MiroMindとは何ですか？
MiroMindは、人間の知能とAIを鏡のように映し出し、つなぐことで、確実な予測と未来の加速を実現する次世代AIプラットフォームです。従来の確率的な生成にとどまらず、「検証可能な正確性」を追求した自己進化型の重厚長大ソルバーとして設計されています。特に金融、科学、法務など、ミスが許されない重要なタスクに特化しており、複雑な論理的推論を100ステップ以上も安定して処理できるのが強みです。
このプラットフォームの核となるのは、2350億パラメータの「MiroThinker」モデルと、それを支える「MiroMind OS」。単なる会話AIではなく、段階ごとに検証しながら論理的に思考する「システム2思考」 を実装し、信頼性の高い意思決定を可能にします。
MiroMindの特徴は何ですか？
- 検証中心アーキテクチャ: 各推論ステップを個別に検証し、99.99%以上のステップ精度で99%の累積正確性を達成
- DAG推論プロトコル: 並列探索・ロールバック・再計画が可能な有向非巡回グラフ（DAG）ベースの推論エンジン
- 自己進化機能: 解決した問題から学習し、内部SWE-benchや「自己手術」を通じて継続的に性能向上
- MiroMind OS: 複雑な問題解決のための状態管理・構造化メモリ・ポリシー実行を統合制御
- 領域拡張対応: コード領域から数学・科学・金融ロジックへと適用範囲を広げる柔軟な設計
- トレーサブル推論チェーン: 全ての結論に至る過程を記録し、監査や検証が可能
MiroMindの使用例は何ですか？
- 金融リスクモデリング: 米国ナスダック指数への影響要因をマクロ・セクター別に分析し、投資判断を支援
- 創薬研究: 分子シミュレーションと仮説生成を組み合わせ、新薬候補の発見を加速
- 法務コンプライアンス: 契約書の条項や規制マッピングを99%の確実性で解析
- 半導体業界分析: 中国の国内チップ設備規制など地政学的リスクをリアルタイム評価
- ソフトウェアエンジニアリング: 自動コード生成・デバッグ・アーキテクチャ最適化を「遅くても正しい」アプローチで実施
- 公衆衛生予測: CDCの渡航警戒レベルや感染症動向をデータ駆動で予測
MiroMindの使い方は？
- プラットフォームにサインインし、目的に応じたエージェント（例：金融、科学、法務）を選択
- 具体的な質問やタスクを自然言語で入力（例：「来週の米国雇用統計がナスダックに与える影響は？」）
- MiroThinkerがDAG形式で推論チェーンを自動構築し、各ステップを検証
- 結果とともに、根拠となるデータソースや論理展開を確認可能
- 必要に応じてブランチを追加し、代替シナリオを並列で探索
- 最終出力をダウンロードまたはAPI経由で他のシステムと連携
