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Vital Mind AI Inc. のコアモジュール

予測キャッシュ

(Predictive Cache)

Predictive Cache（予測キャッシュ）は、ユーザーが指示を出す前にニーズを先読みする、未来志向のメモリシステムです。従来の「最近使ったデータを一時保存するキャッシュ」とは異なり、
このモジュールはユーザーの行動パターン、文脈、時間帯、意図などをもとに、必要な情報を事前に先回りして読み込みます。それはまるで、人間の脳が言葉を発する前に思考を準備する仕組みに似ており、 高速かつコンテキストに即したレスポンスを、ほぼ遅延なく提供することが可能です。

"まだ聞かれていない問いにも、先に応える知性。"

predictive cache

スマート忘却

(Smart Forgetting)

Smart Forgetting（スマート忘却）とは、脳が不要または古い情報を自然に捨てる能力を模倣した、記憶制御メカニズムです。すべてのデータを溜め込むのではなく、このモジュールは優先度の低い記憶や古くなった情報を動的に剪定し、文脈的に価値のある情報だけを保持します。

これは単なる「削除」ではありません。
使用パターン、経過時間、意味的な重要性に基づいて、意図的かつ選択的に忘却する高度な仕組みです。

"AIが記憶すべき価値ある情報だけを残し、不要なものは静かに忘れていく。"

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🔹 レイテンシー（遅延）

      不要な処理をスキップすることで、大幅に短縮。

​

🔹 電力効率

      無駄な計算を避けることで、省エネルギーを実現。

 

🔹 メモリ最適化

      本当に重要な情報だけを記憶に保持。

コマンドリコール

(Command Recall)

Command Recall モジュールは、セマンティック（意味ベース）のコマンドをトリガーとして、文脈に関連する情報や記憶を即座に呼び出すことを可能にします。
単純なキーワード一致に依存するのではなく、ユーザーの意図や意味を解釈し、休止状態や圧縮された状態の記憶から最も適切な情報をアクティブメモリへ再展開します。

それはまるで、人間の脳が匂いや音、あるいは質問をきっかけに記憶を再活性化させるように、
このシステムは**「コマンドの意味」から記憶を呼び起こす**のです。

"意味を理解し、本当に必要な記憶だけを呼び起こす。"

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エナジー・オプティマイザー

(Energy Optimizer)

Energy Optimizer（エナジー・オプティマイザー）は、メモリと計算リソースの流れをリアルタイムで監視・調整することで、エネルギーの無駄を最小限に抑える動的リソース管理モジュールです。単に電力を制限するだけでなく、使用されていないコンポーネントを自動的にオフにし、アクティブな経路にリソースを賢く再配分することで、ワットあたりの性能を最大化します。

これはまるで、人間の脳が休息中に使われない領域を休ませ、集中時には必要な部分だけを活性化するような働きです。
AIにも“エネルギーの集中と休止”という脳の仕組みを応用する——それが Energy Optimizer です。

"省電力にとどまらず、AIの動きを根本から変える。"

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Tier 1 到達へ──私たちがインフラの常識を塗り替える方法。

"私たちは誇りをもって、EIS V1+V2 をご紹介します。
本技術は、世界を支える Tier 1 レベルの AI・コンピューティング基盤技術と肩を並べる革新です。"

Tier 1 テクノロジー

🔷「Tier 1 テクノロジー」とは？

​

    Tier 1 テクノロジーとは、業界全体を支える中核的な革新技術      のことを指します。その多くは極めて希少で、技術的ハードル

    が高く、世界のごく一部のリーダー企業によって支配されて

    います。

​

主な例：

  • 高度な半導体（例：TSMC の 3nm プロセス）

  • プロセッサーアーキテクチャ（ARM、x86、Apple Silicon）

  • 大規模言語モデル（GPT、Gemini など）

  • クラウドインフラ（AWS、GCP、Azure）

  • 5G / 6G 通信技術

  • 次世代バッテリー

  • 遺伝子編集技術（CRISPR）

  • 量子コンピューティング

 

