AI研究ラボ

リビングモデル。

継続的に稼働し、記憶し、運用の中で学習し、みずから行動するAI。私たちはそれを発明し、日本の産業の現場に実装します。

カテゴリーとして、別物のAI。

リビングモデルは、現実の環境の“中で生きる”AIです。持続的な記憶を持ち、稼働しながら学習し、リアルタイムのストリームを取り込み、みずから行動する。24時間365日動き続け、動かすほどに賢くなります。

それはチャットボットでも、文書検索（RAG）でも、一度きりのファインチューニングでもありません。まったく別種の存在であり、それを創ることは、ラボに値する研究課題です。

発明

運用の中で改善し続けるモデル。再学習サイクルも、破滅的忘却もありません。

連続するデータストリームを取り込み、リアルタイムに行動する常時稼働モデル。一問一答ではありません。

持続的な再帰状態（RLM）により、無限の記憶と長期タスクを可能にします。

実際のソフトウェアを動かす、自律的な複数ステップの行動。質問応答ではありません。

統合されたそれが、リビングモデルです。

事業

基盤モデルと、企業の実際のオペレーションのあいだには、まだ誰も獲得していないレイヤーがあります。私たちはそれを「レイヤー3.5」と呼びます。リビングモデルが現場の業務プロセスに入り込み、静的なAIには不可能な仕事を担う場所です。パートナーは領域知識と現場を、私たちはAIを持ち寄ります。

基盤モデルレイヤー3

リビングモデル私たちが動く場所レイヤー3.5

現場のオペレーション一階

実証領域

リビングモデルの技術は水平的です。ライブなストリーム、本物のドリフト、長期の状態、そして結果を伴う行動 —— この条件がそろう環境なら、どこでも動きます。日本のディープテック産業がまさにその現場です。

ライブなセンサー・ビジョン・制御ストリーム、絶えざるドリフト、長期のライン状態。

ライブな取引・市場ストリーム、時間単位で変化するパターン、エンティティごとの記憶。

連続テレメトリ、リアルタイム最適化、オンラインでの劣化学習。

ソブリンAI

日本の産業は、シリコンバレーのAIスタックの上で動いています。国の中核的なオペレーションには、自国で制御できる適応的なAIレイヤーがふさわしい。Spicedustはそのレイヤー —— 現実の産業オペレーションの中で動き、依存する企業に対して責任を負うリビングモデルです。

連続するストリーム、本物のドリフト、重みのある意思決定。その中で動くリビングモデルをお持ちします。最初の取り組みは、ひとつの業務に絞った有償パイロットから。