01表現と行動制御
研究中活性化空間における行動表現
行動に関する特徴が活性化空間でどのように表現されるか、また、その表現に介入することでモデルの行動をどのように誘導できるかを研究します。これは、プロンプトだけに頼るのではなく、AIを内部から理解し、制御するための基盤となります。
Angular Steeringは、モデル内部の表現に介入することで、大規模言語モデルの応答行動を調整する手法です。
テクノロジー
テクノロジーを
テクノロジーを
支える
科学的基盤
Torilabは、AIモデルの内部にある基盤メカニズムを研究し、AIの行動を正確かつ柔軟に誘導する手法を開発しています。これにより、人間の感情を認識し、人とより深く対話し、適応するAIシステムの実現を目指します。
研究し、開発し、届ける。
NeurIPS 2025 Spotlight · 上位約3%
科学的
科学的
実証
世界有数のAI国際会議であるNeurIPS 2025において、上位約3%に選出されました。Torilabの「Angular Steering」は、シンガポール国立大学（NUS）の研究者と共同で取り組んだ研究であり、正式にSpotlightの評価を獲得しました。幾何学的空間においてLLMの行動を誘導することで、AIの応答を継続的かつ安定的、正確に調整することを可能にします。
~3%
NeurIPS 2025にて
論文Angular Steering: Behavior Control via Rotation in Activation Space
著者Minh Hieu Vu（Torilab） · Tan M. Nguyen（NUS）
評価NeurIPS 2025 Spotlight選出
コア研究とディープテック基盤
AIの行動を誘導するコアテクノロジーの創造
以下の4つの技術の柱が、Torilabの研究の基盤を形成しています。モデル内部で行動がどのように表現されるかの解明から、行動誘導手法の開発、そして感情認識AIへの拡張まで取り組んでいます。
02Angular Steering
入力➔活性化➔Angular Steering➔行動➔応答
発表済み・NeurIPS 2025幾何学的手法による行動誘導
部分空間内で活性化ベクトル（activation vectors）を回転させ、モデルの表現を目標とする行動の方向へ近づけたり、遠ざけたりすることで、言語モデルの行動を調整する手法です。推論中に、要求の拒否や応諾といった行動を強めたり弱めたりすることができます。
研究を見る →03Adaptive Steering
発表済み選択的な調整
誘導を行う前に、目標とする特徴に関連する条件を満たす活性化ベクトルを選択する手法です。これにより、行動をより選択的、安定的かつ柔軟に制御できます。誘導後も応答の一貫性を保ちやすく、高い安定性が求められる用途に適しています。
04感情・マルチモーダルAI
研究中行動誘導から感情認識AIへ
行動誘導の研究を、感情誘導の課題やマルチモーダルな対話型AIシステムへと拡張し、人の状態や文脈により適した応答を目指します。ユーザーの感情に応じて、より繊細に応答するAIアバターの実現を目標としています。
エンジニアリング・運用体制
研究を、実社会で稼働するAIシステムへ
AIシステム開発の全ライフサイクルを担い、設計、モデルの統合から運用インフラの構築、製品の継続的な改善まで一貫して取り組みます。Torilabのテクノロジープラットフォームは、感情認識を備えたリアルタイムのアバター対話を実現し、性能、パーソナライゼーション、安全性を考慮して最適化されています。以下の各技術には現在のステータスを明記しており、製品ごとの要件に応じて適用します。
01
AIシステム開発
AI・対話システム
モデル統合、対話制御、メモリ管理、パーソナライゼーション、AIオーケストレーション（AI orchestration）。
LLMオーケストレーション層
運用中Torilabが独自に開発したオーケストレーション層です。プロンプトエンジニアリング、セッションメモリ、情報検索とグラウンディング（retrieval & grounding）、リアルタイムのコンテキスト適応を管理します。これにより、一貫した対話とペルソナを維持しながら、モデルを効率的に活用します。
