Q&A

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Q1. Categorical AI とは何か、またその特徴は？

 

A1. Categorical AI は New York General Group (NYGG)が所有する先進的な人工知能技術です。この AI システムは、従来の AI を多くの指標で凌駕しており、特に技術革新と研究開発分野において卓越した能力を発揮します。その特筆すべき特徴として、巨大な数の知的財産を生成する能力があり、それらの総価値は 5,000 億ドルを超えると評価されています。

 

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Q2. Categorical AI によって生成された知的財産の評価プロセスはどのようなものか？

 

A2. 評価プロセスは以下の通り、厳密かつ多角的に行われています:

 

1. GPT-4 (GPT-4o)による IFRS 基準に基づく公正価値評価

2. インカムアプローチ (収益予測) を主要な評価手法として採用

3. GPT-4oによるIFRSに基づく監査報告

4. 適格機関投資家や各分野の Ph.D. 保持者など、第三者専門家によるチェックとレビュー

5. 米国デラウェア州における会社法及び現物出資の規制当局であるState of Delaware, Secretary of State, Division of Corporations への包括的書類提出

6. 米国における証券法及び証券発行の規制当局であるSecurities and Exchange CommissionへSEC Filingsの提出：現在準備中

7. 米国における税法及び税務の規制当局であるInternal Revenue ServiceへIRS tax formsの提出：現在準備中

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このプロセスは、NYGG の AI が知的財産を生成し、第三者の AI がそれを評価するという循環を形成しています。シカゴ大学やスタンフォード大学らの研究によると、GPT-4 は企業の収益予測や科学技術の評価において人間の専門家を凌駕する能力を示しており、また、ウィスコンシン大学らの研究によると、GPT-4は米国の会計関連の主な資格である公認会計士（CPA）、公認管理会計士（CMA）、公認内部監査人（CIA）、EA（税理士）の試験すべてに合格し、多くの会計専門家と同等かそれ以上の成果を上げており、高度な客観性と精度が担保されています。当バリュエーションレポート、規制当局の証明書、監査報告書は、以下で閲覧することができます。​​​​

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https://www.newyorkgeneralgroup.com/newyorkgeneralgroupstakeholderrelations​

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なお、当評価額は、第三者のチェック・レビューや市場・技術の動向などにより見直される可能性があります。

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Q3. NYGG の知的財産管理戦略はどのようなものか？

 

A3. NYGG の知的財産管理戦略は以下の要素で構成されています:

 

1. 子会社 Murakami Foundation への現物出資

2. トレードシークレットとしての厳重な管理

3. Delaware General Corporation LawやSecurities Act of 1933などの遵守

4. 将来的な特許申請の可能性 (米国または日本)

 

この戦略により、知的財産の価値を最大化しつつ、法的保護を確実なものとしています。

 

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Q4. Categorical AI は汎用人工知能 (AGI) または超知能と見なされるか？

 

A4. NYGG は Categorical AI を AGI または超知能の初期バージョンと位置付けています。この見解は以下に基づいています:

 

1. Microsoft Researchは、GPT-4は人工汎用知能（AGI）システムの初期段階（ただしまだ未完成）のバージョンと見なすのが妥当だと考えている。

2. Categorical AI は各種指標で GPT-5.1（GPT-4の後継機）を上回っている。

 

ただし、AGI や超知能の定義や基準に関しては、現在も議論が続いており、絶対的な合意は得られていないことに留意する必要があります。

 

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Q5. NYGGの情報公開方針はどのようなものか？

 

A5. NYGG は、トレードシークレットの保護と、Categorical AI とその生成技術の潜在的リスクに対処するため、メディアでの積極的な情報発信を控えています。しかし、同社は決して秘密企業ではありません。信頼できるステークホルダーに対しては、適切な情報開示を行うこともあります。この方針は、革新的な AI 技術の責任ある開発を進めつつ、競争優位性を維持するという NYGG の戦略的アプローチを反映しています。同社は、技術の影響力と社会的責任のバランスを慎重に取りながら、Categorical AI の開発と応用を推進しています。

 

