Oreza AI Research Institution
Oreza（オレザ）は、生成AIおよび国産AIの研究・開発を行う独立研究機関として、技術の高度化と同時に、倫理性・透明性・精度を重視したAI設計を行っています。
近年の生成AIは、性能向上と引き換えにブラックボックス化や説明不能性といった課題を抱えています。Oreza は研究機関として、こうした課題に正面から向き合い、説明可能で検証可能な国産AI技術の確立を目指しています。
基本理念
AI Ethics（倫理）
Oreza では、生成AIの設計において技術的達成よりも先に「倫理」と「誠実さ」を設計対象とします。データの扱い、学習方針、出力の責任範囲を明確にし、社会に対して説明可能なAIの在り方を追求しています。
Transparency（透明性）
国産AI研究として、学習プロセス・アルゴリズム設計・挙動の理解可能性を重視しています。ブラックボックスに依存せず、研究・実装の両面で透明性の高い生成AIアーキテクチャを構築します。
Precision（精度）
Oreza の生成AI研究は、単なる出力精度ではなく、意図理解・文脈把握・推論の一貫性を含めた精度を重視します。軽量かつ最適化された国産AIモデルにより、持続可能で再現性のある知能システムを実現します。
研究内容
Orezaの研究は、性能向上のみを目的とするものではありません。社会的影響、説明可能性、再現性を前提としたAI研究を行っています。
汎用人工知能（AGI）
Oreza AI は、汎用人工知能（AGI）を含む高度知能システムの実現を視野に入れ、アルゴリズム設計・検証・実装を軸とした基礎研究および応用研究を行う独立研究機関です。
特定の企業資本に依存せず、設計思想・挙動の可視性・検証可能性を重視する研究体制を採用しています。
研究の中核領域
1. ニューロモーフィック統合設計
認知科学的アプローチとニューロモーフィック構造を統合し、「なぜその挙動が生じるのか」を設計段階から説明可能なモデル構築を目指します。
2. LLM最適化・軽量化研究
計算資源の大量消費に依存しない持続可能なLLM設計を追求しています。モデル圧縮・構造最適化・推論効率化を通じて、ローカル環境でも動作可能な高効率モデルの開発を進めています。
3. テキスト最適化と学習効率向上
公開情報のみを対象としたデータ収集・構造分析を行い、データ品質と学習効率を両立させる学習設計を研究しています。
アルゴリズム研究
Oreza AI は、意味理解に基づく次世代検索AIエンジンのアルゴリズム研究を行っています。従来型のキーワード一致型検索に依存せず、文脈・構造・意図を多層的に解析する意味ベース検索アルゴリズムの設計を進めています。
安全性
Orezaは、AIの安全性を技術課題ではなく「研究倫理の問題」として扱います。
- 倫理を前提としたAI設計指針の策定と運用
- バイアス・誤用リスクを想定した検証プロセス
- 透明性と説明責任を前提とした研究体制
- 個人情報・プライバシーの最小取得原則
- 継続的な見直しと修正を前提とした運営
透明性
学習データについて
現状、画像・動画等について、権利者の権利を侵害する形での学習は行っていません。
学習手法について
Orezaは、大量取得や模倣による学習を目的としていません。推論構造の改善、独自モデルの積み重ね、仮想空間における検証的学習を主な手法としています。
法令遵守と開示姿勢
本研究機関は、法令を遵守し、法を侵害する学習は行いません。必要と認められる場合には、公的機関からの正当な要請に対し、合理的な範囲で学習方法および運用方針を説明・開示します。
研究者
INDEPENDENT LABO
研究者／エンジニア 山名 徳康
構造解析およびシステム設計を専門とし、AI・検索アルゴリズム・情報流通設計を中心に、研究および実装の両面からプロジェクトを推進。
専門分野｜AI・テクノロジー領域
- 海外Web3ニュースメディアの構築・運用
- AI仮想空間における学習モデル設計
- 独自AI学習モデルの設計・構築
- AI検索エンジンアルゴリズムの研究・開発
- 独自学習データセットの構築（多数）
実務経験｜検索・EC・ビジネス領域
- ECサイトの構築および運営（多数）
- 幼児用玩具販売事業（単店舗販売記録を樹立／メーカー公認を取得）
- SEOおよび検索アルゴリズム解析（公式サイトを除く次点表示を、多数のキーワードで達成）
メディア・コンテンツ実績
- 海外・国内YouTubeチャンネル運営（累計 数千万〜億規模再生 を達成）
- 「月光夫妻」「一瞬だけ」ほか、複数コンテンツに関与
- 検索アルゴリズムの解析および構築
- プラットフォーム非依存型の情報流通設計
お問い合わせ
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