マルチエージェントLLMシステム
運用中モジュール型のマルチエージェント・アーキテクチャにより、アバターが予約、名刺の撮影・管理、長期記憶、コンテキストの切り替え、リアルタイムの情報検索など、複数のタスクを処理できるようにします。これにより、アバターは単なる話し相手ではなく、パーソナルアシスタントとして機能します。
パーソナライズ対話
運用中ユーザープロフィール、過去の文脈、嗜好に関するシグナルを活用し、対話をパーソナライズします。複数回の対話セッションを通じて、長期記憶と適応的な行動を継続的に強化しています。
画像・音声・アバター
画像分析・生成、音声処理、アバターの口の動きと表情の同期。
感情認識
運用中テキスト、音声、カメラ映像から取得した表情を入力として処理するマルチモーダル感情認識パイプラインです。リアルタイム推論に向けて、レイテンシと精度を最適化しています。
音声合成（TTS）
運用中日本語の音声学と韻律に重点を置いた、Torilab独自開発のTTSエンジンです。親しみの度合いの調整や豊かな感情表現に対応し、文脈に合った自然な音声を安定した音質で生成します。
動画生成と感情表現
開発中ユーザーの感情を認識すると、システムがアバターの音声と映像を連動させ、対応する感情を表現します。Torilabは、恐怖、驚き、怒りといった複雑な感情間のスムーズな移行に向けた技術ロードマップを策定しています。
02
拡張可能なAIインフラ
サーバーシステム・連携
データ管理、アカウント認証、決済、通知、外部サービスとの連携。
インフラ・運用
AI推論（inference）・配信インフラの構築、システム監視、性能最適化、障害対応。
エッジ最適化感情AI
開発中エッジデバイス上で直接動作する軽量な感情分類器を開発し、クラウドGPUリソースへの依存を低減します。このアプローチにより、レイテンシとコストを削減し、グローバルな展開を支え、モバイル環境で一貫した体験を維持します。
03
AIプロダクト開発
アプリケーション・Web
モバイルアプリ、Webアプリ、ユーザーインターフェース、管理ツールの開発。
品質・改善
システムテスト、AI出力の評価、リリース品質の検証、継続的な改善。
製品開発ライフサイクル
01要件定義
02設計
03実装
04検証
05リリース
06運用
07改善
Torilabが開発した技術は、サードパーティのモデルやサービスと組み合わせて活用され、各システムの技術評価要件を満たした場合にのみ製品に導入されます。
すべての製品を見る →ニュース
ラボからの最新情報
Torilabの研究発表、製品リリース、パートナーシップに関する主な進展を紹介します。
責任あるAIとデータ保護
責任あるテクノロジー
AIが行動を認識・誘導する能力を高める中、研究開発には人々やデータ、実社会での活用に対する責任が求められます。
01
データ保護とアクセス管理
AIシステムの開発・運用を通じて、ユーザーデータの保護とアクセス管理を重視します。
02
AI出力の評価
AIの応答について、導入前および運用中にテストと評価を行います。
03
不適切な応答への対応
各システムに適用される制御メカニズムに基づき、不適切な応答を検知・評価し、対応します。
パートナーシップ研究し、開発し、
研究し、開発し、
ともに創る。
Torilabは、学術的な知見とエンジニアリング能力を結びつけ、パートナーとともに専門的な研究に取り組み、収益分配モデルを通じてAI製品・サービスを共同開発しています。
01
学術連携
研究者や学術機関と連携し、AIの基盤的な課題を探究するとともに、知見を共有し、新たな研究の方向性を切り開きます。
02
技術連携
研究とエンジニアリングの能力を組み合わせ、各システムの要件に適したAIソリューションの評価、統合、開発を行います。
03
共同プロダクト開発
各パートナーの強み、リソース、協業目標に基づき、AI製品・サービスを共同で研究・構築・開発し、サービスから得られる収益を分配します。