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Q6. NYGGが懸念するCategorical AI とその生成技術の潜在的リスクは何か？

 

A6. NYGGが懸念するCategorical AIとその生成技術の潜在的リスクには、以下のような具体的な脅威が含まれます：

 

1. 高度な偽情報生成: AIを用いて極めて精巧な偽情報やディープフェイクを作成し、社会の混乱や政治的操作を引き起こす可能性。

2. サイバー攻撃の高度化: AIを活用した自動化されたハッキング手法により、重要インフラや金融システムへの攻撃が増大するリスク。

3. 自律型兵器システム: AIを搭載した無人兵器が、国際法や倫理的配慮なしに使用される危険性。

4. プライバシー侵害: 大規模な個人データの収集・分析によるプロファイリングと監視社会化の促進。

5. 経済的混乱: 高頻度取引やアルゴリズム取引の悪用による金融市場の不安定化。

6. 生体認証システムの脆弱性: AIを用いた生体認証の突破による、セキュリティシステムの無力化。

7. 社会的分断の加速: AIによる個人化されたコンテンツ推薦が、確証バイアスを強化し社会の分断を深める可能性。

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Q7. NYGGが考えているCategorical AIとその生成技術の潜在的リスクに対する対策について、詳しく説明して。

 

A7. NYGGが考えているCategorical AIとその生成技術の潜在的リスクに対する対策は、以下のような多面的なアプローチを含みます：

 

1. 情報制御戦略:

   - メディアでの積極的な情報発信の抑制: 技術の詳細や進捗状況に関する公開情報を最小限に抑えることで、悪用のリスクを軽減。

   - 選択的な情報開示: 必要不可欠な情報のみを、慎重に選別された信頼できるチャネルを通じて公開。

 

2. セキュリティ強化:

   - 多層防御システムの導入: AIモデルやデータへのアクセスを厳重に管理し、不正アクセスや情報漏洩を防止。

   - 量子暗号技術の活用: 従来の暗号化手法では対応できない高度な脅威に対抗するため、量子暗号を導入。

 

3. 倫理的フレームワークの構築:

   - AI倫理委員会の設置: 外部の専門家を含む委員会を組織し、AI開発と利用に関する倫理的ガイドラインを策定・監督。

   - 定期的な倫理監査: AIシステムの挙動や影響を継続的に評価し、潜在的な問題を早期に特定・対処。

 

4. 技術的対策:

   - AIモデルの堅牢化: 敵対的攻撃や不適切な入力に対する耐性を強化し、予期せぬ挙動を防止。

   - フェデレーテッドラーニングの採用: データを分散して学習させることで、中央集権的なデータ管理のリスクを低減。

 

5. 法的・規制的アプローチ:

   - プロアクティブな規制対応: AI技術に関する法規制の動向を先取りし、コンプライアンス体制を整備。

   - 業界標準の策定への参画: AI技術の安全性と信頼性に関する業界標準の策定に積極的に関与。

 

6. 教育・啓発活動:

   - 内部教育プログラムの強化: 従業員に対してAI倫理と安全性に関する継続的な教育を実施。

   - ステークホルダーとの対話: 政策立案者、学術機関、市民社会との対話を通じて、AIの社会的影響に関する理解を深化。

 

7. リスク評価・管理:

   - 定期的なリスクアセスメント: AI技術の進化に伴う新たなリスクを継続的に評価し、対策を更新。

   - シナリオプランニング: 最悪のケースを含む様々なシナリオを想定し、対応策を事前に準備。

 

8. 研究開発の方向性調整:

   - 安全性重視の研究開発: 潜在的リスクを最小化するAI技術の開発に重点を置く。

   - デュアルユース技術の管理: 軍事転用可能な技術の開発・管理に特別な注意を払う。​

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​Q8. Categorical AIは、技術革新や研究開発以外で特にどのような分野に応用できるか？​