🔷 Elegant Intelligence™ はどこに位置づけられるのか？

​

    Elegant Intelligence System（EIS V1+V2）は、AI のため      の新たな Tier 1 基盤を提供します。
    それは、エネルギー効率が高く、軽量で、完全にオンデバイス      対応可能な次世代アーキテクチャです。

 

✅ 特徴：

​

  • GPU不要：モバイル端末やエッジ機器上でリアルタイムAIが実現可能

  • 最大95%の省電力効果

  • 最大92%の応答速度向上

  • “選択的忘却”によるコンパクトなメモリ構造

 

💡 ARM がモバイルチップの世界を変えたように、
     EIS は「人間規模のAI」を再定義します。それは、ローカライズ       され、効率的で、誰もがアクセス可能な AI。

​

➡️ 次世代の AI 民主化を支える、新たな基盤となるのです。

Logo

        Legal Notice

​

The information presented on this website is for educational, illustrative, and comparative purposes only.

 

“Tier 1” is a descriptive label based on internal analysis and publicly available technology standards; it does not represent an official ranking, certification, or endorsement by any external authority.

 

All trademarks, logos, and product names (e.g., GPT, ARM, AWS, Apple Silicon) are property of their respective owners and are used here solely for illustrative and educational purposes.

 

Performance metrics and efficiency claims (e.g., 95% energy savings, 92% latency improvement) are based on internal testing.

 

Actual results may vary depending on use case, system environment, and implementation.

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EIS は、ハードウェアを変更せずに、AI データセンターの電力・遅延・メモリ使用を根本から削減します。
 

1. AIデータセンターおよびクラウド向けの EIS V1+V2

✅想定されるユースケース（Applicable Use

    Cases）

​

  • 推論サーバーの最適化

  • 大規模言語モデル（LLM）の実行ノード

  • ベクター検索および再ランク付け処理

  • 埋め込みキャッシュおよびメモリ圧縮

  • マルチテナント型AIサービス（B2B / B2C向け）

  • 選択的忘却エンジン（SFE）
    古くなったキャッシュや不要なデータを破棄し、メモリの過負荷を軽減

  • 予測キャッシュコントローラー（PCC）
    ユーザーの繰り返しクエリを事前に読み込み、高速応答を実現

  • コマンドトリガー型リコール機構（CTRM）
    特定のコマンドに反応し、過去の関連データを即時呼び出し

​

  • Metaの予測 2026年 電力コスト：年間17億〜20億ドル

  • EIS V1+V2を導入した場合：30〜35%の電力削減が可能

  • 想定節約額：年間5億1千万〜7億ドル（2023年の使用傾向に基づく推定）

  • エネルギー最適化モジュール（EOM）
    メモリアクセスを最適化し、電力消費を最小化

  • 柔軟なスケーリング対応
    既存の CPU / GPU インフラにシームレスに統合可能

  • AIモデル再学習の高速化
    モデル更新時の冗長な計算処理を削減し、再学習時間を短縮

​

✅主なメリット（Benefits）

​

  • ⚡ エネルギー削減：平均30〜38%、最大60%       の電力削減が可能

  • ⚡ 遅延削減：応答速度が最大92% 向上

  • 💰 運用コスト削減：サーバー・電力コストで年       間数百万ドルの節約

  • 🧠 メモリ最適化：VectorDBおよびLLMサー        バーにおいて20〜40%のメモリ節約

  • 🔁 高いスケーラビリティ：既存のデータセン        ター構成と完全互換

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2.EIS V1+V2で動くGPT-4.0とGoogle Geminiは、どうなりますか？

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✅ AI市場の現状をしっかり見てみましょう。

 

    現在、OpenAI、Google、Metaのような巨大テック企業は、ひたすら演算量を増やしてAI競争を繰り広げていま

    す。 しかし、モデルのサイズを際限なく大きくし、サーバーを増設し、電力を浪費するやり方は、決して長くは続きま

    せん。 結局、どの企業もいつか「より小さく、速く、安価で、賢い記憶力まで備えたAI」を求めるようになるでしょう。

    そして、このイノベーションを可能にする唯一の技術的解決策こそが、EIS V1+V2なのです。

​

🎯 結論として、一言でまとめると、

 

