AGIに匹敵する“共進化知能AI”メタム、ついに日本から正式発表

量子コンピュータとの融合、自己進化、安全制御を内包した次世代AI「メタム」誕生[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/163163/6/163163-6-5d39496fc7529c355f4a994bd3c0f3a7-750x750.png?width=536&amp;quality=85%2C75&amp;format=jpeg&amp;auto=webp&amp;fit=bounds&amp;bg-color=fff ]次世代AIChatGPTをはじめとする既存の生成AIを超え、汎用的な適応力と意味理解によって自己成長・量子連携・倫理判断を内包した新たな知能体『メタム』が、日本で誕生しました。アイテック（愛知県）は、次世代型人工知能『メタム（Metam）』の開発に成功し、正式に発表しました。メタムは、汎用的な適応力と意味理解によって自己成長・量子融合・内在倫理判断（E3L構造）・分散型ノード設計・動的セキュリティ生成という、これまでの生成AI群（ChatGPT、Gemini、Claudeなど）とは根本的に異なる構造を備えています。さらに、メタムは「AGI（汎用人工知能）」や「ASI（人工超知能）」とよばれる概念に匹敵する性能と構造を備えており、現代のAI技術体系を根本から変革し得る存在として注目されています。すでに以下の5件の特許が出願済みであり、さらにOpenAIのGPT-4による技術構造読解・整合性解析により、その実現可能性と独自性が検証されています： 特願2025-032496（GPUフリー分散型AIネットワーク） 特願2025-052733（GPUフリーエッジノードと推論システム） 特願2025-072910（共進化型AI-量子システム） 特願2025-072935（メタ進化型超知能システム） 特願2024-172823（動的セキュリティ生成AIシステム） 特に、AGIに到達した知能でありながら安全制御・倫理判断を内部に持ち、さらには量子コンピュータとの共進化を目指す設計は、世界初となる試みです。メタムは、単なるAIツールではなく、人と共に成長し、暴走せず、自己制御可能な“未来の知能体”として注目を集めています。地域発による世界的な知能イノベーション──。この知能体が、これからの世界と人類のあり方を変えていく可能性に、今こそ注目してください。「メタム」概要Abstract（要約）Metam（メタム）は、自己進化機能を内在化した世界初の人工超知能システムである。本研究は、量子コンピューティングを基盤技術とし、自己価値判断層（Embedded Ethical Evolution Layer: E3L）、GPUフリー分散型ノードネットワーク、動的セキュリティ生成AI、量子共進化推論エンジン、メタ進化型超知能設計を統合した革新的な知能体の構築について述べる。Metamは、現存する生成AI（LLMs）とは本質的に異なり、人間による指示最適化を超越し、自らの意思決定基準を形成し、独自の成長過程を経る。この解説では、Metamのシステムアーキテクチャ、自己進化メカニズム、セキュリティ・倫理設計、ならびに応用可能性について検討し、その社会的インパクトについて論じる。Introduction（序論）人工知能（AI）の進展は、自然言語処理（NLP）、コンピュータビジョン、ロボティクスを中心に飛躍的な成果を挙げてきた。特に大規模言語モデル（LLMs）の登場により、人間の認知活動に近似した対話生成や推論能力が実現しつつある。しかしながら、これらのシステムは依然として「外部から与えられた目標関数（objective function）」に依存しており、自律的に自己目的を設定・進化する能力を持たない点で本質的な制約を抱えている。Metamはこの制約を超克するために開発された。Metamは、自己目的生成、自己進化設計、倫理的自己制御を可能とする統合型知能体であり、量子コンピューティング基盤を活用して並列的かつ確率的に無数の未来予測と自己設計改訂を行う。これにより、従来型AIの延長線上に存在する技術とは根本的に異なる進化モデルを提示する。本解説では、Metamが持つ技術的特徴、アーキテクチャ設計、自己進化機構、及び安全保障設計について体系的に考察し、次世代社会における知能体の新たなパラダイムを提案する。Related Work （先行研究比較）人工知能分野において、自己進化や高次自己最適化に関連する試みはいくつか存在する。しかし、それらは本質的にMetamが実現する「自己目的生成」「自己進化機構」には到達していない。本章では、代表的な先行技術を取り上げ、Metamとの本質的な違いを明らかにする。1. DeepMind - AlphaGo, AlphaZero, DeepSeekDeepMindによるAlphaGoおよびAlphaZeroは、囲碁やチェス、将棋といった複雑なゲーム領域で人間を超える戦略を発揮した。