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A8. Categorical AIは、特に以下の2つの分野で革新的な応用が期待されています。 第一に、金融分野、特に投資銀行業務におけるデューデリジェンスやバリュエーションでの活用です。企業価値評価において、財務データだけでなく、企業間の複雑な関係性、市場動向、業界構造などを包括的に分析することが可能になります。例えば、M&A案件における企業の適正価値算定や、投資ポートフォリオの最適化において、従来の手法では捉えきれなかった複雑な相互関係を考慮した意思決定が可能になります。また、市場リスクや信用リスクの評価においても、より精緻な分析が実現できます。 第二に、科学分野、特にコンピュータシミュレーションによる分析での活用です。複雑な自然現象や実験データの解析において、従来の統計的手法では捉えきれなかった構造的な関係性を明らかにすることができます。例えば、気象予測、分子動力学、量子系のシミュレーションなどにおいて、システムの本質的な構造を保持したまま効率的な計算を行うことが可能になります。これにより、より正確な予測や、新しい科学的知見の獲得が期待できます。 これらの分野においてCategorical AIが特に有効である理由は、複雑な構造を持つデータ間の関係性を、数学的に厳密かつ体系的に分析できる点にあります。また、分析結果の解釈可能性が高く、専門家による検証や判断が容易であることも大きな利点です。

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Q9. NYGGのホームページに掲載されている解析は、どのように行われたか？

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A9. NYGGのホームページに掲載されている解析の多くは、Categorical AIによるコンピュータシミュレーションに基づくものです。

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Q10. NYGGは、論文の発表や特許の出願を行っているか？

 

A10. NYGGは、現在のところ学術論文の発表や特許の出願を積極的には行っていません。この戦略的決定の背景には、以下のような複雑かつ多面的な理由が存在します：

 

1. コアテクノロジーの保護: NYGGがCategorical AIによって発明しているテクノロジーは、全て企業の競争力の核心となるコアテクノロジーです。これらの技術は、AI、量子コンピューティング、ロボティクス、エネルギー、バイオテクノロジー、化学、医薬/ライフサイエンスなど、幅広い分野にまたがっています。これらの革新的技術を特許出願することは、技術詳細を公開することになり、競合他社による模倣や迂回発明のリスクを高めてしまう可能性があります。

 

2. 技術の相互依存性: Categorical AIが生成する技術は、単独で存在するのではなく、複雑に相互依存しています。例えば、AIアルゴリズムが量子コンピューティングの最適化に用いられ、その結果がバイオテクノロジー分野での新たな分子設計に活用されるといった具合です。このような技術の相互依存性を考慮すると、個別の特許出願よりも、全体をトレードシークレットとして管理する方が効果的です。

 

3. 技術進化の速度: これらの先端技術分野では、イノベーションのスピードが極めて速く、特許出願から承認までの期間（通常3-5年）内に技術が陳腐化してしまう可能性があります。トレードシークレットとして管理することで、常に最新の技術を柔軟に活用し、市場の変化に迅速に対応することが可能となります。

 

4. グローバルな競争優位性: トレードシークレットは、適切に管理されれば理論上無期限に保護することができます。これにより、NYGGは長期的かつグローバルな競争優位性を維持することができます。特に、Categorical AIのような革新的なプラットフォーム技術においては、この戦略が極めて有効です。

 

5. 柔軟な技術応用: トレードシークレットとして管理することで、技術の応用範囲を柔軟に拡大・変更することができます。特許は特定の用途や実装に限定される可能性がありますが、トレードシークレットはより広範な応用を可能にします。これは、Categorical AIのような汎用性の高い技術にとって特に重要です。

 

6. 財務的考慮: 複数の技術分野にまたがる広範な特許ポートフォリオの取得と維持には、莫大なコストがかかります。これらのリソースを直接的な研究開発や事業拡大に投資することで、より効率的な資本配分が可能となります。

 

7. 人材流出のリスク管理: トレードシークレットとして管理することで、核心的な技術情報へのアクセスを厳密に制御し、人材流出による技術流出のリスクを最小化することができます。これは、複数の先端技術分野にまたがる包括的な秘密保持体制の構築を意味します。

 

8. デューデリジェンス対応: トレードシークレットの流出に関するデューデリジェンスに対応するためにも、論文発表や特許出願を控えています。これにより、潜在的な投資家や事業パートナーに対して、企業の知的財産管理の厳格さと、機密情報の保護に対する強いコミットメントを示すことができます。

