01 / Build
AIアプリと実験的プロトタイプ
青山氏自身の制作も含め、便利なサービスや内部ツール、実証アプリを小さく早く形にしていく枠です。
- LLM・RAG・マルチエージェントを使った実装実験
- 業務や生活を補助する小規模サービスの試作
- 実験段階でも触れるものを早めに公開
Philosophy
静かな拠点として
KURO AI LABは、収益を最大化するための場ではありません。AIをきちんと作り、開き、社会に返していくための母体です。
議論より試作、試作より公開。まず手を動かして形にする
閉じた場で完結する価値ではなく、共有可能な価値を優先する
便利さだけでなく、認知や幸福まで射程に入れる
小さな単位でも、明確なアウトプットが出る設計を重視する
01
課題を拾う
研究テーマは抽象論だけで決めず、日常の不便や参加者のプロジェクト、実務の現場から拾い上げます。
02
まず動くものを作る
机上の企画書よりも、小さくても触れるものを優先して試作し、価値と課題を可視化します。
03
公開可能な単位にする
リポジトリ、記事、サンプル、配布物などに分解し、第三者が追える形に整えます。
04
社会に返して改善する
公開後の反応や利用状況を踏まえ、さらに次の研究・実装につなげていきます。
Programs
4つの活動領域
ラボの成果は、議論量ではなく世の中に出るものの密度で決まります。
02 / Open
オープンソース公開
ラボの知見を閉じずに残すため、コード・設計・知見を再利用可能な形で公開します。
- OSSリポジトリやテンプレートの整備
- 設計思想や運用ノウハウのドキュメント化
- 個人制作を共同資産に変える公開フローの整備
03 / Return
社会実装とグッズ制作
便利なサービスだけでなく、AIに関する考え方や活動を伝えるグッズや体験物も成果物として扱います。
- 実用サービスの公開と改善
- ステッカー・冊子・周辺グッズなどの制作
- デジタルだけに閉じない発信手段の拡張
04 / Support
参加者プロジェクトの伴走支援
参加者がAIを使って何かを立ち上げたいとき、壁打ち・実装・公開までをゆるやかに支えるレイヤーです。
- アイデア整理とプロジェクト設計の支援
- MVPづくりや公開準備の伴走
- 営利・非営利を問わない小規模支援
Research
研究テーマ
単体のモデル活用に留まらず、実サービスとして何が成立するかを重視します。
生成AIとマルチエージェント設計
単体のモデル活用に留まらず、複数の役割を持ったAIをどう組み合わせると現実の対話や作業支援が改善するかを扱います。
RAG・知識流通・実務導入
知識を集めて終わるのではなく、現場の判断や会話の質をどう上げるかという実務接続を重視します。
人間の認知的幸福度とテクノロジー
公開プロフィールで触れられている関心領域を引き継ぎ、便利さだけでなく、思考や認知の負荷・喜びまで射程に入れます。
公開可能な研究開発の型
個人の試作を継続的な公開資産に変えるため、ドキュメント、デザイン、公開手順そのものも研究対象に含めます。
Join
一緒に、静かに、つくりませんか。
作る人、試す人、伝える人、進める人。
それぞれの関わり方でラボに参加できます。