生物脳
生き物が環境にどう適応するかを見る
Why not rush
なぜ「答えを急がない」ことが価値になるのか
一般的な生成AIは、一つのモデルが最も可能性の高い答えを一つ返します。効率化には向いていますが、研究や診断のように「まだ何が問題かも分かっていない」段階では、この仕組みは不向きです。可能性を早く一つに絞ってしまうからです。
Rainの多脳層AIは逆の設計です。複数の専門AI（脳）が、それぞれ別の視点から同じ問題を考え、意見が一致しない部分をあえて残します。その「ズレ」こそが、まだ気付かれていない仮説や兆候の入口になります。
Rain Discovery
研究アイデアを作るAI
研究の相談は、同じ問題でも見る人によって答えが変わります。「濡れた皮膚に貼れる素材がほしい」という相談があったとき——
ある視点水はじゃまだ。できるだけ排除したい。
別の視点水はヒントだ。はがすタイミングの合図に使えるかもしれない。
Rain Discoveryは、この2つのどちらが正しいかを決めません。なぜその見方をしたのかを比較し、そこから——
「水の量で貼る・はがすを切り替える素材」という、どちらの視点からも出てこなかった仮説を導きます。
Parallel thinking
4つの専門脳が、並列に考える
4つの脳は、まず別々に考えてから統合されます。
高分子化学脳
素材の結合・構造を見る
物理脳
力・水・エネルギーの動きを見る
機械工学脳
壊れ方・劣化・製造のしやすさを見る
結論を平均するのではなく、視点のズレそのものを情報として扱う——これがRainの多脳層AIに共通する設計思想です。
How to use
使い方は4ステップ
相談を書く
困っていることを、専門用語でなくてよい
目的を書く
求める性能・使用環境
考え方のズレを見る
各脳がなぜその視点を選んだか
試す
仮説と、次に検証すべき実験案を確認する
まずはLight・Standardで十分です。面白いズレが見つかった時に、Deepでさらに掘り下げます。
In development
Rain AWARE — 見落とされがちな可能性まで、思考に含める
開発中のプロダクトですが、考え方はDiscoveryと同じです。
「腰が痛い」と伝えると、一般的な生成AIはすぐに対処法やストレッチを提案します。症状名から答えを引き出す、パターンマッチング的な応答です。
Rain AWAREは、答えを急ぎません。いつから、どんな動きで、どんな痛み方か。状況を丁寧に聞き取り、筋肉の炎症反応のような、見落とされがちな可能性まで思考に含めます。
Rain AWAREは医療診断や治療の代替を目的とするものではありません。症状や健康上の不安がある場合は、医療機関・医療専門職へご相談ください。
答えを出すAIと、思考を広げるAI。
Rain AI Projectは両方を作っていますが、これは優劣の話ではなく、使い道が違うという話です。業務の自動化にはRain FieldやAIチャットボットを。まだ答えの見えていない研究・診断の初期段階には、Rain DiscoveryとRain AWAREを。