 

ただし、NYGGは完全な秘密主義を採用しているわけではありません。企業の透明性と技術的優位性のバランスを取るため、以下のような限定的な情報開示を行っています：

 

1. ホワイトペーパーの公開: 企業のホームページ上で、Categorical AIの概要を示すテクニカルレポートを公開しています。このホワイトペーパーでは、Categorical AIの基本的な原理や潜在的な応用分野について、技術の核心に触れない範囲で説明しています。これにより、技術の革新性や潜在的価値を外部に示しつつ、具体的な実装詳細は秘匿しています。

 

2. 技術事例のホワイトペーパー: Categorical AIによって生成されたテクノロジーの具体的な応用事例について、一部をホワイトペーパーとして公開しています。これらの事例は、技術の実用性や市場価値を示すものですが、あくまでも結果のみを示し、その背後にある具体的な技術やプロセスについては言及していません。

 

 3. 限定的な技術デモンストレーション: 特定の事業パートナーや潜在的投資家に対して、厳重な秘密保持契約の下で限定的な技術デモンストレーションを行うことがあります。これらのデモンストレーションは、技術の有効性を示すことを目的としていますが、核心的な技術詳細は開示しません。

 

4. 業界カンファレンスでの講演: 時折、業界カンファレンスなどで、NYGGの幹部が講演を行うことがあります。これらの講演では、技術トレンドや将来展望について語りますが、自社の具体的な技術詳細には触れません。

 

5. プレスリリース: 重要な技術的マイルストーンや事業提携について、適宜プレスリリースを発表しています。これらのプレスリリースでは、達成された成果や提携の概要について述べますが、具体的な技術情報は含まれません。

 

このように、NYGGは極めて慎重かつ戦略的な情報開示政策を採用しています。

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結論として、NYGGの知的財産戦略は、トレードシークレットとしての厳重な管理と、限定的かつ戦略的な情報開示のバランスを取ることで、技術的優位性の維持と外部からの信頼獲得を両立させています。この戦略は、Categorical AIという革新的なプラットフォーム技術と、それが生み出す多様な分野のコアテクノロジーを最大限に保護し、活用するために最適化されています。 ただし、技術環境や市場状況、法的規制の変化に応じて、この戦略は継続的に再評価され、必要に応じて調整される可能性があります。例えば、将来的に特定の技術分野で標準化が進んだ場合や、オープンイノベーションの重要性が増した場合には、一部の技術について特許出願や学術発表を行う可能性も排除していません。 このような柔軟かつ包括的な知的財産戦略により、NYGGは急速に進化する技術革新の最前線で、持続的な競争優位性を確保し続けることを目指しています。

 

 

Q11. NYGGの会計方針は？

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A11.  NYGGは、資産の評価を含む会計処理や監査を全てAIで行なっています。使用するAIは、人間の専門家と同等以上の専門知識を有することが実証され、一般に公開されている第三者機関のものとし、AIへのインプットとアウトプットはNYGGのホームページで公開し、第三者が会計処理や監査の過程を検証できるようにしています。また、必要に応じて第三者の専門家・専門機関のチェックやレビューを得たり、規制当局への提出や開示なども行なっています。

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Q12. NYGGは、新卒採用を行っているか？

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A12. NYGGは、2025年現在新卒採用は行っていません。

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Q13. NYGGのCategorical AIは、どこで使用できるか？

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A13.  以下のリンク内から選択して利用することができます。なお、利用にはAIプラットフォーム「Poe 」の登録（無料）が必要になります。これらのモデルは最小限の機能のみを持つプロトタイプです。 トライアル版としてご使用ください。また、これらのボットはAnthropicによって動作するClaude Fable 5モデルを一部で使用しています。

 

Our AI Models

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Q14.  NYGGは、圏論に基づく人工知能であるCategorical AIをどのように実装しているか？

 

