世界にない技術を具現化する技術創造企業の株式会社日本ソフトウェアアプローチ（所在地：埼玉県さいたま市、代表取締役：真下 速美）は、次世代AI技術の具現化に伴い、汎用人工知能（AGI）を構築すべく事業計画書を公表して研究機関・共創企業・IT技術者を募ります。
次世代AI技術は、脳細胞によるネットワーク構造に近い構造を実現しますので、人間の頭脳に限りなく近い構造になり、人工頭脳搭載ロボット・完全自動運転モビリティーに最適な技術になります。
『次世代AI（人工頭脳）について』
現在、人工知能（AI）が最先端ソフトウェア技術として脚光を浴びておりますが、汎用人工知能レベル（AGI）に到着するには極めて困難な状況にあります。
そこで、次世代AI（人工頭脳）を提唱・提案して、汎用人工知能（AGI）の構築に向けた開発を進めます。
次世代AI技術は、脳細胞によるネットワーク構造に近い構造を実現しますので、人間の頭脳に限りなく近い構造になり、人工頭脳搭載ロボット・完全自動運転モビリティーに最適な技術になります。
『次世代AI（人工頭脳）について』
現在、人工知能（AI）が最先端ソフトウェア技術として脚光を浴びておりますが、汎用人工知能レベル（AGI）に到着するには極めて困難な状況にあります。
そこで、次世代AI（人工頭脳）を提唱・提案して、汎用人工知能（AGI）の構築に向けた開発を進めます。
【AI（ディープラーニング）プログラムの欠点】
現在のAI（ディープラーニング）プログラムの欠点は、プログラム容量が膨大、開発費用が莫大、開発期間が長期、面解析なので解析範囲が狭い、精度が低い等があります。
さらに、プログラム容量が大きい・ビッグデータが必須・解析精度が低いという課題により、プログラムのタスク化が困難になり、自動制御システムの搭載には極めて困難になります。
現在のAI（ディープラーニング）プログラムの欠点は、プログラム容量が膨大、開発費用が莫大、開発期間が長期、面解析なので解析範囲が狭い、精度が低い等があります。
さらに、プログラム容量が大きい・ビッグデータが必須・解析精度が低いという課題により、プログラムのタスク化が困難になり、自動制御システムの搭載には極めて困難になります。
【次世代AI（リカーシヴネットワーク）プログラムの利点】
次世代AI（リカーシヴネットワーク）プログラムの利点は、プログラム容量が小さいのでタスクのマルチ化が可能、開発費用を抑制、開発期間が短期、立体解析なので解析範囲が広い、精度が高い等があります。
特に、人工頭脳搭載ロボットと完全自動運転モビリティーに最適な技術になります。
なお、次世代AIプログラムは、現時点ではコンパイルエラーになりますので、新たにコンパイラーの開発が必須になります。（AIコンパイラーによるAI言語を開発）
◎この立体解析プログラムは、リカーシヴネットワーク構造になりますので、脳細胞によるネットワーク構造に近い構造を実現しますので、人間の頭脳に限りなく近い構造になります。
ゆえに、AI言語の開発が人類の夢を実現する中核になります。
◎機能説明
1. 解析テーブル（最大種類数・最大構成数・最大要素数）は人間の知識に相当します。
2. 解析テーブルを立体解析するDOループで、リカーシヴネットワーク構造を実態化します。
3. デシジョンテーブルは思考判断になり、最重要な情報になります。
また、デシジョンテーブルは経験テーブルも含みますので、更新可能にします。
◎生成AIについて
現在、生成AIという新技術が話題になっていますが、残念ながら精度が低いのが現状です。
そこで、生成AI技術と次世代AI技術の融合により人工超知能（ASI）が可能と考えております。
次世代AI（リカーシヴネットワーク）プログラムの利点は、プログラム容量が小さいのでタスクのマルチ化が可能、開発費用を抑制、開発期間が短期、立体解析なので解析範囲が広い、精度が高い等があります。
特に、人工頭脳搭載ロボットと完全自動運転モビリティーに最適な技術になります。
なお、次世代AIプログラムは、現時点ではコンパイルエラーになりますので、新たにコンパイラーの開発が必須になります。（AIコンパイラーによるAI言語を開発）
◎この立体解析プログラムは、リカーシヴネットワーク構造になりますので、脳細胞によるネットワーク構造に近い構造を実現しますので、人間の頭脳に限りなく近い構造になります。
ゆえに、AI言語の開発が人類の夢を実現する中核になります。
