ゴルギアス・テーゼとAI
AIによる社会的影響およびその周辺 2022年にChatGPTに代表される大規模言語モデル(LLM)が登場してから、早くも3年が経過しました。基盤モデルを用いた生成AI技術は、まさに現在の技術の中心的…
多くの製造業では今、
といった課題が起きています。
個別最適化された業務やシステムだけでは、複雑化する市場・技術・サプライチェーンに対応できません。
これから必要なのは、単なるDXやAI導入ではなく、
「知識・組織・技術・データ」を企業全体で循環させる構造の構築
です。
設計情報、技術知見、現場ノウハウ、業務データ、そして人の判断。
それらを単なる“蓄積”ではなく、
組織横断で再利用・再構成・進化させる。
私たちはAI・Systems Engineering・Knowledge Graph・業務構造分析を組み合わせ、
企業競争力につながる「知識循環構造」の実現を支援します。
AIは経営シナリオを教えてはくれません。
設計、開発、調達、生産、サービスまで、企業活動全体を再接続し、
企業の意思決定構造そのものを変えるためには、シナリオが必要です。
これから求められるのは、
を前提とした、新しい企業戦略とそれを実現化するシナリオです。
私たちは、製造業における複雑な課題を構造化し、未来に向けた実践的な変革シナリオを描きます。
AIによる社会的影響およびその周辺 2022年にChatGPTに代表される大規模言語モデル(LLM)が登場してから、早くも3年が経過しました。基盤モデルを用いた生成AI技術は、まさに現在の技術の中心的…