技術飽和を打ち破り、爆発的技術革新の波に乗る

クロス・ドメインR＆D 概念探索システム

「テクノロジー・インテリジェンスを導入しても、有望なR&Dテーマが見つからない」そんな課題はありませんか？

成熟した専門領域の延長だけでは、新しいテーマを見つけにくくなっています。必要なのは、異分野へ探索を広げることです。

しかし、「まだ知らないこと」は既知のキーワードでは検索できません。

マインドウエア総研が1990年代から研究してきた「概念調査」を、LLM＋機械学習によって実装しました。

ConceptMiner R&D — Cross-Domain R&D Concept Exploration System

現在、Early Access Program（先行導入プログラム）の参加企業を募集しています。

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マインドウエア総研の最新技術レポート

AI産業と企業活用のロードマップ

チャット、エージェント、意思決定、フィジカルAIはどのように普及するか

2026年版

概念形成型AIとOperational World Model　技術レポートのショップ用説明文の下書きです。気になるところがあれば修正して完成させてください： AIエージェントが個人レベルのタスク実行を可能にしつつある段階ですが、企業がこれを導入するにはまだ危険があります。なぜならLLMは個別企業の内部事情をまったく理解していないインターンのようなものだからです。現状のAIはコンテキスト・ウィンドウによって、ユーザーの入力に加えてそれを適切に処理するための背景的情報も含めて、毎回LLMに投入することで、見かけ上AIが過去の会話を覚えているように見せかけているだけなのです。組織内の業務知識は複雑で膨大であり、この方式でカバーするのは不可能です。もっとも実用化が進んでいるAIコーディングの分野でも、AIエージェントが思いもよらない誤解をして、それまでの作業を台無しにしてしまうという事故は頻繁に起こっています。この問題を解決するには、コンテキスト・ウィンドウから一方的に背景知識を入力するのではなく、LLMが”組織記憶”にアクセスして状況に応じた知識を柔軟に獲得できる基盤を整備する必要があります。本レポートでは、そのような組織記憶の実装方法についての技術調査の結果を報告します。

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