戦略と共に、覇者への道を。

Strong Reason make strong actions

強い理由があれば、強い行動が生まれる

King John, シェイクスピア

D professions' AI >> what we do

μ（平均）↑・σ（ばらつき）↓の経営。AIが分散を抑え成果を平準化。

AGI・AI/生成AI/機械学習/データ科学✖️映像/AI研修

Cognitive Evolution Lab × Symbiotic Digital Transformation で企業×AIの相互強化ループを設計。創造性と生産性のKPIを継続最適化し、Post‑AGIの持続成長へ安定収束。

argmax_{π} 価値(創造性, 生産性), s.t. コンプライアンス/資源制約。 CEL × SDXが企業×AIのMDPを設計し、Post‑AGI成長へ収束。

Leonard Pictures®︎

映像をナレッジグラフに
接続された検索資産へ転換し、

AI Mode の検索に解ける動画を供給。

感動 → 利益関数。

Leonard Pictures®︎ が
AI‑Native Film™ で argmax（営業利益）。

マルチモーダル×多段推論対応映像。
露出→視聴→商談化を閉ループ最適化。

Leonard Pictures®︎

感動を、営業利益に写像する力を。その手に。

Leonard Pictures®︎

映像をナレッジグラフに接続された
検索資産へ転換し

Post‑AGI 時代の持続成長に収束させます。

AI‑Native Film™ は、AI Mode（多段推論 plan & verify × マルチモーダル理解）に最適化された映像設計フレームです。
映像内のテキスト・音声・画像・メタデータを同一コンテキストで整列し、時刻根拠／章立て／エンティティ同定／出典を付与。これにより検索AIが直接参照・要約・根拠提示できる「解釈可能な一次情報」として機能します。

Cognitive Evolution Lab × Symbiotic Digital Transformation の知見で、企業・法律事務所 × AI の相互強化ループ（計測→学習→投下→検証）を設計。

露出（Rich Result / Key Moments）→視聴→遷移→商談化→受注までをKPIツリーに分解し、閉ループ制御で μ（成果の平均）を上げ、σ（ばらつき）を下げる運用へ。

「閉ループ」という言葉は文脈によって意味が変わりますが、

マーケティングや経営では、閉ループとは データ収集から改善までが循環している仕組み を指します。
例えば、顧客からのフィードバックを収集し → 分析し → 改善施策を実行し → その結果をまた評価する、という流れが一つのループとして完結する場合です。

Leonard Pictures®︎ 支援例

1) AI‑Native Film™

章立てTOC（t₀..tₙ）／時間根拠つき要約／セクション間の因果リンク。
【AI 向け】台詞/テロップ/数値を機械可読に整形、字幕・オーバーレイに時刻・数値・出典を明示。
Key Moments / Rich Result への適合率↑（タイムコード・要約・实体タグ）。

目的は、argmax 〔視聴完走率 × CTR × CVR × 粗利〕 s.t. ブランド・法務。

2) AnswerClip™ Studio

想定質問 Top 50–200 を Q→Intent→Clip に写像、≤15秒の即答クリップを量産。
各Qに根拠カット（timestamp）を割当、字幕内に数値・出典を強制。
AI Mode（AIモード）／AI による概要／検索結果／SNSリールの即答スロットにフィット。
Qカバレッジ率（Recall@Q）、一次情報参照率、解決までのレイテンシ↓。

3) CineGraph Link™

人物・製品・地名・組織・作品をエンティティ抽出→正規化（Wikidata/Schema/ナレッジグラフ）。
公式／プレス／百科／レビュー等の信頼ソースへ相互参照を設計。
エンリッチ（属性補完・関係推論）を促進、誤同定・誤要約の抑制。
EL（Entity Linking）Precision/Recall、Grounding率、誤要約率↓。

Leonard Pictures ®︎ の評価 KPIと目的関数

目的関数（営業利益 Π） $$ \Pi = E \times v \times c \times r \times m \;-\; (C_{\text{制作}} + C_{\text{配信}} + C_{\text{運用}}) $$ * $E$：露出（Impression / 出現回数）
* $v$：視聴率（再生/出現）
* $c$：遷移CTR（クリック/再生）
* $r$：CVR（商談・受任/遷移）
* $m$：粗利（単価−変動費）

