未来は小さな声で話しかけてくる。ーGAAS創始者 田中翔一朗
HITSERIES®AI
物質の座標と動きに関する振る舞いのコードがわかれば、人間とその物質は事実上相互に意思疎通できるようになり、生成AIにおいてTransformerが特定の系列データを異なる系列に変換（Transform）するのと同様に、（English text↔︎Japanese text, text↔︎image, text↔︎video)、[人間が理解できる自然言語↔︎物質の振る舞いのコード]の相互変換がコントロール可能になります。
AI/MLにより企業の収益力と競争力を高めるためには、物理学の最小作用の原理をコンセプトとした最小エネルギーによるデータインデックスモデルと、オンデマンドでのデータの収集、保存、呼び出しにインフラストラクチャが必要不可欠であり、同時にAIへのサステナブルな投資を実現する収益性と、将来収益を担保とした資本調達力を活用できる組織が必要となります。
To enhance a company’s profitability and competitiveness through AI/ML, a data collection model and infrastructure are indispensable prerequisites. Additionally, it requires an high margin organization that can utilize its profitability to continue investing and its capital raising capabilities by leveraging future revenue and cashflow.
AIを収益と競争力に繋げる基盤づくり
HITSERIES AIはAI/MLの活用の前工程となる事業のソーシングからプロダクト売上実現、ハイパーグロースのスケールエコノミクス証明と、続く資本調達による継続的なハイパーグロースの実現、最終的なフリーキャッシュフローの継続的な増加を実現します。
Accelerated computing
例えば、1990年代のゲーム業界でCPUに全ての処理をさせようとした時10%のプロセスに99%の情報処理キューが集まってしまっていました。これの10%のプロセスをGPUで並列処理させ、残りの90%の処理を汎用CPUに処理させることで、全体のスループットが向上することがわかり、現在のAccelerated computing architectureにつながっています。
CPU
Central Processing Unit, General purpose comuting
DPU
Data Processing Unit, data analytics data lake
GPU
Graphics Processing Unit
Deep Learning Network
現代型のビジネスは、インプットとアウトプットの間のブラックボックスを論理的に説明しようとはしません。DLNにおけるPDCAは欲しいアウトプットに対する明確なリーダーシップと意思決定を必要とします。
HITSERIES®AIまでの３プロセス
AI/MLはハイパフォーマンスなGPU/CPUを組み合わせて大量のデータから経済的に有用なアルゴリズムを見つけ出し、複合的な収益モデルを改善し続けるオペレーションプロセスです。企業がデータとAIを完全に活用できるまでには平均５年から10年にわたる中長期の計画と３つのプロセスが存在します。
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1.Revenue Test
所要期間：約１年
チーム人数：3名~
マイルストーンをプロダクト年商１億円として、httpsベースのプロダクトをリリース。
HITSCAN：プロダクト市場調査
HITPLAN：予算策定
HITSERIES CICD：プロトタイプ開発
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2.Margin Test
所要期間：約１〜２年
チーム人数：10~100名
マイルストーンをプロダクト年商５億円として、プロダクトベースの組織のグロースマシンの確立及びスケールエコノミクを証明するストラクチャリングを実施。
HITSERIES RevOps：グロースシステム確立
HITSERIES CAPITAL：カーブアウトファンド
HITSERIES SRE：プロダクト24時間365日保守
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3.Leverage Test
所要期間：約５〜７年
チーム人数：100~1000名以上
マイルストーンを年商100億円として、大型資本を調達し、新事業の5年以内の大型事業化、IPOを実現。
HITSERIES AI：AI導入による収益力、競争力強化
HITSERIES CAPITAL：国内銀行、国内外VC誘致
TANAAKK LAW：法律事務所による資本政策、報酬設計
Intersection of physics, neuroscience, and computing
the thruth about collective intelligence
What is Artificial Intelligence
In 1982, John Hopfield made a groundbreaking discovery that would bridge the gap between physics and neuroscience, laying the foundation for the artificial intelligence revolution we are witnessing today. In his paper, “Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities,” Hopfield proposed a model where simple, interconnected units, akin to neurons in the brain, could work together to solve complex problems, mimicking processes such as memory and pattern recognition. This idea, now known as the Hopfield network, became one of the cornerstones of modern neural networks and artificial intelligence.
Geoffrey Hinton predicted that AI will end up having a “huge influence” on civilization, bringing improvements in productivity and health care. Two pioneers of artificial intelligence — John Hopfield and Geoffrey Hinton — won the Nobel Prize in physics in Oct 2024.
What’s the future look like
人間がパターンや規則のある言語を話すのと同様に、生物、物質、分子、原子、量子、重力場に至るまで、あらゆる存在は規則を持っており、言語を持っていると言えます。コードがわかれば人間とその物質の振る舞いは相互に意思疎通できるようになり、text↔︎image, text↔︎videoとともに、人間が理解できるような言語に物事の規則が置き換えられていきます。そして、言語の規則を知るということは未来を予測することができるということです。21世紀はあらゆるものがコード化されて、予測され、人間は望む未来を選択できるようになるでしょう。
AIとは
Artificial Intelligence（人工知能）はAIと略されることが多いですが、AIで呼称しようとしている真意はAugmented Intelligence（拡張知能）であり、人間が自然界の現象を人間が理解できる言葉に置き換え、自然現象が起こす帰結に予測可能性を持たせるという意味で、認知領域、世界の境界線を拡張するものであり、未来を選択するためのツールであると言えるでしょう。
CASE STUDY
武蔵精密工業、icuco株式会社事例
AIによるデータ収益を実現させるためには、大量の情報が収集されるモデルとインフラストラクチャを確立する必要があるとともに、そのようなデータベースやネットワーク、コンピューティング能力を調達しつづけるための前提となる、収益構造の確立が必要不可欠となります。平均10年、資本100億円を要するSaaS事業の成立に必要な資本を社内で調達できる企業はコングロマリットにおいても稀であり、ステップを踏まえた成長計画策定と実行が求められます。
TANAAKK及びHITSERIES CAPITALの第１号案件であるicuco株式会社では、10ヵ年のゴール達成に必要なマイルストーンを２年おきにブレイクダウンし、プロダクト売上を確立するとともに、急成長に必要な資本を内部調達、外部調達しています。