盤とした判断になるため、各運用世代を統括する運用世代管理の仕組みが必要になる。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

リアルタイム自律判断AIを利用されたい場合のご案内

International Business Machines Corporetion様のAI定義を紹介

野村総合研究所様の定義を紹介

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

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など）が無い複合操作（例：ハンドルとブレーキ操作）のシミュレーションによる最適操作の実現が必要

リアルタイムに総合的な判断が可能なAIは、ドライバー要求を基にした被害最小化の操作判断ができるため、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

従来型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。

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て自律判断を可能にしたAI

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、小型化用と高耐久用のフットプリントも別登録とし、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

事前学習型の自動運転AIは、安全性を確保するため、インフラや制約条件に頼っている。リアルタイム自律判断AIは処理が軽いため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。

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できる。

従来型自動運転AIは、危機的な状況になった際も、ドライバーの意思を反映した回避操作を行うことができないため、AIに関するドイツ倫理委員会報告書の原則に反しており対応が必要

自律判断AIの導入を検討したい方向けの手順提案です

まずは、自律判断AIの仕組みや導入の効果／成果をご理解いただくための一歩を紹介

今後のAI活用は、作業／特定タスクを対象とした「効率化と便利さの拡大」と自律判断AIによる「人に依存してきた業務の自動化」の２極化へと進む