Our Mission

変革の最前線に当事者として踏み込み協調知能を体現する

AIは既に経済活動の構造変革を引き起こしています。
従来のコンサルティングやシステム開発は時代遅れになりつつあり
本質的にAIを取り込んだ、人 × AI の協調知能が求められています。

私たちはAI-Nativeなコンサルティングファームとして生まれ
協調知能の体現者として、日本のDXをAXへと変革していきます。

最新コンテンツ

AIエージェントを導入済みの組織は17%。一方で、2027年末までにエージェント型AIプロジェクトの40%以上が中止されるという予測もあります。この乖離の背景にある「AIエージェント」という言葉を、道具の選択権とループという二つの条件で定義し直し、自律性という尺度からそのコスト構造を整理します。

AIにタスクをより「委任」している人ほど、将来のキャリアに楽観的で、自らのスキルの市場価値が高まっていると感じている──Anthropicの経済レポートが示す一見逆説的な結果を手がかりに、「委任」と「丸投げ」の違い、そしてAI時代に求められる4つの基礎スキル（4Dフレームワーク）を考えます。

AIエージェントの時代には、モデルだけでなく、評価基準であるルーブリックや評価用のゴールデンデータセットもコンセプトドリフトしていく。評価を固定的な工程ではなく継続的に更新される運用基盤として扱う「Living EvalOps」の考え方と、それを支える4つのサイクルを整理します。

同じ性能あたりのトークン単価は3年で1,000分の1に下落した（LLMflation）。それでも企業の生成AIへの支出は増え続けている。この逆説の背景を整理し、Cost-of-Passの枠組みを手がかりに、ルーティング・思考量の制御・コストの可視化という最適化の方向性を考えます。

SHAPに代表される特徴量寄与型のXAIは、AIエージェントの「行動の軌跡」をどこまで説明できるのか。説明すべき対象が単一の予測から時間をまたぐ軌跡へ移るとき、評価・監督・説明責任をどう作り直すべきかを、最新研究を手がかりに整理します。

AI開発・導入、コンサルティング、協業・パートナーシップに関するご相談はメールにて承っております。
お気軽にご連絡ください。

採用については採用情報よりご応募ください。

info@velcore.co.jp

通常2〜3営業日以内にご返信します。
いただいた情報はプライバシーポリシーに基づき適切に取り扱います。