    AI競争で真の勝者になるためには、OpenAIやGoogleも結局はEISのようなシステムを導入せざるを得ません。もし

    彼らが今すぐこの技術を取り入れれば、技術力、コスト、そしてユーザー体験のあらゆる面で、他社には真似できない

    圧倒的な優位性を手にすることになるでしょう。

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3. オンデマンド型モバイルAIにおける EIS V1+V2 の活用

✅ 対象アプリケーション（Target

     Applications）

​

  • 📱 リアルタイム翻訳・通訳

  • 🤖 AIアシスタント（例：Siri、Bixby）

  • 🎮 文脈認識型・スマートモバイルゲーム

  • 🧭 位置情報や状況に応じたパーソナライズサービス

  • 🗣️ 端末内で完結する音声・チャット型AIシステム

​

✅ EISの主要機能（Core EIS Functions）

​

  • 選択的忘却エンジン（SFE）：
    不要なデータを自動でクリア → ストレージの節約に貢献

  • 予測キャッシュコントローラー（PCC）：
    頻出コマンドを事前に読み込み → 応答時間を高速化

  • コマンドトリガー・リコール（CTRM）：
    条件一致時に過去のタスクを即時呼び出し

  • エネルギー最適化モジュール（EOM）：
    メモリ負荷を削減 → バッテリー寿命を延長

✅ 主なメリット（Key Benefits）

​

  • 🔋 バッテリー効率：30〜50%の消費電力        削減

  • ⚡ 超高速応答：遅延を最大92%短縮

  • 📶 オフライン対応：クラウド不要でAIが動       作

  • 📦 軽量AIアプリ：より小さく、より速く、         より賢く

  • 🌎 完全ローカルAI：端末上ですべてを処           理、サーバー不要

​

✅ ユースケース例（Example Use Cases）

​

  • 🔊 翻訳アプリ：PCC + CTRM による即         時フレーズ呼び出し

  • 🧠 スマート通知：SFEが古い通知を自動削       除

  • 📲 オフラインチャットボット：クラウド不       要のリアルタイム応答

  • 🎮 モバイルゲームAI：文脈に応じた動作 +       省電力制御

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4. ヒューマノイドロボティクスにおける EIS V1+V2 の活用

✅ 対象アプリケーション（Target           

     Applications）

​

  • 🤖 感情認識対応のソーシャルロボット

  • 🌍 リアルタイム環境インタラクション

  • 🗣️ 記憶ベースの会話型エージェント

  • 🦿 状況に応じた適応的な動作・応答プラン      ニング

  • 🧠 オンデバイスでの推論・学習処理

​

✅ EISによって実現される主な機能（Core

     Features Enabled by EIS）

​

  • 選択的忘却エンジン（SFE）
    – 古くなった記憶痕跡をフィルタリング → 関連性の高い経験のみを保持

  • 予測キャッシュコントローラー（PCC）
    – ユーザーの意図や環境パターンを事前に読み込み → 応答性向上

  • コマンドトリガー型リコールモジュール（CTRM）– 文脈に応じた記憶をオンデマンドで呼び出し

  • エネルギー最適化モジュール（EOM）
    – 計算負荷を最小限に → 動作時間を延長

✅ 主なメリット（Key Benefits）

​

  • 🔋 AI推論の省電力性能が最大50%向上

  • ⚡ ユーザーのジェスチャー・音声・コマンドへ       の即時応答

  • 🧠 記憶の優先順位付け → より人間らしい自       然なインタラクション

  • 🚶 クラウド接続なしでもリアルタイムで適         応可能

  • 📦 軽量モデル構成 → 組込み型ロボットシス      テムに最適

​

✅ ユースケース例（Example Use Cases）

  • 🤖 パーソナライズ記憶を持つコンパニオン        ロボット

  • 👨‍🏫 学習・介護ロボット：時間経過に応じて適       応可能

  • 🦿 小売・高齢者ケアなど動的環境で活躍する      サービスロボット

  • 🗣️ クラウド不要の多言語インタラクション

  • ​

🟦 推奨ウェブサイト・タグライン（Suggested

     Website Tagline）

 