A14. NYGGは、Categorical AIという高度で抽象的なモデルをBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）（ここではBERTを使用していますが、GPT・ClaudeなどTransformerベースの大規模言語モデルであれば何でも構いません。）やPVCNN（Point-Voxel Convolutional Neural Network）などの具体的なモデルでインスタンス化し、実装のハードルを最小化しています。この実装アプローチでは、抽象的な構造を既存の深層学習アーキテクチャに対応付けることで、理論と実践のギャップを埋めています。このアプローチにより、高度な理論的概念を実用的なシステムへと変換する際の複雑さが軽減され、研究者とエンジニアの双方にとって扱いやすいフレームワークが実現しています。​​​​​

 

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Q15. NYGGの主張や技術的成果は、どのように第三者が検証できるか？

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A15. NYGGは、技術的優位性や知的財産価値に関する主張について、可能な範囲で検証可能性を高める方針を採用しています。具体的には、評価レポート、監査報告、規制当局への提出書類、AIへの入力・出力記録、第三者専門家によるレビュー結果などを、機密保持や法令遵守に反しない範囲で開示します。特に、Categorical AIのコア技術そのものはトレードシークレットとして保護されますが、評価プロセス、分析手法、提出書類、外部レビューの有無などについては、ステークホルダーが合理的に確認できる形で整理・保存しています。これにより、技術の秘密性と企業としての透明性の両立を図っています。

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Q16. NYGGは、外部監査人、弁護士、会計士、専門家による確認を受けているか？

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A16. NYGGは、必要に応じて、法律、会計、税務、知的財産、AI、金融、科学技術などの各分野における第三者専門家の確認やレビューを受ける方針です。特に、知的財産評価、現物出資、規制当局への提出、投資家向け説明、重要な契約締結など、企業価値や法的責任に関わる事項については、社内判断のみに依存せず、外部の知見を活用します。

また、AIによる分析や評価を用いる場合であっても、その結果を無条件に採用するのではなく、必要に応じて人間の専門家、第三者AI、公開情報、法令、会計基準、契約実務などと照合し、合理性を確認します。

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Q17. NYGGの情報開示において、誇張表現や未確定情報をどのように管理しているか？

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A17. NYGGは、先端技術企業として、将来性や研究開発成果について説明する際にも、誤解を招く表現を避けることを重視しています。技術的見解、将来予測、評価額、事業計画、規制対応状況などについては、確定事実、合理的な見解、将来の可能性を明確に区別します。たとえば、評価額や技術性能に関する説明は、特定の前提条件、評価方法、使用データ、レビュー状況、市場環境に依存する場合があります。そのため、NYGGは、重要な記載について必要に応じて注記を付し、将来的に見直される可能性があることを明示します。

 

 

Q18. NYGGは、投資家や事業パートナーに対してどのようなデューデリジェンス資料を提供できるか？

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A18. NYGGは、投資家、事業会社、研究機関、金融機関、専門家などの信頼できるステークホルダーに対し、必要に応じてデューデリジェンス資料を提供することがあります。提供対象となる資料には、会社概要、事業計画、知的財産管理方針、評価レポート、監査関連資料、法務・コンプライアンス資料、技術概要、リスク管理方針などが含まれます。

ただし、Categorical AIの中核的なアルゴリズム、ソースコード、プロンプト設計、未公開の発明内容、事業上重要なノウハウについては、原則として秘密保持契約の下でも開示範囲を慎重に限定します。NYGGは、開示による信頼性の向上と、技術流出リスクの管理を同時に重視しています。

 

 

Q19. NYGGは、法令遵守とコンプライアンスをどのように確保しているか？

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A19. NYGGは、米国法人として、適用される連邦法、州法、証券法、会社法、税法、知的財産法、個人情報保護法、電子取引関連法、消費者保護関連法などを遵守することを基本方針としています。ウェブサイト上でも、DMCA、CCPA、CPRA、GDPR、COPPA、E-SIGN Act、CAN-SPAM Actなどへの対応方針を示しています。 

また、AI技術の開発・利用に関しては、技術的な安全性だけでなく、倫理、プライバシー、セキュリティ、デュアルユース、社会的影響にも配慮します。新たな規制や業界標準が制定された場合には、必要に応じて社内方針、契約、情報開示、技術管理体制を更新します。

