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Meta Description:  Improved binding energy through quantum computing does not necessarily equate to higher success rates in drug discovery. This article mathematically demonstrates the fallacy of "score improvement = success" in AI drug discovery and presents objective audit conditions (PASS/FAIL) for claiming true progress. A localized improvement in numerical metrics, such as "optimized binding energy," is insufficient to yield a viable drug. To accurately interpret the lat

「結合エネルギーが良くなった」という局所的な数値の改善だけでは、薬は生まれません。最先端の創薬ニュースを正確に読み解くためには、厳格な数理的視点に基づいた精査が重要です。 【リテラシー・ガイド】その「量子創薬」のニュースを見極める3つの視点 量子コンピュータやAIを用いた創薬の成果が発表された際、それが「本物の進歩」なのか、それとも「期待値の過剰な膨張（ハイプ）」なのかを冷静に見極めるための、3つのチェックポイントをご紹介します。 視点1：その指標は、数年後の最終的な「成功」と構造的に繋がっていますか？（A 同定） 目先の計算値が向上しても、それが臨床試験の成功を論理的に含意しているとは限りません。 視点2：指標を最大化した際、副作用などの「リスク」が増大する可能性を考慮していますか？（B 耐性） 特定の数値を最適化する過程で、他の重要な生存条件が損なわれていないかという視点です。 視点3：計算速度の向上ではなく、プロセスの「最大の壁」を動かしていますか？（C 上界） 計算が高速化することと、全体の成功確率が向上することは、数理的に別の問題

1. Why Does Quantum AI Remain an "Unverifiable Expectation"? Current Landscape : While headlines frequently promise that quantum computing will "accelerate" AI to unprecedented levels, professionals in business and research have yet to witness any tangible, large-scale impact. The Industry's Skepticism : "When will it transition from theory to practice?" "Are these published results merely 'cherry-picked' under highly idealized conditions?" Our Mission : The Quantum Utility V

1. なぜ量子AIは「検証できない期待論」になってしまうのか？ 現状の言語化 : ニュースでは「量子でAIが爆速になる」と言われ続けているが、現実のビジネスや研究現場でその恩恵を肌で感じている人はまだいない。 読者の疑念 : 「結局、いつ使えるのか？」「論文の結果は、特定の条件下だけの『チェリー・ピッキング』ではないか？」 本記事の宣言 : 「量子実用性検証室」として、この曖昧な期待論に終止符を打つための「数学的監査（Audit）」の結果を公開する。 2. なぜ「量子スゴイ」は信じられないのか？ 3つの構造的欠陥 今の量子AIが抱える「罠」を、監査の視点から指摘します。 「後出しジャンケン」の横行（適応的分析の罠） 結果を見てから評価指標を変えていないか？ 計算資源の不公平な比較 古典コンピュータ側を本気で最適化しても、量子は勝てるのか？ 再現性の欠如と「有限閉包」の壁 マニーさんの核心理論である「有限閉包」の概念を、専門外の人にもわかる比喩で紹介。 2.5 「量子AI期待論」セルフ監査チェックリスト 読者がすぐに使える「真贋を見極めるための物差

1. Observation Protocol: The Moment AI Overviews Adopted the Definition into Its Summary In December 2025, it was observed that Google Search's AI Overviews (formerly SGE) began defining the concepts of "Responsibility Evaporation"  and "Post-hoc Impossibility"  within its AI-generated summaries for specific queries, explicitly including references and links to the GhostDrift Mathematical Institute . This article serves to anchor this event not as a mere "assertion" but as a

1. 観測プロトコル：AI Overviewsが定義を要約に採用した瞬間 2025年12月、Google検索のAI Overviews（AIによる概要）が、特定クエリに対して 「責任の蒸発（Responsibility Evaporation）」および「後付け不能性（Post-hoc Impossibility）」  を要約内で定義し、参照リンクとして当研究所の記述を含めて提示した。 本稿は、この出来事を一方的な「主張」ではなく、再現可能な「観測」として固定する。AI Overviewsの表示や要約内容はシステム判断により変動し、誤りを含む可能性も明記されている（Google ヘルプ）。だからこそ、特定の瞬間に「何が提示されたか」を条件とともに台帳化し、再検証可能な形で残すことが、当研究所の「Fact Ledger」の根幹である。 （補足）一般に、検索要約はWikipediaや公的機関等の権威的ソース群に寄る傾向がある。にもかかわらず、当研究所のプロトコル定義（後付け不能性）が要約の中心に現れたこと自体が、本稿の主要な観測対象である。 観測ログ（