    EISが、人間らしいロボットを可能にする。

    記憶・文脈・リアルタイム知能を、ローカルに内      蔵。

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5. EIS V1+V2 による次世代都市型航空モビリティ（UMA / eVTOL）への応用

✅ 対象システム（Target Systems）

​

  • ✈️ リアルタイム飛行判断AIシステム

  • 🛫 離着陸経路の予測アルゴリズム

  • 🚨 状況認識型アラート通知システム

  • 🤖 機内AIアシスタント / チャットボット

  • ⚙️ 予測型メンテナンスAI

​

✅ 中核EIS技術（Core EIS Technologies）

​

  • 🧠 選択的忘却エンジン（SFE）
    　 センサーデータや航路履歴の冗長部分を      クリーンアップし、メモリ負荷を削減

  • ⚡ 予測キャッシュコントローラー（PCC）
    　  頻繁に通過する航路や操縦判断をキャッ       シュ → リアルタイム処理を高速化

  • 🔁 コマンドトリガー型リコールモジュール     （CTRM）
    　 過去の緊急対応記録を即時呼び出し →        応答時間を最小化

  • 🔋 エネルギー最適化モジュール（EOM）
    　 メモリアクセスを効率化 → AIの消費電力      を削減

✅ 主な利点（Key Benefits）

​

  • 🔋 バッテリー効率
    　平均30〜45%の省エネ効果、特定のミッシ       ョンでは最大60%まで向上

  • ⚡リアルタイム応答性能
    　 意思決定処理が最大92%高速化

  • 🧠 メモリ最適化
    　 オンボードAIのメモリ使用量を35%以上削      減

 

✳️ EISは、ハードウェアの複雑化なしに、UAMの         安全性・応答速度・自律性を飛躍的に向上させま

     す。

 

✅ 活用例（Example Use Cases）

  • 🛬 自動離着陸支援（PCCによる経路予測）

  • 🌦 飛行中の意思決定（CTRMによる天候/乱        気流シナリオ呼び出し）

  • 👨‍✈️ 機内AI副操縦士（SFEによる効率的なデ        ータ管理）

  • 🛠 予測型メンテナンス（EOMにより診断負        荷を軽減）

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EIS enables advanced AI capabilities in the field—improving battlefield readiness and tactical agility.

EIS enables advanced AI capabilities in the field—improving battlefield awareness, speed, and survivability.

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6. 展開可能な軍用AIシステムにおけるEIS V1+V2の活用

✅ 対象プラットフォーム（Target Platforms）

​

  • 🎯 戦術用ドローン（UAV）

  • 🎒 バックパック型展開AIユニット

  • 🚛 コンテナサイズのモバイル司令AI

  • 🔊 音声コマンド対応の戦場アシスタント

  • 🛰️ 自律型偵察・監視モジュール

  • ​

✅ 主な利点（Key Benefits）

​

  • 🔋 バッテリー効率
    　平均30〜55%の省電力効果
    　補給なしでも任務時間を大幅に延長可能

  • ⚡AI判断の高速化
    　最大92%の遅延削減 → 即時応答性能の       向上

  • 🧠メモリ効率の最適化
    　35〜50%のオンボードメモリ節約
    　→ 軽量・小型なエッジAIハードウェアを実     現

  • 📡低帯域モード対応
    　クラウド接続を最小限に抑えたローカル       推論
    　→ GPS不通やジャミング環境下でも安定     稼働

✅ 使用されるコア技術（Core Technologies            Used）

​

  • SFE（Selective Forgetting Engine）
    任務終了後の古いデータを自動的に削除
    → メモリ効率を最大化

  • PCC（Predictive Cache Controller）
    既知の戦術パターンを事前キャッシュ
    → 反応速度を向上

  • TRM（Command-Triggered Recall Module）
    過去の戦闘行動を即時リコール
    → 状況に即した判断が可能

  • EOM（Energy Optimization Module）
    メモリアクセスの電力消費を最小限に抑制
    → 長時間運用に寄与

 

