TIGEREYE、状況変化や行動結果を予測して最適な判断を助ける新AIを開発し特許出願

AIテクノロジー企業の株式会社TIGEREYEは2026年10月22日、現在の状況や過去の経験、目標、行動履歴などをもとに将来の状態変化と次に取るべき行動を予測する独自AIモデル「Hierarchical State Intelligence（HSI）」を開発し、その中核技術について特許を出願したと発表した。発明の名称は「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」としている。

近年普及が進む大規模言語モデル（LLM）は主に文章や画像などの情報生成に強みを持つ一方、現実の社会や企業活動では、刻々と変わる状況を把握して目標に沿った適切な行動を選択することが求められる。例えばプロジェクトの遅延が発生した際、原因を説明するだけでなく、進捗や期限、担当者の配置、組織全体の目標を総合的に捉えた判断が必要となる。短期的に合理的な行動が将来的なリスクを招く場合もあるため、状態変化や行動結果、過去の経験を上位の目標と関連付けて処理する仕組みが課題となっていた。

HSIは「状態」「行動」「次状態」の関係を学習の中心に据えた設計を採用している。中核技術は、複数の状態情報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」、上位目標と個別行動の整合性を評価する「Hierarchical Intelligence」の3点で構成される。情報間の結合関係を人間が指定しなくても予測に役立つ関係性をモデル内部に形成できるほか、経営目標から個別タスクまでを階層として表現し、目標からの逸脱や失敗の兆候を捉える。さらに、過去の経験についても類似性だけでなく因果的な関連度や時間的な近接度を考慮して参照する仕組みを備えている。

同社はこれまでに、合成データや実際のソフトウェア開発履歴を活用し、状態情報間の関係性学習や行動・次状態の予測、階層間の整合性評価といった基本機能の検証を実施してきた。HSIは現在研究開発の段階にあり、実際の産業環境における性能や汎用性についてはさらなる検証が必要だとしている。

TIGEREYEの代表取締役を務める上村学氏は「私たちが開発するHierarchical State Intelligenceは、状態、行動、目標、経験という要素を階層的に捉え、AIが未来を予測しながら判断するための新しいアプローチです。AIが文章を生成する時代の先にある、AIが状況を理解し、判断し、行動する未来の実現に挑戦してまいります」とコメントしている。

今後は、多様な実データを用いた検証やモデル性能の向上を進め、実際の業務環境における実用性を検証する。自律型AIエージェントや業務自動化、医療、製造、ロボティクスなどの産業分野への応用を目指すほか、同社の独自AIプラットフォーム「NERVA」との連携や、現場にエンジニアが入り込む「Forward Deployed Engineer」を通じた企業導入を推進する。将来的なモデルのライセンス提供やAPI提供といった事業展開も検討していく方針だ。