階層化インテリジェンスフレームワーク（Hierarchical Intelligence Framework、以下 HIF）とは？
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では、さっそくはじめていきましょう！
『階層化インテリジェンス』とは？
まず、「階層化インテリジェンス」の意味ですが、業界によって異なる意味を持つようですが、AI・コンピュータサイエンスの分野では、”複雑な問題を解決する為に、様々な知的なプロセスやシステムを複数の階層（抽象レベル）に構造化するアプローチのことを「階層化インテリジェンス」と呼んでいます。
「階層化インテリジェンス」という考え方を提示する背景
今日の企業における意思決定は、従来の「データ→結果」から「マルチモーダルデータ＋知識＋戦略」という 多層的なインテリジェンス構造を前提に考えなければならない段階に至っています。
これが「階層化インテリジェンス」という考え方を提示する背景となっています。
近年の企業を取り巻く環境を少し振り返ってみると、今、私達の生きている世界は、以下のような特徴を持っている状態です。
- 様々なデバイスに囲まれ、生活している。
- センサー、IoT、ログ、画像、テキスト、音声などマルチモーダルなデータ取得が常態化している。
- 取得したデータは様々な角度から分析されている。
- さらに、機械学習モデルを回して「予測」を出している。
- 経営層やマーケティング担当者は、まだまだ、ビジネス／システム運用の現場で意思決定を支援するには不十分だと感じている。
- 経営／開発／運用のそれぞれの階層で「どのデータをどう知識化し、どう戦略化するか」が問われており、単一レイヤーのAIでは対応できない複雑さを帯びている。
上記は、少し端的な言い方になっているかもしれませんが、
例えば、製造業である機械のセンサーから振動・温度・音響データを取得して「異常検知モデル」を作ったとしても、その異常をどう知識として構造化し、現場の保守戦略や設備更新の判断に結び付けるかという“次の階層”がなければ、モデル導入だけでは十分な価値を生みません。
「観測データ → モデル予測 → 戦略判断」という流れが多層化しており、これが意思決定の複雑化を加速させているのです。
このような背景を踏まえて出てきたのが、階層化インテリジェンス（Hierarchical Intelligence）という概念であり、今、世界中で注目されつつあります。
これは、データ・知識・戦略の複数レイヤーを明確に設計・連携させることで、AI／データ活用を単なる予測レベルから 組織／システムの意思決定支援レベルまで引き上げようとするアプローチです。
そのため、AIを様々な業務に組み込んでいる企業が次に取り組むべき課題として、「AIモデルを作って終わり」ではなく、「その先にどのような知識化・戦略化レイヤーを設計するか」が盛んに議論されている状況です。
単層的AIアプローチの限界（生成AIの出力と業務意思決定のギャップ）
次に、なぜこのような多層構造が必要なのかを、単層的AIアプローチの限界から整理します。
従来、AI活用・データ活用と言えば「大量データを集めて機械学習／深層学習モデルで予測・分類を行い、その結果を現場に提示する」という流れが一般的でした。
たとえば、チャットボット・LLM（大型言語モデル）を使って「問い合わせ対応を自動化する」「テキストを要約する」といった用途です。
生成AIの出力と業務意思決定のギャップ
しかし、これら単層的なモデルには、以下のようなギャップがあります。
- モデル出力（例えば、ChatGPTによる文章生成や応答）が、そのまま業務の意思決定・システム運用に耐えうるかというと、必ずしもそうではありません。例えば「この応答をもとに設備保守の方針を決めてください」といった段階では、自動生成結果と現場実情／制約とのズレが生じることがあります。
- モデルが「何を根拠にその推論をしたか」を説明できない、あるいは説明があっても現場が納得しにくいという「説明責任（explainability）」の課題が残ります。
- モデルの予測が出たとしても、それを 知識化／構造化し／組織で活用可能な形に落とし込むプロセスが設計されていないと、現場への実装・運用が停滞します。
- さらに、予測結果を基に「どのような行動／戦略を立てるか」という意思決定レイヤーが設置されていないと、AI導入効果が限定的になりがちです。
単一レイヤーでのAI活用の限界
このような状況を踏まると、「単一レイヤーでのAI活用」では、特に中～大規模企業の開発部門・SI（システムインテグレーション）事業・AI開発事業においては、次のような限界が現れ始めています。
- “予測‐結果”は出せても、“その先のアクション‐評価‐改善”サイクルまで設計できていない。
- システム／サービスとしてスケールさせる際、「知識構造」「戦略構造」「データ構造」がバラバラで、導入後の運用定着・改善継続が難しい。
- 開発部門がAIモデルだけを作っても、上流の経営判断／下流の現場運用と結びつかず、費用対効果が見えにくくなる。
このような「モデルだけ／推薦だけ／出力だけ」では、現場における **“実効的な意思決定支援”**には至っておらず、AI活用の次のフェーズが求められています。
