質の高い教育をみんなに
私たちの認識
AIを利用できることと、安全かつ主体的に活用できることは同じではありません。操作方法だけでなく、根拠、守秘、誤回答、偏り、責任範囲を確認できる力を重視します。
関係する取り組み
- 経営者、事業担当者、中小企業支援者を対象とする講座・セミナーを提供する
- 経営課題、顧客価値、現場業務からAIの利用目的を考える学習機会をつくる
- AI、人、専門家、既存システムの役割を区別し、戻せる小規模な試行を支援する
- 失敗、不適合、中断理由を隠さず、次の学習へ戻す振り返りを扱う
支援内容を見るSUSTAINABILITY / SDGs
ZYX Corpは、国連「持続可能な開発のための2030アジェンダ」の理念とSDGsの17目標を支持し、事業活動、研究開発、技術設計、組織運営における共通の判断基準として尊重します。
ZYX supports the UN 2030 Agenda and treats the SDGs as shared criteria for responsible, revisable action.

持続可能性とは、同じ状態を保つことではなく、来歴を失わずに学び、訂正し、変わり続けられることです。
Commitment
私たちは、SDGsへの準拠を、ロゴの掲示や目標番号との形式的な対応にとどめません。事業が生み出す価値とともに、その過程で誰が負担を負うのか、何が失われるのか、未来から訂正できるのかを問い続けます。
SDGsは完成された正解ではなく、人類が現時点で共有している重要な問いの集合でもあります。17目標を尊重しながら、目標間の緊張、地域差、当事者の声、2030年以降に現れる課題へ開かれた姿勢を保ちます。
Priority Goals
現時点の事業・研究との関係が特に深い7目標です。各項目で、認識、取り組み、確認すべき境界を分けています。
AIを利用できることと、安全かつ主体的に活用できることは同じではありません。操作方法だけでなく、根拠、守秘、誤回答、偏り、責任範囲を確認できる力を重視します。
作業時間の短縮だけを業務改善とはみなしません。生産性とともに、判断権限、仕事の意味、熟練知、現場の尊厳が保たれているかを扱います。
持続可能な技術基盤には、性能だけでなく、知識の継承、説明責任、修正可能性、障害時の回復、人とAIの適切な役割分担が必要です。
AIの普及が、資本、計算資源、言語、専門知識を持つ組織への権力集中や、新たな参加格差を生む可能性を考慮します。
AIの成果物にも、参照情報、設計者、利用承認者、確認者がいます。出力だけでなく、どのように作られ、確認されたかを扱います。
AIによる処理が広がるほど、誰が決め、何を根拠とし、どこで異議を申し立てられるかが重要になります。
社会課題は、一社、一つの技術、一つの専門領域だけでは扱えません。異なる主体が互いの知識と責任境界を尊重する協働を重視します。
Shared Principles
AIへ作業を委ねても、重要な判断と責任を自動的にAIへ移しません。
個人、企業、地域が持つ来歴、言葉、関係性を、一律のモデルによって消去しません。
結果だけでなく、問い、根拠、反論、修正、採用理由、未解決事項を次へ残します。
異議申立て、停止、再検討、修正ができる状態を維持します。
数値、記録、評価、認証を、正しさの自動的な証明として扱いません。
便益だけでなく、環境負荷、格差、監視、依存、雇用、心理的負担、知識の喪失を確認します。
実施済み、検証中、研究段階、将来計画を区別します。
Current Status & Limitations
SDGsの理念と17目標を支持し、重点7目標を事業上の判断基準として扱います。人間の判断主体性、文脈主権、来歴、訂正可能性、負の影響の確認を共通原則とします。
SDGs認証の取得、全17目標への同等な貢献、環境負荷の削減実績、各活動による社会的インパクトの実証は、現時点では表明しません。
Chronicle of Sustainability
活動件数だけで成果を判断せず、実施状況、確認できた変化、限界、負の影響、未解決事項を継続的に整理します。SDGsへの準拠を、一度の宣言ではなく、結果から学び、必要に応じて訂正し続ける長期的な責任として扱います。
公開日: 2026年7月27日 更新日: 2026年7月27日