現在、人口知能(ＡＩ)が最先端ソフトウェア技術として脚光を浴びておりますが、様々な
　課題(開発期間が長い、開発費用が高い、生産性が低い、性能が低い、ＡＩ技術者不足等)
　があります。
　そこで、次世代ＡＩ技術を提唱・提案して技術開発を進めます。
　この技術の特徴は、開発期間が短い、コストパフォーマンスが高い、生産性が高い、性能
　が高い、ＡＩ技術者不足解消、利用分野の拡大、生産性の向上等があり、広い業種・分野
　に適用可能な技術になります。
		

　現在のＡＩ(ディープラーニング)プログラムの欠点は、プログラム容量が膨大、
　開発費用が莫大、開発期間が長期、平面解析なので解析範囲が狭い、精度が低い
　等があります。
		

　次世代ＡＩ(リカーシヴネットワーク)プログラムの利点は、プログラム容量が小さいので
　タスクのマルチ化が可能、開発費用を抑制、開発期間が短期、立体解析なので解析範囲が
　広い、精度が高い等があります。
　特に、自動車、垂直離着陸飛行機(空飛ぶ車・空飛ぶバストラック・空飛ぶ起重機輸送機)
　の完全自動運転化に最適な技術になります。
　また、現在のミサイル迎撃システムが１００％ではないので、迎撃ミサイルシステムを
　１００％にすることが可能と考えております(究極の平和利用になります)。
　なお、次世代ＡＩプログラムは、現時点ではコンパイルエラーになりますので、
　新たにコンパイラーの開発が必須になります。
　★この立体解析プログラムは、リカーシヴネットワーク構造になりますので、人間頭脳に
　　限りなく近い構造になります。
　　ゆえに、ＡＩコンパイラーの開発が人類の夢を実現する中核になります。
　★大規模工事積算システムの超複雑な構造解析プログラムにおいて、PL1言語で解析した
　　実績がありますが、起動タスク化にには不適合になります。
　　なお、プログラム規模が２８０ステップ程度で、普通に開発すれば１００００ステップ
　　を大幅に越えて５００００ステップ規模になると考えられます。
		

　制御系ＯＳ(TRON)とビジネス系ＯＳ(Windows)の利点を融合して進化させたＯＳで、
　マルチレイヤー(複数分野)、マルチタスク(起動タスク)、監視タスク(ラウンドロビン)
　で構成されています。
　これは、次世代ＡＩプログラムを起動タスクに用いることにより、人類の夢である人工
　頭脳に限りなく近づきますので、研究・医療・教育等の広い分野に適応可能と考えられ
　ます。
		

　◆開発フェーズ
　　●基本設計
　　　３ヵ月(設計済)
　　●システム設計
　　　６ヵ月(設計済)
　　●プログラム設計
　　　２年
　　●プログラム製造
　　　２年
　　●プログラム単体試験
　　　１年
　　●プログラム連結試験
　　　６ヵ月
　　●システム試験
　　　６ヵ月
　◆開発機関
　　５年〜６年
　◆開発予算
　　１００人/月×１２ヵ月×５年×１００万円/人＝６０億円
　◆想定される世界規模での売上
　　製造業(８兆円)＋サービス業(２兆円)＝１０兆円
　◆想定される経常利益
　　１０兆円×９０％＝９兆円