私たちは、文脈を理解し、ユーザーの意図を推論し、顧客対応環境で自律的に行動できる言語モデルおよびインテリジェントエージェントを設計しています。研究では、対話管理、目標志向型推論、感情認識などを探求し、AIシステムが文書の要求開始、案件進捗の監視、複雑なやり取りの専門家へのエスカレーションなどのタスクを遂行できるようにします。これにより、クライアントコミュニケーションの信頼性と応答性を向上させます。

マルチモーダル推論の研究では、AIがテキスト、画像、構造化データを統合・解釈する方法を検討しています。複雑な文書を理解し、視覚情報と言語情報を関連付け、フォーマット間で意味的整合性を維持するモデルを開発しています。これにより、法的書類の自動補完、補足資料の相互検証、スキャン記録からの構造化データ抽出など、高度な文書自動化が可能となり、コンプライアンス重視の環境での正確性と効率性を大幅に向上させます。

従来のリトリーバル拡張生成（RAG）の効率的な代替手法を研究し、軽量な知識検索、文脈圧縮、動的メモリ最適化に焦点を当てています。知識に効率的にアクセス・適用しつつ、透明性と検証可能性を維持するシステムの構築を目指しています。これらの手法は、自動要約生成、整合性検証、文脈データの統合を支援し、デジタルトランスフォーメーションパイプライン内でのスケーラブルで信頼性の高い自動化を可能にします。