[ RESEARCH ]応用 AI 研究
本番の意思決定に活かす 研究。
推論、コーディングエージェント、モデル挙動、効率的な推論に関する公開研究を、モデル評価と統制された AI ワークフロー設計に活かしています。
[ 08 ]公開研究
研究の深さ。本番の規律。事業への集中。
Mindify AI は応用研究と本番エンジニアリングを組み合わせます。構造化推論、コーディングエージェント、幻覚抑制、モデル効率、プライベート導入の研究を、モデル評価と信頼できる AI ワークフロー設計に活かしています。
April 2026R.03
言語的批評によるプロセス監督が LLM の推論を改善
研究内容
推論時に生成・批評・修正を行う、学習不要の構造化推論フレームワーク。
本番での意義
複雑なエージェント業務で、一度の不透明な回答に頼らず、中間レビューと修正を組み込む設計に活かされます。
推論評価 · エージェント信頼性論文を読む
March 2025R.02
言語的プロセス監督がより優れたコーディングエージェントを引き出す
研究内容
言語的プロセス監督で強化したコード理解・推論エージェント CURA。
本番での意義
証拠を確認し、変更を推論し、不適切な実装経路から修正できるリポジトリ対応支援に活かされます。
エンジニアリングインテリジェンス · コーディングエージェント論文を読む
February 2025R.01
Delta — 対照的デコーディングによる LLM の幻覚低減
研究内容
再学習や追加データなしに推論時の幻覚を抑えるデコーディング手法。
本番での意義
根拠のない出力が業務リスクになるフローで、モデル評価とルーティング判断に活かされます。
幻覚抑制 · モデル評価論文を読む
最も価値ある AI の機会を本番へ進める。
検討中の業務、データ、セキュリティ要件、AI 構想をお聞かせください。機会から導入までの最も実践的な道筋を一緒に見つけます。
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