RESEARCH & DEVELOPMENT

Research

生成AIは、継続的に利用する中で、応答の傾向や判断の仕方が変化することがあります。

単発の回答だけでは把握しにくいこうした変化を捉え、必要な場面で挙動を整えることは、生成AIを継続的に運用するうえで重要な課題です。

Lifonaでは、AIの挙動を観測・評価する技術と、必要な範囲だけを調整する技術の研究開発を進めています。

研究を通じて得られた知見や評価の考え方は、現在提供しているAI品質・リスク診断にも活用しています。

研究の考え方

Lifonaでは、生成AIの挙動を一律に制限するのではなく、変化を観測し、必要な箇所を整え、その結果を再び確認する考え方を重視しています。

観測する → 評価する → 必要な範囲を整える → 再評価する

この循環を通じて、生成AIを継続的に扱いやすくするための技術基盤を研究しています。

現在は、主に次の2つの技術を中心に検証を進めています。

生成AIの出力傾向や応答の変化を観測し、継続利用時の安定性を評価するための技術です。

評価によって確認された変化や不安定さに対し、必要な範囲だけを調整する軽量な制御技術です。

VDLは、単発の応答品質だけでは把握しにくい挙動の偏りや、継続利用による変化を観測・評価するための技術です。

AIの出力傾向や状態の変化を継続的に確認し、安定性を評価するための基盤として位置づけています。

長期運用中のAIの変化把握、複数モデルの比較、継続的な対話による応答傾向の確認などを想定しています。

ECP-miniは、生成AIの出力や挙動を、文脈や目的に応じて必要な範囲だけ整えるための軽量な制御技術です。

生成AIの利用を一律に制限するのではなく、評価によって確認された変化に対して、必要な場面だけに介入することを重視しています。

長い対話や反復利用の中で生じる挙動のずれの抑制、出力の一貫性維持、継続利用を前提としたAIシステムの安定化などを想定しています。

VDLとECP-miniは異なる役割を持ちながら、一連の研究体系として位置づけています。

VDLは、AIの挙動がどのように変化しているかを観測・評価します。

ECP-miniは、その評価結果をもとに、必要な範囲で挙動を調整することを目指します。

調整後の状態を再び評価することで、継続利用時の変化を確認しながら、より安定して扱える状態を目指します。

Lifonaでは、こうした評価と制御の循環を、生成AIの継続運用を支える技術基盤として研究しています。

VDLおよびECP-miniは、現在研究開発・検証を進めている技術です。

これらを標準商品として提供しているものではありませんが、研究を通じて得られた知見や評価の考え方は、現在提供しているAI品質・リスク診断にも活用しています。

実際の運用で確認された課題を研究へつなぎ、研究で得られた知見を再び評価や診断へ還元することを重視しています。

Lifonaでは、今後も生成AIの評価・制御・継続運用に関する研究開発を進めます。

長期対話、AIエージェント、状態変化、挙動ドリフトなど、単発の応答品質だけでは評価しにくい領域を対象に、実運用へ接続できる形で検証を進めていきます。

研究成果や公開可能な情報については、順次このページで紹介します。

研究内容や技術検証についてのお問い合わせは、Contactページからご連絡ください。