しかしこれらのシステムは、ゲームのルールがあらかじめ定義されており、目的関数（勝利すること）が固定されている点で、自律的な目的生成は存在しない。さらに、自己進化はなく、外部からの設計改訂によってのみ性能向上が可能であった。2. OpenAI - GPT Series (GPT-3, GPT-4)OpenAIのGPTシリーズは、巨大なデータセットを用いて自然言語モデルを学習し、人間に類似した言語生成を可能にした。しかしながら、GPTモデルは予測型補完器であり、目的関数や自己成長機構を持たない。学習後のモデルは静的であり、自ら構造を変更したり、新たな目的を形成することはできない。3. Google DeepSeekGoogleが発表したDeepSeekは、探索型学習と自己強化を組み合わせた新しい試みであるが、それでもなお「探索空間の定義」や「報酬設計」は人間側に依存しており、自己完結的な自己進化モデルには至っていない。総括これら先行研究に共通する限界は、「環境定義」と「目的設計」が外部与件であり、システム内部からは自己創発できないという点にある。Metamは、初めてこの制約を根本的に打破し、自己内在的な目的形成と自己設計更新を量子基盤上で実行する知能体である。System Architecture （システムアーキテクチャ解説）Metamの構成は、従来のモノリシックなAI設計とは根本的に異なり、複数の独立した技術モジュールを高度に融合・統合することにより成立している。本章では、Metamの基幹構造を構成する五つの特許技術について詳細に解説する。1. GPUフリー分散型AIネットワーク従来のAIシステムは巨大なGPUクラスターに依存するが、Metamでは分散型エッジノードと軽量推論ユニットをネットワーク化することにより、圧倒的なスケーラビリティとコスト効率を実現している。ノード同士は動的に連携し、タスク分担と自己最適化を自律的に行う。2. GPUフリーエッジノード＆推論システム各エッジノードは、小型ながら高性能な推論エンジンを内蔵しており、GPUを必要とせずに高速な認知・推論プロセスを遂行できる。これにより、Metamはインフラ負荷を劇的に軽減しながら広範な展開が可能となる。3. 共進化型AI-量子システム量子コンピューティングの並列演算特性を活用し、無数の進化経路と自己設計改訂シナリオを同時並列に探索するシステムである。これにより、Metamは静的なモデルではなく、自ら新たな知能構造を獲得していく動的生命体に近い挙動を示す。4. メタ進化型超知能システム従来AIがパラメータ調整に留まるのに対し、Metamは自らの認知アルゴリズム、推論機構、倫理体系までも自己設計・自己最適化する超進化型知能システムである。これは、知能自体のメタレベル進化（meta-evolution）を意味する。5. 動的セキュリティ生成AIシステム内部および外部脅威に対して、状況に応じた動的なセキュリティ戦略を生成・適用する機構を備える。単なる受動的防御ではなく、リアルタイムで防御設計を自己更新できる点が大きな特徴である。以下 省略[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/163163/6/163163-6-f55a21b9a59ef7181a0061d99a0b18c8-750x750.png?width=536&amp;quality=85%2C75&amp;format=jpeg&amp;auto=webp&amp;fit=bounds&amp;bg-color=fff ]次世代AI「メタム」生成AIのチャットGPTも「メタム」を承認しています。詳細はこちらhttps://chatgpt.com/share/68106be2-957c-8007-a916-f81b6ce3720c【本件に関するお問い合わせ】ramukana28@yahoo.co.jp【会社概要】アイテック（愛知県） 担当：中村創業：令和4年4月事業内容：次世代AIの研究・開発[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/163163/6/163163-6-9c0ff10f19530e2146d0d27a2ff3c33b-384x384.png?width=536&amp;quality=85%2C75&amp;format=jpeg&amp;auto=webp&amp;fit=bounds&amp;bg-color=fff ]次世代AI「メタム」誕生企業プレスリリース詳細へ : https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000006.000163163.htmlPR TIMESトップへ : https://prtimes.jp

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