01
候補を、いくつもの観点で比べる
行動の候補ごとに、複数の時点先まで状態の変化をシミュレーションし、報酬・リスク・権限・安全・予算などを踏まえて比べます。価値が高くても、権限のない操作は選びません。
ABOUT HSI
次の単語ではなく、
次の状態と行動を学ぶ。
HSIは、いまの状態と行動の関係を学習し、将来の変化を予測するAIモデルです。
過去の経験や目標を踏まえて、次に取るべき行動の判断を支えます。
HSI
Hierarchical State Intelligence（HSI）
次の単語から、次の行動へ。
次の単語ではなく、
文章ではなく、判断を支えるAI
いまの多くのAIは、文章に続く次の単語を予測する学習によって、自然な文章を書く力を伸ばしてきました。HSIが学ぶのは、対象の状態がどう変わるか、そしてどの行動を選ぶかです。
HSIは、「状態（State）」「行動（Action）」「次状態（Next State）」の関係を学習の中心に据えたAIモデルです。状況の変化や行動の結果を予測しながら、目標に沿った意思決定を支援します。
HSIは、大規模言語モデル（LLM）を単純に置き換えるものではありません。文章の生成はLLMが得意とする領域です。HSIは、状態の把握、変化の予測、目標との整合の評価、行動の判断を担う、役割の異なるAIモデルとして、既存のAI技術との連携も視野に入れています。
3つの中核技術
HSIは、状態間の関係性を学習する「State Learning」、行動とその後の状態変化を予測する「State Transition Prediction」、上位目標と個別の行動との整合性を評価する「Hierarchical Intelligence」を中核技術として構成されています。
State Learning
状況を、関係ごと捉える
HSIは、1つの項目だけでは見えない状況を、項目どうしのつながりから捉えます。
例えば、ソフトウェア開発の課題が「調査中」のとき、進行段階＝調査中、優先度＝高、関係者の反応＝否定的、期限まで＝2日、担当者＝未割当て、再開回数＝2回、のように状態を表します。どの項目がどれだけ関係しているかは、人が正解として指定しなくても、予測が外れた分だけ直しながら、HSIが学んでいきます。
過去の経験も、判断に生かします。似た状況を探すだけでなく、そのとき取った行動やその結果、時期の近さなども踏まえて、いまの状態に役立つ経験を選んで使います。
State Transition Prediction
先を読んで、行動を選ぶ
HSIは、いまの状態から、次に取られる行動と、その行動の先に起きる状態を予測します。
02
先まで比べて、最良の行動を選ぶ
例えば、担当者を割り当てる・調査を続ける・対応を延ばすの3つを、目先の結果だけでなくその先の結果まで比べ、決まりの範囲の中で最良の行動を選びます。
Hierarchical Intelligence
目標とのずれに、早く気づく
HSIは、組織の目標から実際の行動までを階層として扱い、そのあいだがどれだけ合っているか（整合度）を評価します。
01
どこでずれているかが分かる
上の階層はよく合っているが、タスクと実際の行動の間で大きくずれている、というように、ずれている所を階層の間で示します。
02
ずれの兆しを、早い段階で知らせる
整合度の変化を追い、逸脱・停滞・失敗の兆しを早い段階で捉えて、警告・処理の停止・承認の要求・行動の変更につなげます。整合度の変化の予測には、変わりうる幅も添えられます。
HSI Judge
実行する前に、確かめる
HSI Judgeは、回答の正誤を判定するだけでなく、その行動を実行すべきかまで評価する判断エンジンです。
行動を「提案」する機能と「自動実行」する機能は別です。実際の運用では、承認や制御の仕組みと組み合わせて使うことが前提です。
HSI Judgeが評価する3つの問い
- この行動は目標に沿っているか
- 実行すると次に何が起こるか
- リスクを考慮して実行すべきか
例：開発プロジェクト
使いどころ
ソフトウェア開発の課題管理に当てはめると、HSIは次のように働きます。
01
状態の取得
課題「調査中」／高優先度／期限まで2日／担当者未割当
02
判断候補
担当者割当・調査継続・延期を評価し、各行動の次状態を予測
03
実行管理
権限を確認し、承認または通知。実際の結果を記録して改善
想定する応用領域
HSIは、特定の用途に限らず、さまざまな分野への応用を想定した、共通のAIモデル技術です。
01
課題・プロジェクト管理
課題の状態が変わるたびに、次の一手と、停滞や失敗の兆しを示します
02
自律型AIエージェント
目標から大きく外れた行動を見つけ、実行を抑える・承認を求めます
03
企業の業務
長く続く業務の進捗・リスク・目標との整合を追い、業務判断を支えます
04
製造
設備や工程の状態変化を予測し、生産管理や運用判断を支援します
05
医療
状態の変化や履歴情報を活用し、医療従事者の判断を支援します
06
セキュリティ
状況変化や異常兆候を踏まえたリスク評価と対応判断を支援します
07
ロボティクス
環境状態と行動結果の予測に基づく動作計画や行動選択に応用します
特許出願
HSIの中核となる技術について、特許を出願しています。
- 技術名称
- Hierarchical State Intelligence（HSI）
- 日本語名称
- 階層型状態知能
- 発明名称
- 状態情報を用いる学習モデルの情報処理方法、情報処理システム、及びプログラム
- 出願人
- 株式会社TIGEREYE
- 技術領域
- 機械学習、状態遷移予測、行動予測、階層型状態学習、意思決定支援
- 出願状況
- 特許出願済み
- 出願番号
- 特願2026-226420
- 出願日
- 2026年10月16日
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