NiNo AI Autonomous システム＆AI研究所
最前線を切り拓く 自律型エンタープライズ・インテリジェンス
私たちの研究グループは、マルチエージェント推論、決定的状態遷移モデル、および形式検証されたワークフロー合成が交差する基盤領域を探求しています。
主要研究領域
マルチエージェント・ワークフロー合成
複雑なSiOps業務を数学的に証明可能な正確性と可逆性を備えたトランザクションへと分解する専用エージェントトポロジーの開発。
構造化エンタープライズRAG
厳密なリレーショナルスキーマ、オントロジーグラフ、時系列元帳エントリにLLMの推論を接地し、ハルシネーションをゼロに抑制。
サプライチェーン確率予測モデル
機械学習と制約充足アルゴリズムを融合し、強靭な製造MRPを実現するニューロシンボリックハイブリッドモデル。
検証可能な安全機構とガードレール
自律エージェントの実行が企業の監査基準および限度額を厳密に遵守することを保証するサンドボックスと形式検証。
最新の論文・技術ホワイトペーパー
当社のエンジニアリング研究所によるオープンな研究論文およびテクニカルレポート。
テクニカルレポート
Agentic SiOps: 企業元帳における安全な自律実行に向けて
自律型AIエージェントが会計トランザクションを実行する際に、データ整合性と完全なロールバック可能性を保証する形式検証フレームワークの提案。
形式検証マルチエージェントSiOps元帳
研究論文
サプライチェーンの不確実性下における確率論的製造計画
地政学的輸送混乱と原材料リードタイムの変動を確率分布としてモデル化し、従来の静的MRPを上回る動的生産計画アルゴリズム。
製造計画サプライチェーン確率モデリング
査読付き論文
スキーマ制約付きデコーディングによる企業知識の接地
厳密なSQL/GraphQLスキーマに従った出力制約をデコーディング時に課すことで、財務クエリにおける誤生成を原理的に防ぐ手法。
RAG形式制約LLM推論