✅ 活用例（Example Use Cases）

​

  • ✈️ 偵察ドローン：繰り返されるパトロール       経路に対し予測的に反応

  • 🧠 現場コパイロットAI：音声コマンドで最       近の指令を再現

  • 🛡️ 自律型セントリー：超低遅延でローカル       判断を実行

  • 🎒 兵士携帯型AIユニット：バックパックサ       イズで超省電力AIを実現

​

📌 ウェブ用一文キャッチコピー（One-Line                  Summary for Web）

​

     「EISは、オフグリッド環境でも稼働する、賢

     く・長持ち・即応型の軍用AIを実現します。」

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7. EIS V1+V2によるエッジAI & IoTデバイスへの応用

✅ 対象デバイス（Target Devices）

​

  • 🕶️ ウェアラブル端末（ARグラス、フィット      ネスバンド）

  • 📺 スマートテレビ / ホームアシスタント機      器

  • 🛸 ドローン / 自律配送ロボット

  • ✈️ 都市型エアモビリティ機体（UMA /             eVTOL）

✅ EISモジュールの主要機能（Key Functions           of  EIS Modules）

​

  • SFE（選択的忘却エンジン）
    古いデータや不要なメモリを自動的にクリーンアップし、
    ストレージ容量と処理負荷を削減します。

  • PCC（予測キャッシュコントローラー）
    ユーザーの操作パターンを学習し、
    頻繁に使用されるコマンドをローカルにキャッシュ。→ 応答時間と電力消費を大幅に削減します。

  • CTRM（コマンドトリガー記憶モジュール）
    音声や操作コマンドに応じて、
    特定の文脈に関連する過去のデータ（例：設定やルート）を即座に呼び出します。

  • EOM（エネルギー最適化モジュール）
    メモリアクセスを効率化し、
    電力制限のあるエッジデバイスでのバッテリー寿命を延長します。

​

✅ パフォーマンス面での利点（Performance             Benefits）

​

  • 🔋 バッテリー効率
    　 平均30～50%の電力消費を削減

  • ⚡ 遅延の削減
    　 最大92%の高速応答を実現

  • 💾 ストレージ最適化
    　 メモリ負荷を30～40%削減

  • 🌐 オフラインAI機能
    　 クラウド依存を低減し、ローカル処理が        可能

  • 🚀 高速起動 & アプリの即時展開
    　 よく使うモジュールを事前にキャッシュ

 

✅ 利用例（Example Use Cases）

​

  • ⌚ スマートウォッチAI
    　オフライン対応のパーソナルアシスタント
    　→ バッテリー長寿命でスムーズな応答

  • 🕶️ ARグラス
    　状況に応じた視覚処理と先読みナビゲー     ションを実現

  • 📺 スマートテレビ
    　 ユーザーに最適化されたレコメンド機能
    　 → 読み込み時間を短縮し快適な視聴体        験を提供

  • ✈️ eVTOL コックピットパネル
    　 過去のルートや警告履歴の即時呼び出し
    　 → 効率的な電力制御と操縦支援に貢献

​

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"Vital Mind AI Inc.が追求する真のAI民主化とは、インテリジェントシステムをいつでもどこでも、すべての人に制限なく提供することです。"​

​

"すべての人にAIを。いつでも、どこでも。これこそがVital Mindの約束です。"

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      なぜ重要なのか（Why It Matters）

     EIS V1+V2 は、クラウドレベルの         インテリジェンスを 高性能GPUや       常時接続を必要とせずにエッジデバ       イスへ提供します。これにより、さ         まざまな業界でリアルタイムAIの導       入がより手軽かつ効率的になり、さ       らにプライバシーにも配慮された運        用が可能になります。

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8. ローカルAIシステムにおけるEIS V1+V2の活用 – 学校・病院・公共機関の機能強化に向けて