微分（改善余地の優先度） $$ \Delta \Pi \approx \frac{\partial \Pi}{\partial E}\Delta E + \frac{\partial \Pi}{\partial v}\Delta v + \frac{\partial \Pi}{\partial c}\Delta c + \frac{\partial \Pi}{\partial r}\Delta r + \frac{\partial \Pi}{\partial m}\Delta m - \Delta C $$ → AnswerClip は $c$,$r$ を、AI‑Native Film は $E$, $v$ を、CineGraph Link は $E$,$c$ と誤要約率（負の外部性）を主に押し上げます。

運用フレーム
* 方策更新：ベイズ/多腕バンディットで探索–活用（ε）を自動調整。
* 制約条件：s.t.（法務・表現・ブランド一貫性・Pマーク等）。
* 安定化：μ↑・σ↓／Regret最小化／収束判定（効果サイズ & 事前停止）。

D professions' AI®︎

D professions' AI®︎ で
生成AI／意思決定アルゴリズム
を経営中枢へ実装し

「AI導入」を超える

「経営そのものの再設計（AI‑centric redesign）」を支援します。

主に、企業・法律事務所の経営者／経営弁護士／弁護士／取締役／経営企画／DXリーダー／AIプロジェクト統括CXO／次世代マネジャーを対象として支援をさせていただいております。

D professions’ AI®︎ のアプローチ

因果設計（データ→意思決定→成果）をKPIツリーに分解し
AI Mode（ベクトル検索・類似度・Query Fan‑Out）に解ける情報設計
閉ループ運用（計測→学習→投下→検証）でμ（期待利益）を上げ、σ（ばらつき）を下げます。

経営の目的関数 Π（利益）を実運用で最大化する「継続アップデート可能な経営OS」を提供します。

D professions’ AI®︎ は、生成 AI と意思決定アルゴリズムを経営の中枢に実装し、「AI を導入する」段階を超えて経営そのものを AI を中心に据えて再設計します。主に、企業および法律事務所の経営者や経営弁護士、弁護士、取締役、経営企画、DX リーダー、AI プロジェクトを統括する CXO、次世代マネジャーの方など、意思決定の現場に関わる方々を支援させていただいております。私たちは、データから意思決定、そして成果へと至る因果を KPI 木に分解し、ベクトル検索や類似度、Query Fan‑Out など AIモード（AI Mode）に「解ける」情報設計を施します。計測、学習、投下、検証の閉ループ運用で、期待利益の平均 μ を引き上げつつばらつき σ を抑え、経営の目的関数 Π（利益）を実運用で最大化する、継続アップデート可能な経営 OS を提供します。

D professions' AI®︎ 支援例

AIモード対策シミュレーション

AI検索（AIモード（AI Mode）・AIによる概要等）での解答候補化・ランディング誘導を最大化。
ベクトル検索／類似度／Query Fan‑Out をNDCG@k / Recall@k / MRRで評価。
クエリ→意図→資産（ページ・動画・Q&A・構造化データ）の最適写像。

AI 検索における解答候補化とランディング誘導を最大化するために、クエリから意図、意図から自社資産（ページ、動画、Q&A、構造化データ）への写像を精密に設計します。ベクトル検索と類似度の指標、そして Query Fan‑Out の展開を NDCG@k、Recall@k、MRR といったランキング評価で検証し、欠落領域を定量的に提示します。結果として、AIモード（AI Mode）・AI による概要(AI Overviews) に引用されやすい一次情報の構造化が前提化され、露出から遷移、そして商談化までの路線が一本化されます。

社内データの機械学習分析 × 経営ダッシュボード

需要・受注・LTV・離脱・在庫・稼働を回帰／分類／時系列で推定。
貢献度分解（SHAP等）で意思決定の説明可能性を担保。
粗利寄与、予測誤差（MAPE/RMSE）、利益曲線（Profit Curve）。

需要、受注、LTV、離脱、在庫、稼働といった業務変数を回帰・分類・時系列モデルで推定し、誤差は MAPE や RMSE で管理します。説明可能性は SHAP などの貢献度分解で担保し、各施策が粗利に与える寄与を利益曲線（Profit Curve）として可視化します。こうして見えたボトルネックに対し、勾配の大きい箇所から投資を振り向けることで、ΔΠ の回収速度を高めます。

