“Mindware”とは創業者・多田薫弘（ただくにひろ）が、1980年代から1990年代にかけて醸成したコンセプトで「それを用いることで優れた知性や才能によるのと同等な結果をもたらす商品・サービス」と定義づけています。たとえば、人が何か困難に直面したとき、「あの人だったら、この状況をどのように対処するだろうか？」と考えることがありますね。「あの人」とは歴史上の偉人かもしれませんし、身近な尊敬できる先輩・上司かもしれません。多田の信念は、こうした個別の思考パターンは、「構造」に置換できるということです。
多田は1980年代からこのような商品を開発できることを直観はしていましたが、結果として、これを実現するための基盤技術が揃うには2020年代まで待たなければなりませんでした。すなわち、大規模言語モデル（LLM）の進展によって、40年近く停滞していたものが一気に解決しました。ただし、LLMを使えばできるということではなく、もう1つの重要な技術があります。それが概念構造モデルです。
LLMをより強力にする技術としてRAG（検索拡張生成）が注目されています。我々が提案する概念構造モデルは、そのさらに先をいくものです。RAGはユーザーが入力したテキストに対して、そのベクトルに近いテキストを上位から数個拾ってきて、それをつなぎ合わせて回答します。大量のドキュメントから該当する部分を効率よく抽出することはできますが、「一見関係なさそうだが、構造的につながっている深い知恵」を拾うことはできません。それを可能にするのが、弊社が独自開発したConceptMinerです。
ConceptMinerはその名のとおり、概念をマイニング（探索）するためのツールで、これを使って企業の戦略や新製品コンセプトを立案することができます。そして、その延長として、AIエージェントと人間がコラボレーションする際に、人間の意図を正確にAIと共有するためにも使用できます。弊社としては。この路線を今後も追及していく方針です。ただし、これは前例のない新ジャンルの開拓であるため、市場の理解を得るには時間がかかりそうです。
そこでもう1つの路線として、概念構造モデルをコンテンツ商品として売り出そうということです。「ナレッジベース」と言い換えることもできるかもしれません。古来より賢人は、その叡智を”書籍”という形で残して来ましたが、書籍は静止した文字が並んだだけのものです。21世紀のMindwareは、その叡智がコンピュータ上で”動作”するものとして配布・保存することができます。
将来は、現代に生きる天才たちが、彼らのMindwareを後世に残していくことが予想されますが、まずは手始めに古典から叡智を拾ってMindware化していきたいと考えます。古典の概念構造をモデルするのは、アカデミックな観点でも興味深いことではありますが、これをビジネスとして捉えるなら、アカデミックな研究に資するよりも、一般のビジネスマンや学生、あるいは経営者といった人々の切実な悩みを解決することの方がはるかに意義深いことのはずです。なぜなら古典の名著を本当にものにすれば、その人の思考の基礎体力、人間力を鍛えることができるからです。
ただし、従来は誰でもがそのレベルに達することができるわけではありませんでした。1960年代から70年代の学生にとってはカントやヘーゲルあるいはマルクスなどを読むことが1つのファッションでもありましたが、それらを読んでも、結局、ほとんどの人々にとっては「なんだかよくわからなかった」となるのが関の山でした。これからは、そんな苦行をする必要はありません。Mindware技術により、具体的な問題をチャットで入力すると、それに対応する知恵を古典から瞬時に抽出して、実践に役立てることができます。