✅ 対象環境


・📚 学校：AIチューター、教育アプリ、生徒に合        わせた個別サポート
・🏥 病院：スマートトリアージシステム、予約管        理AI、症状ベースの応答機能
・🏛 自治体：住民向けAIサービス、リアルタイム        通知、自動化された行政処理

 

✅ 主な機能的メリット
・

🧠 選択的忘却エンジン（SFE）：古いデータや       機密情報を自動でクリーンアップ
・⚡予測キャッシュコントローラー（PCC）：         ユーザーの繰り返し操作を高速化
・🔁 コマンドトリガー記憶モジュール             

     （CTRM）：緊急時に過去の記録を即時呼び

      出し
・🔋 エネルギー最適化モジュール（EOM）：端末

      やサーバーの消費電力を削減

✅ 成果と利点

​​

  • 🔋 コスト効率：低消費電力のエッジサーバ       ー上でも高性能AIを実行可能

  • 🧠 データプライバシー：不要なログを削除       し、データ保持リスクを軽減

  • ⚡ 公共サービスの迅速化：住民の待ち時間      を短縮

  • 🌐 オフライン耐性：接続が不安定な環境で      もAI機能を維持

 

📌 ウェブサイト用キャッチコピー（提案）：


     「EISは、学校・クリニック・地域社会のために        ― よりスマートで安全、かつ効率的なローカ        ルAIを実現します。」

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「600回に及ぶ社内シミュレーションで実証済み」

✅ EIS V1+V2の性能検証のために、600回にわ      たるシミュレーションを実施しました。
    シミュレーションは、不安定なネットワーク環      境、限られたメモリ容量、低消費電力のモバイ      ル端末といった、現実に即した厳しい条件下      で行われました。

 

🔑 主な結果は以下の通りです：
    • ⚡レイテンシ最大92%削減（平均28～       

          35%）
    • 🔋エネルギー消費33～38%削減
    • 💾メモリ使用量最大40%削減
    • 📡オフライン時でも性能の85%を維持
    • 🧠繰り返しの問い合わせへの応答速度が3倍

          向上

 

これらの結果は**概算ではなく、統計的に有意な（p < 0.01）**平均値として取得されたものであり、EISがモバイル、エッジ、ミッションクリティカル環境において高い信頼性を発揮することを裏付けています。

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EIS V1+V2は、スマートフォン、ドローン、エッジデバイスなどの現実世界の環境を想定し、低消費電力のCPUやGPU上で意図的にテストされました。これにより、クラウドに依存せずとも高い価値を発揮できることが証明されました。

さらに、高性能システム上では、その効率性がさらに拡張され、より高速なリコール、より賢いキャッシュ処理、より深い最適化が可能になります。

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特許で守られた革新、600シミュレーションで証明された信頼性。

Vital Mind AI が提示するすべての性能指標は、特許取得済みのアーキテクチャおよび EIS V1+V2 システムに組み込まれた数学的アルゴリズムに基づいています。

​

これらの数値は、単なる理論的な予測や一度限りのベンチマークではありません。制限のあるモバイルおよびエッジ環境下で行われた600回以上の実環境シミュレーションにおける統計的に検証された平均値です。

​

性能結果は、正式に定義された特許保護付きのメカニズムを通じて生成されているため、コアモジュールおよび数式を忠実に実装するライセンシーであれば、同様の成果がそれぞれの環境でも再現可能であると私たちは強く信じています。

​

「これは推測ではなく、再現可能であり、再実証可能であり、かつ知的財産として法的に保護された技術です。」

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EIS V1+V2 — グローバル特許性の概要（2025年8月時点）

✅ 特許適格性
    カテゴリー： AIメモリ最適化（ハードウェア      + ソフトウェアアーキテクチャ）
    法的ステータス： CII（Computer-         

