研究・AI実装支援

SRIは、研究、事業、教育、公共領域におけるAI活用を、情報整理からシステム設計、検証、運用まで支援します。導入ありきではなく、解くべき課題、利用可能なEvidence、人間が保持すべき判断を先に明確にします。

支援方針

AIツールを導入するだけでは、業務や研究の質は自動的に上がりません。目的、データ、権限、確認工程、失敗時の復旧までを一つの運用システムとして設計します。小さな試作で確かめてから、段階的に適用範囲を広げます。

L1｜一般・組織向け

AIリテラシー、業務整理、社内知識の構造化、プロンプトとワークフロー設計、小規模な試作を支援します。日常業務で継続でき、担当者が仕組みを理解できる状態を目指します。

• AI導入前の業務・課題整理
• 社内文書・公開情報の知識基盤化
• 生成AIの品質基準と確認フロー
• 教育・研修プログラム
• 多言語コンテンツ運用

L2｜研究者・R&D向け

文献と証拠のマッピング、研究仮説の構造化、反例探索、実験支援システム、技術調査、研究成果の多言語発信を支援します。AIの出力を研究成果と混同せず、根拠へ戻れる工程を設計します。

• Evidence DBと文献レビュー
• 概念・数理モデルの整理
• 研究用AIエージェント
• プリプリント・技術資料の編集
• 公開データを用いた分析・可視化

L3｜公共・国家規模

地域、教育、医療・福祉、交通、政策、長期技術戦略など、多数の関係者と長い時間軸を持つ課題を対象にします。単一解を自動生成するのではなく、複数シナリオ、影響範囲、停止条件、説明責任を含む意思決定基盤を構想します。

• 公共データの統合・可視化・多言語化
• 政策・制度シナリオの比較
• AIガバナンスと監査可能性
• 長期的な社会・文明システム設計

標準的な進行

1. 相談：背景、目的、制約を確認
2. 課題定義：AIで扱う部分と人間が判断する部分を分離
3. Evidence確認：利用可能な資料、品質、権利、機密性を確認
4. 小規模試作：限定範囲で動作とリスクを検証
5. 評価：精度だけでなく負荷、安全性、説明可能性を評価
6. 段階導入：監視・停止・復旧手順とともに運用

対応しないこと

AIによる医療診断、個別の法的判断、投資判断の代替、根拠のない自動意思決定は提供しません。成果を保証する表現や、未検証の独自理論を既成事実として導入判断へ利用することも行いません。

研究支援・提携

SRIでは、研究寄付、共同研究、助成・協賛、事業提携、資本提携のご相談を受け付けています。研究の独立性、利益相反、知的財産、公開範囲を確認し、長期的な研究価値と社会実装を両立できる関係を重視します。

研究支援・提携の詳細を見る

相談の入口

対象業務、困っていること、利用中の資料、希望時期を整理してお問い合わせください。初回相談では機密情報や個人情報を送らず、概要のみをご共有ください。