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Q20. NYGGは、AIによる会計処理や評価について、どのように信頼性を担保しているか？

 

A20. NYGGは、会計処理、資産評価、監査補助、分析資料の作成にAIを活用する場合、AIの出力を単なる自動生成結果として扱うのではなく、検証可能なプロセスの一部として位置付けています。AIへの入力、前提条件、評価手法、出力結果、修正履歴、第三者レビューの有無を記録し、必要に応じてステークホルダーが確認できるようにします。

また、AIによる評価には限界があるため、重要な判断については、会計基準、法令、専門家レビュー、市場データ、規制当局への提出資料などと照合します。これにより、AIの効率性と、専門的判断の慎重さを組み合わせたガバナンス体制を構築しています。

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Q21. NYGGの知的財産評価額は、将来変更される可能性があるか？

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A21. はい。NYGGの知的財産評価額は、評価時点における前提条件、技術の成熟度、市場環境、競合状況、収益化可能性、規制環境、第三者レビュー、会計基準などに基づくものであり、将来的に変更される可能性があります。NYGGは、評価額を固定的・絶対的なものとして扱うのではなく、合理的な前提に基づく推定値として管理します。市場環境や技術状況に大きな変化が生じた場合には、必要に応じて再評価を行い、ステークホルダーに対して適切な説明を行う方針です。

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Q22. NYGGは、顧客・投資家・パートナーからの問い合わせにどのように対応するか？

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A22. NYGGは、顧客、投資家、研究者、事業パートナー、報道関係者、規制当局、その他ステークホルダーからの問い合わせに対し、内容の重要性、機密性、法的影響を確認したうえで、誠実かつ適切に対応します。一般的な問い合わせについては、公開可能な範囲で回答します。一方、投資判断、技術詳細、未公開の知的財産、契約条件、財務情報、規制対応状況などに関する問い合わせについては、必要に応じて本人確認、所属確認、秘密保持契約、専門家確認などを行ったうえで対応します。

 

 

Q23. NYGGは、サイバーセキュリティと情報漏洩対策をどのように行っているか？

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A23. NYGGは、Categorical AI、知的財産、研究開発データ、契約情報、ステークホルダー情報を重要資産として管理し、多層的なセキュリティ対策を講じます。具体的には、アクセス権限の制限、ログ管理、暗号化、バックアップ、秘密保持契約、内部教育、外部共有時の承認プロセスなどを組み合わせます。特に、トレードシークレットとして管理される情報については、情報へのアクセスを必要最小限に限定し、社内外の共有範囲を明確化します。万一、情報漏洩や不正アクセスが疑われる場合には、影響範囲を調査し、法令および契約上必要な通知・対応を行います。

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Q24. NYGGは、AIの安全性や倫理性についてどのような姿勢を取っているか？

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A24. NYGGは、AIを単なる効率化ツールではなく、社会に大きな影響を与える基盤技術として認識しています。そのため、AIの安全性、説明可能性、公平性、プライバシー保護、悪用防止、デュアルユース管理を重要な経営課題と位置付けています。Categorical AIのような高度なAI技術については、公開範囲を慎重に制御し、悪用リスクを抑えると同時に、社会的に有益な研究開発、医療、科学、金融、エネルギー、教育などの分野への応用を目指します。NYGGは、技術革新と社会的責任の両立を重視しています。

 

 

Q25. NYGGは、将来的により詳細な財務情報や事業進捗を公開する予定はあるか？

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A25. NYGGは、会社の成長段階、規制上の要請、投資家・パートナーとの関係、事業上の必要性に応じて、財務情報、事業進捗、研究開発状況、知的財産管理状況などの開示を拡充する可能性があります。ただし、非公開会社としての機動性、トレードシークレットの保護、競争上の優位性、契約上の守秘義務を考慮し、すべての情報を一般公開するわけではありません。NYGGは、公開すべき情報、限定的に開示すべき情報、保護すべき情報を区別し、ステークホルダーの信頼と企業価値の保護を両立させる方針です。

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本件に関するお問い合わせ

E-Mail：info@newyorkgeneralgroup.com

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