コンテキストの構築
情報の有効期限が切れ、承認にも時間がかかるとき、エージェントはどう最新の文脈を選ぶべきか？
説明し、立ち止まり、境界を守れるAIへ。
実際の業務フローに向けた応用AI研究。証拠の活用、不確実性への対応、明確な境界内での行動を研究しています。
連携大学
Figena が先端研究を製品に生かす方法
日々の業務でAIを評価するため、6つの研究課題に取り組んでいます。
証拠と出所
証拠や業務ルールが変わっても、どう記録を追跡可能に保つか？
不確実性とレビュー
エージェントはいつ立ち止まり、質問し、人による確認を求めるべきか？
制約下の意思決定
委任した作業で、共有予算、時間、リソースの制約をどう守るか？
権限に基づくアクション
委任しても権限を有効に保ち、アクセス撤回時に終了させるには？
継続的な評価
タスクの再開、部分実行、言語をまたぐ意味の一貫性をどう評価するか？
実際の業務フローで重要な理由
日々の業務でAIを評価するための、4つの原則です。
プレッシャーの中にいる人
注意力に限りがあるときも、次の判断をわかりやすくする。
制約下の意思決定
時間、コスト、リスク、義務を見える状態に保つ。
明示されたシステム境界
システムが読める情報、提案できること、実行できることを示す。
結果の前のレビュー
重要な変更を確認でき、責任の所在を追えるようにする。
