日本野村综合研究所（NRI）携手日本东京大学工学研究科技术经营战略学专攻田中谦司研究室，基于实际社会数据和学术研究成果，提出了以AI为核心的“社会韧性AI”新构想。该构想旨在通过数据分析捕捉社会与产业结构的变化，推动构建可持续的社会和产业基础。
“社会韧性AI”利用积累的专家知识和业务数据，借助AI代理自主完成从变化检测、原因分析到对策建议的全过程，不断提升预测和应对的精准度。
传统业务与决策模式难以应对结构性变化
随着社会和产业环境变化速度及复杂性的加快，尽管大量数据被积累，但对数据变化中潜在事件的准确捕捉和转化为业务行动的过程，仍高度依赖专家的经验和直觉等“隐性知识”。
尤其在产业基础设施维护等领域，人才老龄化和技术传承断层使得依赖专家应对的传统模式面临瓶颈。
尽管数字化和AI应用逐步推进，但多数仅停留在异常检测或分析阶段，缺乏从检测到原因分析、对策制定及效果验证的完整闭环，未能实现业务的根本变革。
“社会韧性AI”构想的特点与解决路径
该构想通过数学模型检测复杂社会系统的变化，分析原因，导出最优应对方案，并推动对策执行。不同于传统基于历史数据统计模式的预测AI，依托东京大学田中研究室的学术成果，能够在数据匮乏或无历史经验的情况下，通过数学模型实现变化检测和深度原因分析。
此外，传统预测AI多依赖结构化数据，而“社会韧性AI”利用AI代理将专家的隐性知识转化为形式化知识，纳入AI推理基础。
为实现复杂业务流程中的高级推理和对策执行，NRI凭借对日本企业的深刻理解，提供从业务重构到系统建设和运营的一体化支持。
通过结合东京大学田中研究室的学术优势与NRI的实践经验，目标打造不仅能分析问题，还能导出最优对策并自主执行的高质量AI系统。
具体包括以下三个连续执行的AI代理流程，由统筹的编排AI模拟专家思考过程：
1. 变化检测（监控与建模）
从多样数据源捕捉微观层面的异常和结构变化迹象。
2. 原因分析（根本原因识别与知识积累）
解析复杂因素，结合积累的知识确定根本原因。
3. 对策建议（行动方案探索与呈现）
根据实际情况提出最优应对措施并推动执行。
通过将执行结果反馈回系统，持续提升预测与应对能力，实现从微观数据分析到宏观业务判断的动态进化，这一反馈循环是“社会韧性AI”的核心价值。
该系统将推动决策模式由传统的“被动响应”转向基于预测的“主动预见”。
未来展望
“社会韧性AI”的首批应用场景聚焦于制造、能源、交通等社会与产业基础设施维护领域。通过传感器数据捕捉设备异常，结合学习专家隐性知识的AI进行原因分析和对策建议，解决人力不足和技术依赖个体的问题。未来计划扩大应用场景和行业范围。
NRI表示：“我们将与东京大学田中研究室携手，基于双方知识，通过‘社会韧性AI’的实施，变革过度依赖人力和经验的决策结构，致力于实现可持续且具韧性的社会与产业发展。”
