Research Memo 012
AIトラブル診断モデル｜現場ナレッジを用いたトラブル構造識別の試み 1. 背景 物流設備や工場設備などの現場システムでは、トラブル発生時の原因特定に多くの時間を要する。特に以下のような状況では、迅速な原因特定が困難になる … 続きを読む
DX
Research Memo 011
現場トラブルの発生構造とライフサイクルモデル｜汎用トラブルと固有トラブルの識別 1. 背景 現場トラブルの分析を行う際、多くの場合、十分なトラブル報告書やデータが存在しない。そのため、個別設備や個別システムに依存したトラ … 続きを読む
Research Memo 010
機械データと意味データの乖離 ― 現場トラブルナレッジOSの課題 1. 背景 近年、多くの企業ではIoTやM2M（Machine to Machine）技術を活用し、機械から発生するデータを大量に収集している。具体的には … 続きを読む
研究事例002｜AI文明OSとは何か
― TLAで読み解くDX三世代と人間の役割 ― 1 研究概要（Abstract） 生成AIの急速な進化により、現在社会では「AIによって仕事が奪われるのか」という議論が盛んに行われている。しかし、この議論は本質的には表層 … 続きを読む
Research Memo 001
第3世代DXの実験 ― AIナビゲーション経営の試み 2026年、私は27年間勤めた会社を退職し、個人事業主として活動を開始することになった。このタイミングで、自身が執筆している書籍のテーマである「DXの世代論」を、実際 … 続きを読む
Research Memo 002
AIによる経営成長分析 ― 事業計画のバージョン比較という試み Kosmon-Labでは現在、事業計画書や事業戦略書などの経営文書をすべて文章形式で管理し、バージョン履歴を残す形で保存している。 具体的には、Word形式 … 続きを読む