法律事務所の受任予測と閾値最適化

モデル
　ロジスティック回帰／勾配ブースティング＋確率校正（Platt/Isotonic）。

目的

$\max \sum_{i} [p_{i} \cdot {Margin}_{i} - K_{i}] \cdot 1 {p_{i} \geq τ_{i}}$

最適閾値（原則）

$\tau_i^\* = \dfrac{K_i}{\text{Margin}_i}$

　（Margin＝期待売上−変動費）。

出力
　案件スコア、優先接客リスト、チャネル別配分。

　受任確率はロジスティック回帰や勾配ブースティングで推定し、Platt あるいは Isotonic による確率校正で意思決定に使える数値へ整えます。目的は、

$\max \sum_i [p_i \cdot \text{Margin}_i – K_i] \cdot \mathbf{1}\{p_i \ge \tau_i\}$

　を満たすことにあり、収益マージンに基づく最適閾値の原則は　

$\tau_i^{\ast} = K_i/\text{Margin}_i$

　によって与えられます。結果として、案件スコアと優先接客リスト、そしてチャネル別の配分方針が一貫したロジックで提示されます。

広告配分の数理最適化

問題設定

$\max_{b \ge 0} \sum_j \text{Profit}_j(b_j)$

s.t.

$\sum_j b_j \le B,\; b_j \le \text{cap}_j$

推定
　チャネル反応関数

$\text{Profit}_j(b)$

　を Diminishing Return で近似（例：

$\alpha_j\log(1+\beta_j b)$

解法
　凸緩和／勾配法／多腕バンディット（UCB/TS）で探索–活用を自動調整。

配分の問題は $\max_{b \ge 0} \sum_j \text{Profit}_j(b_j)$ という形で定式化し、総予算 $\sum_j b_j \le B$ とチャネル上限 $b_j \le \text{cap}_j$ の制約のもとで解きます。チャネル反応関数 $\text{Profit}_j(b)$ は逓減収益を仮定した $\alpha_j \log(1+\beta_j b)$ などで近似し、凸緩和や勾配法、多腕バンディット（UCB/Thompson）を用いて探索と活用の割合を自動調整します。これにより、短期の回収と長期の学習が衝突せず、動的な最適点へ収束します。

配信時間・稼働最適化

目的
　時間帯×媒体×事件種で受任率ピークに資源をアロケーション。

手段
　時系列分解＋制約付き最適化（人員・SLA・ブランドs.t.）。

時間帯、媒体、事件種を掛け合わせた反応ピークを時系列分解で抽出し、人的稼働や SLA、ブランド基準といった制約 s.t. を明示したうえでアロケーションを設計します。広告投下のタイミングを受任率の山に合わせることで、同一予算でも実質的な受任ロスを削減できます。

【法律事務所向け】受任最大化の数理

閾値最適化・広告配分・時間配信・受任予測を閉ループで回し、
μ（期待利益）を上げ σ（ばらつき）を下げる運用へ安定収束。

$\Pi = \sum_i \bigl[p_i \cdot (R_i – V_i) – K_i\bigr]\cdot \mathbb{1}\{p_i \ge \tau_i\} – C_{\text{固定}}$

単月の利益は

$\Pi = \sum_i \bigl[p_i \cdot (R_i – V_i) – K_i\bigr]\cdot \mathbf{1}\{p_i \ge \tau_i\} – C_{\text{固定}}$ と表せます。

ここで $p_i$ は受任確率、 $R_i$ は単価、 $V_i$ は変動費、 $K_i$ は獲得コスト、 $\tau_i$ は応対の閾値です。

期待利益を最大化するための基本則は $\tau^{\ast} = K/(R – V)$ であり、予測確率が $\tau^{\ast}$ 以上の案件に注力すると、同一稼働でも粗利が押し上がります。チャネル別に見る場合は $\tau_c^{\ast} = K_c/(R_c – V_c)$ を用い、媒体ごとのプライオリティを決めます。

モデルの運用では、案件属性やマーケ指標、稼働変数を統合し、リーケージを防ぎながら学習します。評価は AUC や Lift のみならず Profit Curve や Incremental ROI を併用して意思決定に落とし込み、PSI や KS によるドリフト監視で自動リトレーニングを回すことで、精度と収益の両面で陳腐化を抑えます。

目的関数（単月）

$\Pi = \sum_i \bigl[p_i \cdot (R_i – V_i) – K_i\bigr]\cdot \mathbb{1}\{p_i \ge \tau_i\} – C_{\text{固定}}$