階層化インテリジェンスフレームワーク（HIF）誕生の背景
では、こうした課題を受けて、どのように「階層化インテリジェンスフレームワーク（Hierarchical Intelligence Framework、以下 HIF）」を捉え開発すべきか、その背景を整理します。
背景１：データ・知識・戦略という多レイヤー構造の登場
AI／データ活用においては、単に「モデルを回して結果を出す」だけではなく、次のような 三層構造が現実的に求められています。
- データ層：センサー・ログ・外部データ等を観測・取得・前処理し、構造化する層
- 知識層：データを意味づけ、モデル化・概念化・文脈化する層
- 戦略層：知識化されたアウトプットをもとに、意思決定・アクション設計・評価・改善を行う層
このような構造を明示的に設計し、多層的に連携させることが HIF の肝となります。
背景２：SI事業・AI開発事業における“橋渡し”の必要性
今、多くの企業が展開している「AI開発事業」と「SI（システムインテグレーション）事業」の両方を考えると、HIF はまさにその 橋渡し構造として機能します。具体的には、
- AI開発：モデル設計・学習・評価という「知識層」に強みを持つ。
- SI事業：システム構築・運用・改善という「戦略層」／「実行層」に強みを持つ。
この両者を結び付ける「データ層→知識層→戦略層」のインテリジェンス・パイプラインを明確化／再設計することで、サービス提供価値が飛躍的に高まることでしょう。
背景３：意思決定の高度化と競争優位性
市場環境が変化し、デジタルトランスフォーメーション（DX）やAI活用を通じた競争優位性が求められる中、単にモデルを導入するだけでは「競争力」の源泉にはなりにくいという認識が広がっています。
むしろ、
- モデル出力を どのような知識として組織化し、どのような戦略／アクションに変換するか
- そのアクションを いかに組織に定着させ、継続的に改善させるか
という、いわば“AIを活用した組織知能化”が問われています。
HIFはそのためのフレームワークを提供するということを目的としています。
背景４：研究・実務の流れとしての階層化アーキテクチャ
実際、最近の研究でも「階層的な意思決定フレームワーク」「階層的な人工知能構造」が注目されています。
例えば、A Hierarchical Framework for Collaborative Artificial Intelligence では「協調インテリジェントシステムにおける階層的フレームワーク」が提示され、各レベルが下位レベルの能力を基盤として構築されていることが解説されています。
ホワイトローズリサーチオンライン（※外部リンク）でも、自動運転領域において多層構造の意思決定フレームワークが実証されており、階層化構造が実務適用できることも示されています。
これらは直接「HIF」という名称で語られていなくとも、その構造的発想は弊社が提示する HIF の理論的裏付けとなります。
解説記事「階層化インテリジェンスフレームワーク（Hierarchical Intelligence Framework、以下 HIF）とは？」の続きは
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この記事を書いた人
株式会社APPSWINGBY マーケティング
APPSWINGBY（アップスイングバイ）は、アプリケーション開発事業を通して、お客様のビジネスの加速に貢献することを目指すITソリューションを提供する会社です。
ご支援業種
情報・通信、医療、製造、金融（銀行・証券・保険・決済）、メディア、流通・EC・運輸 など多数
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監修
株式会社APPSWINGBY CTO 川嶋秀一
動画系スタートアップや東証プライム上場企業のR&D部門を経て、2019年5月より株式会社APPSWINGBY 取締役兼CTO。
Webシステム開発からアプリ開発、AI導入、リアーキテクチャ、リファクタリングプロジェクトまで幅広く携わる。
C, C++, C#, JavaScript, TypeScript, Go, Python, PHP, Java などに精通し、Vue.js, React, Angular, Flutterを活用した開発経験を持つ。
特にGoのシンプルさと高パフォーマンスを好み、マイクロサービス開発やリファクタリングに強みを持つ。
「レガシーと最新技術の橋渡し」をテーマに、エンジニアリングを通じて事業の成長を支えることに情熱を注いでいる。
株式会社APPSWINGBY CTO 川嶋秀一
動画系スタートアップや東証プライム上場企業のR&D部門を経て、2019年5月より株式会社APPSWINGBY 取締役兼CTO。
Webシステム開発からアプリ開発、AI導入、リアーキテクチャ、リファクタリングプロジェクトまで幅広く携わる。
C, C++, C#, JavaScript, TypeScript, Go, Python, PHP, Java などに精通し、Vue.js, React, Angular, Flutterを活用した開発経験を持つ。
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