◎機能説明
1. 解析テーブル（最大種類数・最大構成数・最大要素数）は人間の知識に相当します。
2. 解析テーブルを立体解析するDOループで、リカーシヴネットワーク構造を実態化します。
3. デシジョンテーブルは思考判断になり、最重要な情報になります。
また、デシジョンテーブルは経験テーブルも含みますので、更新可能にします。
◎生成AIについて
現在、生成AIという新技術が話題になっていますが、残念ながら精度が低いのが現状です。
そこで、生成AI技術と次世代AI技術の融合により人工超知能（ASI）が可能と考えております。
【次世代OS（オペレーティングシステム）の説明】
制御系OS（TRON）とビジネス系OS（Windows）の利点を融合して進化させた次世代OSで、マルチレイヤー（複数分野）、マルチタスク（起動タスク）、監視タスク（ラウンドロビン）で構成されています。
これは、次世代AIプログラムを起動タスクに用いることにより、人類の夢である汎用人工知能（AGI）に限りなく近づきますので、製造業・サービス業の各種分野に適応可能と考えられます。
ゆえに、汎用人工知能（AGI）の構築には、次世代AI監視タスクと次世代AIタスク群を実装するマルチレイヤー群（複数分野）を構成する次世代OSの開発が必要になります。
制御系OS（TRON）とビジネス系OS（Windows）の利点を融合して進化させた次世代OSで、マルチレイヤー（複数分野）、マルチタスク（起動タスク）、監視タスク（ラウンドロビン）で構成されています。
これは、次世代AIプログラムを起動タスクに用いることにより、人類の夢である汎用人工知能（AGI）に限りなく近づきますので、製造業・サービス業の各種分野に適応可能と考えられます。
ゆえに、汎用人工知能（AGI）の構築には、次世代AI監視タスクと次世代AIタスク群を実装するマルチレイヤー群（複数分野）を構成する次世代OSの開発が必要になります。
【汎用人工知能（AGI）の開発】
事業規模（想定）
・人工頭脳搭載ロボット事業 ：年商300兆円、利益100兆円
・高度モビリティーセンター事業：年商300兆円、利益100兆円
・高度物流センター事業 ：年商300兆円、利益100兆円
・高度医療センター事業 ：年商300兆円、利益100兆円
・高度教育センター事業 ：年商100兆円、利益20兆円
▼次世代AIの詳細資料
https://www.jsain.co.jp/nextAI/
【共創について】
1. 次世代エンジンのプロトタイプの製作・実験をするための研究機関・共創企業を募集します。
2. 次世代AIを開発をするための共創企業・IT技術者を募集します。
3. 汎用人工知能（AGI）を開発をするための共創企業・IT技術者を募集します。
【会社概要】
社名 ： 株式会社日本ソフトウェアアプローチ
本社 ： 〒336-0017 埼玉県さいたま市南区南浦和2-41-5
代表者 ： 代表取締役 真下 速美
設立 ： 1983年11月25日
資本金 ： 3,000万円
事業内容： プログラム製作、システム開発、次世代技術の提案・研究・開発
URL ： http://www.jsain.co.jp/
事業規模（想定）
・人工頭脳搭載ロボット事業 ：年商300兆円、利益100兆円
・高度モビリティーセンター事業：年商300兆円、利益100兆円
・高度物流センター事業 ：年商300兆円、利益100兆円
・高度医療センター事業 ：年商300兆円、利益100兆円
・高度教育センター事業 ：年商100兆円、利益20兆円
▼次世代AIの詳細資料
https://www.jsain.co.jp/nextAI/
【共創について】
1. 次世代エンジンのプロトタイプの製作・実験をするための研究機関・共創企業を募集します。
2. 次世代AIを開発をするための共創企業・IT技術者を募集します。
3. 汎用人工知能（AGI）を開発をするための共創企業・IT技術者を募集します。
【会社概要】
社名 ： 株式会社日本ソフトウェアアプローチ
本社 ： 〒336-0017 埼玉県さいたま市南区南浦和2-41-5
代表者 ： 代表取締役 真下 速美
設立 ： 1983年11月25日
資本金 ： 3,000万円
事業内容： プログラム製作、システム開発、次世代技術の提案・研究・開発
URL ： http://www.jsain.co.jp/