閾値設計

（１）最適閾値

$\tau^\* = \dfrac{K}{R – V}$

予測確率

$p \ge \tau^\*$

　　の事件案件を積極対応 ⇒ 期待利益最大化。

（２）チャネル別　　

$\tau^\*_c = \dfrac{K_c}{R_c – V_c}$

　　で配分の優先度を決定。

モデル運用の要点

（１）データ設計
　　　案件属性＋マーケ指標＋稼働変数を統合、リーケージ防止。

（２）評価
　　　AUC/Liftに加えProfit Curve / Incremental ROIを採用。

（３）校正
　　　確率校正で利益最大化の閾値が実数値化。

（４）再学習
　　　ドリフト監視（PSI/KS）→自動リトレで陳腐化抑制。

運用フレーム（評価・最適化）

KPI の流れは、露出 $E$ から訪問 $V$ 、相談 $Q$ 、受任 $A$ 、そして粗利 $M$ へと続き、全体の利益は

$\Pi = E \cdot r_{EV} \cdot r_{VQ} \cdot r_{QA} \cdot M – (C_{\text{制作}} + C_{\text{配信}} + C_{\text{運用}})$

として分解可能です。

運用はまず計測から始まり、時刻根拠と出典を持つイベントを定義してデータ品質を確保します。次に因果推論と機械学習、特に確率校正を通じて学習し、続いてポリシー反復や多腕バンディットで配分や閾値、クリエイティブを更新します。

検証はベイズ AB と連続モニタリングで早期停止を可能にし、法務やブランド一貫性、個人情報、SLA といった制約条件のもとで安全に運用します。

ダッシュボードには KPI 分解と収益寄与、分散や下方 CVaR などのリスク指標、さらに Regret の推移を並べ、特徴量寄与やカバレッジ、外挿検知といった説明可能性指標で監査性を保ちます。

戦略と共に、覇者への道を。

強い理由があれば、強い行動が生まれる

μ（平均）↑・σ（ばらつき）↓の経営。AIが分散を抑え成果を平準化。

Leonard Pictures®︎

映像をナレッジグラフに接続された検索資産へ転換し、 AI Mode の検索に解ける動画を供給。

感動 → 利益関数。Leonard Pictures®︎ が AI‑Native Film™ で argmax（営業利益）。

マルチモーダル×多段推論 対応映像。 露出→視聴→商談化を閉ループ最適化。

感動を、営業利益に写像する力を。その手に。

Leonard Pictures®︎

映像をナレッジグラフに接続された検索資産へ転換し

Post‑AGI 時代の持続成長に収束させます。

Leonard Pictures®︎ 支援例

1) AI‑Native Film™

2) AnswerClip™ Studio

3) CineGraph Link™

Leonard Pictures ®︎ の 評価 KPIと目的関数

D professions' AI®︎

D professions' AI®︎ で生成AI／意思決定アルゴリズムを経営中枢へ実装し

「AI導入」を超える

D professions' AI®︎ 支援例

AIモード対策シミュレーション

社内データの機械学習分析 × 経営ダッシュボード

法律事務所の受任予測と閾値最適化

広告配分の数理最適化

配信時間・稼働最適化

【法律事務所 向け】受任最大化の数理

閾値最適化・広告配分・時間配信・受任予測を閉ループで回し、μ（期待利益）を上げ σ（ばらつき）を下げる運用へ安定収束。

目的関数（単月）

閾値設計

モデル運用の要点

運用フレーム（評価・最適化）

映像をナレッジグラフに
接続された検索資産へ転換し、

AI Mode の検索に解ける動画を供給。

感動 → 利益関数。

Leonard Pictures®︎ が
AI‑Native Film™ で argmax（営業利益）。

マルチモーダル×多段推論対応映像。
露出→視聴→商談化を閉ループ最適化。

映像をナレッジグラフに接続された
検索資産へ転換し

Leonard Pictures ®︎ の評価 KPIと目的関数

D professions' AI®︎ で
生成AI／意思決定アルゴリズム
を経営中枢へ実装し

【法律事務所向け】受任最大化の数理

閾値最適化・広告配分・時間配信・受任予測を閉ループで回し、
μ（期待利益）を上げ σ（ばらつき）を下げる運用へ安定収束。