AI NATIVE RESEARCH COMPANY
言葉より先に、 世界があった。
私たちは、話すより先に世界を理解するAIをつくります。
01 — WORLD MODEL
話す前に、 まず予測する。
子どもは「転がる」という言葉を覚えるずっと前から、ボールがどこへ転がるかを知っています。私たちは言語以前のワールドモデルを研究しています。テキストではなく世界そのものから因果と物理を学び、次の瞬間を思い描くモデルです。
02 — CONTEXT GRAPH · AGENT HARNESS
文脈がつながると、 世界になる。
散らばった情報は、まだ知能ではありません。コンテキストグラフは概念と関係をひとつの生きた構造に編み上げ、エージェントハーネスはその上でAIが自ら計画し、実行し、検証できるようにします。私たちはこの基盤を自ら設計します。
つながった概念はまだありません。
例文を選ぶか、英語の文を入力してください。ノードはドラッグできます。
- エージェント
- ツール
- 世界
- 文脈
- 目標
- エンティティ
03 — AGENTS
機械に、 世界を想像させる。
目標を与えられたエージェントは、計画を立て、ツールを使い、自分の仕事を検証します。失敗すれば計画をやり直す。多くのエージェントがひとつの世界を共有すると、その世界は自ら動き始めます。
- 計画
- 実行
- 検証
- 完了
- 人間によるレビュー
目標を選んで、エージェントに任せてみてください。
04 — APPLICATIONS
研究から、 人が生きる世界へ。
- 01 · AX
仕事のあり方を書き換える
エージェントが組織の文脈を理解し、業務フローを自ら再構成します。ツールを足すのではなく、仕事そのものをAIネイティブに変えます。
- 02 · GAME AI
生きているような相手
台本どおりではなく、状況を読んで戦術を変えるNPC。プレイヤーごとに異なる体験を生むゲームインテリジェンスです。
- 03 · VIRTUAL WORLDS
自ら動き続ける世界
ワールドモデルとエージェントの上に築かれた仮想世界は、人がログアウトした後も進化し続けます。シミュレーション、メタバース、デジタルツインの次の段階です。
05 — ROADMAP
基盤から、 世界へ。
- STAGE 1 · 現在
コンテキストグラフとエージェントハーネス
以降のすべての段階が立つ基盤です。文脈を構造に編み、エージェントが計画・実行・検証するループを設計します。このページのコンセプトデモがその出発点です。
- STAGE 2 · 次
シミュレーションとゲームのためのワールドモデル
シミュレーション環境で因果と物理を学ぶ言語以前のワールドモデルをつくり、まずゲームAIに応用します。
- STAGE 3 · その先
自ら進化する仮想世界
ワールドモデルとエージェントが共に動く世界。同じ技術スタックで組織のAXやデジタルツインへと広げます。
06 — WORK WITH US
共につくる方法
共同研究
大学・研究機関と、ワールドモデルとエージェント評価の方法論を共に研究します。
PoC
企業の実際の業務ひとつにエージェントハーネスを適用し、効果を共に測定します。
共同開発
ゲーム・仮想世界のスタジオと、NPCの知能とワールドシミュレーションを共に開発します。