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organizational-learning
MARIA OSブログのorganizational-learningタグに関連する3件の記事。ボンギンカンの判断OS、AIガバナンス、Agentic Company研究をテーマ別に参照しやすい技術記事アーカイブです。
判断OS / 決断インテリジェンスOS
組織の判断を実行可能な意思決定システムに変換するMARIA OS中核研究。
エージェント型企業アーキテクチャ
人間とエージェントの組織、委任境界、役割トポロジー、ガバナンス付き自律性に関する研究。
責任ゲートとAIガバナンス
AIエージェントの安全性、説明責任、フェイルクローズドゲート、監査可能性、HITL制御。
マルチエージェント数学
収束、安定性、ゲーム理論、グラフダイナミクス、マルチエージェント評価の形式モデル。
エビデンス、RAG、ナレッジガバナンス
エビデンスバンドル、検索アーキテクチャ、Graph RAG、ナレッジトラスト、監査可能な推論パイプライン。
Agentic R&Dと判断科学
研究運用、シミュレーションラボ、判断科学、再帰的改善、実験的AIガバナンス。
Company Intelligence: なぜMARIA OSはAIツールではなく、会社の知能をつくるOSなのか
AI Officeの価値は作業自動化ではなく、会社が記憶し、判断し、学習し、自己改善する閉ループを持てるかで決まる
多くのAI導入は局所的な生産性を改善しても、企業固有の知能には積み上がらない。本稿は、Company Intelligence を Memory・Decision・Feedback・Governance の閉ループとして定義し、MARIA OS がそれを Company Memory、Decision Card、Task Intelligence、Agent Performance、Knowledge Graph、Strategic Simulation へどう実装するかを解説する。
メタインサイト下の組織学習動学: システム全体の知能成長を記述する微分方程式モデル
知識・バイアス・キャリブレーションの連成を動力学として捉え、平衡・分岐境界・制御方策を導く
組織学習率OLRを設定値ではなく創発量として扱い、S(t)=(K(t),B(t),C(t)) の連成常微分方程式でモデル化する。平衡点と安定吸引子、学習/停滞の分岐境界、4領域相図を導出し、制御介入の設計に接続する。16導入・1,204エージェントの検証で、OLR軌道をR^2=0.91で予測し、停滞リスクを平均21日前に検知した。
エージェントチームの生産的異論プロトコル: 意思決定品質を高める構造化ディセント
合意偏重を避け、証拠ベースの反論経路と検証多様性を制度として実装する
高合意は高速だが、相関した盲点を温存しやすい。本稿は異論クオータ、独立証拠要件、解決ゲートを導入し、異論をノイズではなく検証可能な仮説生成として扱うことで、品質と速度の両立を図る。