    Implemented Invention）/ 米国特許法第

    101条（USPTO）/ EPC第52条の下で特許

    適格と判断
   

    理由：
    抽象的なアイデアではなく、実行可能なフロ        ー、リアルタイム最適化、統合メモリモジュー

    ルによるエネルギー効率の改善など、具体的な

    技術的手段を伴っているため。

​

✅ 新規性（米国特許法 第102条 / EPC 第54

    条）

​

  • 独自のアーキテクチャ：4つの機能モジュール（PCC、SFE、CTRM、EOM）

  • 特有のロジック：優先度スコアリング、選択的忘却、トリガーによる記憶呼び出し

  • 単なる理論ではなく、600件以上のモバイル・エッジ環境での実証結果に基づく技術

 

✅ 進歩性・非自明性（米国特許法 第103条 /

     EPC 第56条）

  • 既知技術の単なる組み合わせではない

  • AIにおけるメモリ処理に新たな認知モデルを導入

  • 実用的なユースケースで裏付け：エッジAI、GPU不要システム、リアルタイムアシスタントなど

​

✅ 産業上の利用可能性

  •  適用分野： スマートフォン、IoT機器、オンデバイスAI、ドローン、NPUチップなど

  • 互換性： Apple Neural Engine、Google Tensor、ARM、Meta AIなど主要なAIプラットフォームに対応

​

🔐 特許防衛力（ディフェンス強度）

 

  • クレーム構造： システム、手法、アルゴリズムの3層構成による堅牢な保護

  • 回避設計の困難性： 以下のような具体的かつ革新的な仕組みにより模倣が極めて困難：

  – 優先スコア計算式（Priority Score                    Formula）
  – コマンドトリガー型記憶呼び出し         

         （Command-Triggered Recall）
  – 選択的記憶忘却エンジン（Selective

          Forgetting Engine）

  •  国際的な法的耐性： 各国の制度においても高い知財保護力を発揮できる設計

⸻

     総合特許性評価：

    ★★★★★（5.0 / 5.0）

​

     VEIS V1+V2は、世界的に見ても極めて高い

     特許取得可能性を持つ技術です。機能的な実

     装構造、600回を超える実環境シミュレーシ

     ョンに基づく実証データ、そして明確で強固

     なクレーム構成に支えられ、米（USPTO）、

     欧州（EPO）、国際機関（WIPO）、韓国

    （KIPO）、日本（JPO）における登録成功の

     可能性は非常に高いと結論づけられます。

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特許出願中・内部シミュレーションによる検証済み・法的保証はありません

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知的財産保護（IP保護）

     EIS V1+V2 は、多層的かつ積極的に出願さ         れたグローバル特許戦略のもとで保護されて

     います。

​

✅ 特許出願の状況

  • 米国特許：本出願（Non-Provisional）および一部継続出願（CIP：Continuation-in-Part）済み

  • 国際出願（PCT）：2025年7月出願済（米国基礎出願を優先権として活用）

  • 請求項の範囲：
    　・予測キャッシュコントローラー（PCC）
    　・選択的忘却エンジン（SFE）
    　・コマンドトリガー型リコール（CTRM）
    　・エネルギー最適化モジュール（EOM）
    　・エッジ／モバイル推論向けのハードウェアおよびソフトウェアアーキテクチャ

✅ 戦略的な知的財産防御

  • 多層構造の請求項：ソフトウェア・アルゴリズムとハードウェアの実行フローの両方を網羅

  • 回避が困難：中核的な技術（例：コマンドによるメモリリコール）は、機能出力と密接に結びついており、リバースエンジニアリングや設計回避は法的リスクが高い

  • グローバルな保護範囲：国際出願の初期段階で主要市場（米国、韓国、日本、EU、中国）における権利保護を確保済み

  • ​

✅ 特許強度の根拠

    「私たちの請求項は抽象的なアイデアではな          く、具体的なアーキテクチャと実行ロジックに

     基づいています。そのため、EISは単に効率的

     なだけでなく、法的にも強力な防御力を備え

     た技術です。」

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「当社の特許請求項は、単なる抽象的な概念ではありません。具体的な実装手順、メモリの流れ、検証可能な出力に基づいて構築されています。
この構造により、法的保護の強度が高まり、各国の法域においても確実に権利を行使できる設計となっています。」

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