AI事業者ガイドライン（第1.1版）対応状況マッピング
― Evidence-based Structural Implementation Statement ―
本ページは法的認定を主張するものではなく、公開可能な技術実装および証拠に基づく対応状況の開示です。
株式会社GhostDrift数理研究所は、経済産業省および総務省が定める「AI事業者ガイドライン（第1.1版）」の要求事項に対し、手続き的な宣誓にとどまらず、数理モデルとソフトウェア・アーキテクチャによる「対応」を構造的に実装しています。
当研究所の「責任工学（Responsibility Engineering）」は、事故後の説明によって責任を構成するのではなく、事前の境界固定と第三者検証可能な証拠の生成によって、責任の所在（Responsibility Fixation）を数学的に確定させるアプローチをとります。
構造的準拠とは何か
本研究所における構造的準拠とは、ガイドライン上の理念を宣誓することではなく、第三者が再計算可能な形式で境界・条件・判定を固定し、事後改変を検知し棄却できることを意味します。当技術は「責任固定の数理実装」に特化しており、組織運用ポリシーの策定自体を直接の目的とはしておりません。 本技術は、抽象的なガバナンス理念を、第三者が検証可能な「証拠構造」へと変換する補助レイヤーとして機能します。 したがって、本ページは“完全な法令準拠の主張”ではなく、“検証可能な実装に基づく対応状況の可視化”を目的とします。
1. 透明性と検証可能性の確保（事後検証・閾値調整の排除）
AIの判断プロセスにおいて、当研究所は「結果観測後の事後閾値調整（Post-hoc Threshold Manipulation）」を構造的欠陥とみなし、これを構造的に排除を試みるアーキテクチャを実装・公開しています。
対応状況: ■ [技術・構造層] 既に実装済み（公開証拠あり） ■ [組織・運用層] 作業中
理由: ・再計算可能性は、入力ハッシュ、学習手順（コード）と乱数種・入力データ・設定の固定、判定ロジック、実行環境指紋（Python/OS/主要ライブラリ版数等）を対象とします。 ・再生成可能性は、（A）決定性実行が成立する範囲、（B）外部依存が固定可能な範囲、（C）同一バージョン指定が可能な範囲で保証します。 ・外部依存や非決定性が排除できない（変数が固定できない）場合は、後述のStop Boundaryにて実行を停止（ABORT）します。 ・Post-hoc Threshold Manipulationの排除 ・Fixed Certificate + Append-only Verifiable Ledger構造
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対応するガイドライン要件:
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【C-6.1】透明性（検証可能性の確保）
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【D-6) i】開発者（事後検証の作業記録保存、品質維持向上）
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【D-7) ii】開発者（第三者検証可能な形での開発関連情報の文書化）
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技術実装と証拠:
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ADIC-Auditの公開実装: GitHub上にて、ドリフト監査プロトコル「ADIC-Audit」を公開しています。本実装は、分割境界（split）、閾値（threshold）、入力同定（input hash）、実行コード、実行環境を一体化した証明書（Fixed Certificate）を自動生成します。
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第三者検証の担保: 出力されたFixed Certificateと追記型台帳（Append-only Verifiable Ledger）を用いることで、いかなる第三者検証者（Independent Verifier）であっても、同一入力から同一の判定を再生成できる仕組みを証拠生成として実装しています。
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【本実装が担保する範囲】 同一の固定環境下における決定論的な判定の再計算 【本実装が担保しない範囲】 非決定性API（外部の生成AI等）を直接用いた推論結果の事後完全再現