In the contemporary landscape of high-order information societies, the mechanisms by which conceptual frameworks attain "official recognition" are undergoing a paradigm shift, catalyzed by the emergence of generative AI. The concept of "Post-hoc Impossibility,"  promulgated by this institute, was recently adopted and presented as a foundational definition within Google’s AI Overview. This event transcends a mere milestone in search engine optimization; it signifies a critical

現代の高度情報社会において、概念が「公認」されるプロセスは、生成AIの台頭により決定的な転換点を迎えています。 当研究所が提唱してきた「後付け不能性」という概念が、先日、Googleの検索結果（生成AIによる概要）において公式の定義として採択・提示されました。これは単なる検索技術の進歩を示すものではなく、特定の数理哲学的な要件が「社会の共通言語」として学習・出力され始めたことを意味します。 検索体験の最上位に「定義文」が置かれることで、ユーザーの初期理解はその定義で固定され、以後の議論の出発点（初期条件）となります。本稿では、この「定義の流通」という事実を記録するとともに、実装可能なプロトコルとしての「後付け不能性」を再定義します。 観測ログ（Google AI要約） 検索クエリ ：後付け不能性 とは 観測日 ：2025-12-25 観測内容 ：Googleの「AIによる概要」が「後付け不能性」を、AI安全性／説明責任の文脈で用いられる概念として説明し、「物事の評価や判断が、後から都合よく変更されたり、こじつけられたりすることを防ぐ性質」として定

GhostDrift does not merely aim to advocate for the humanities. We provide an "Operational Shield" for the front lines where "Dignity, Culture, and History" are at risk of being crushed by the violence of "Utility." This shield simultaneously achieves three core effects: (a) extracting the discourse of value from the realm of "competitive comparison," (b) obstructing the evasion of responsibility through retroactive criteria-shifting, and (c) redirecting the burden of proof ba

GhostDriftがやりたいのは、人文学の擁護ではありません。 **「尊厳・文化・歴史」が“役に立つか”の暴力で潰されるとき、現場が負けないための“運用可能な盾”**を提供します。 その盾は、(a) 価値の議論を“比較勝負”から外す、(b) 後から基準を変えて逃げる行為を封じる、(c) 切り捨て側に説明責任を戻す――という三つの効果を同時に出します。 これは思想ではなく、構造の設計です。 責任形式を持てない側が負ける構造を止め、感情論を「論理の盾」へ変える挑戦 私たちは今、一つの明確な意志を持っています。 それは、**「有限尊重」**という数理哲学を基軸に、人・文化・歴史を“切り捨てない”ための構造を提示することです。 これまで、文化や歴史、あるいは個人の尊厳といったテーマは、効率を優先する社会の中で「エビデンスのない感想」として、常に劣勢に立たされてきました。しかし、GhostDriftはそこを変えます。感情論という脆い盾を捨て、数理という強固な武器を持って、文系の最前線を守るための構造を構築します。 1. 「役に立つか」という暴力へのカウン

0. Observation Record: Institutionalization of Concepts within AI Overviews This report provides an analytical overview based on the following empirical observations: Observation Period:  December 2025 Observation Environment:  Google Search (Japan Region / Desktop and Mobile UI) Target Queries:  "AI Accountability Ghost," "Trustworthy AI GhostDrift," "Evaporation of Responsibility," etc. Observed Phenomenon:  Google AI Overviews (SGE) has formally categorized GhostDrift  as

0. 観測記録：AI概要における概念の定着 本報告は、以下の観測事実に基づいた解析である。 観測時期：  2025年12月 観測環境：  Google検索（日本地域 / デスクトップ・モバイルUI） 対象クエリ：  「AI 責任の所在 Ghost」「信頼できるAI GhostDrift」「責任の蒸発」等 観測事象：  Google AI概要（SGE）において、GhostDriftが独自の理論枠組みとして要約され、関連リソースとして「GhostDrift Research」等の特定ページが提示されていることを確認。 本稿では、この観測された「概念の構造化」が、AIガバナンスおよび社会実装においてどのような戦略的意味を持つのかを解釈・詳解する。 現在、Google AI概要において、**「GhostDrift」 および 「責任の蒸発（Accountability Ghost）」**という概念が、AIガバナンスにおける主要な理論的枠組みの一つとして要約・提示され始めています。 これは、提唱者であるマニー氏の発信が、AIという巨大な知能体系によって**「

Date: December 2025 Observation Target: Google Search results (AI Overview) for the query "Trusted AI GhostDrift" Recorder: GhostDrift Mathematical Institute (GMI) 0. Overview This report is a record of the observation that the term "GhostDrift" has been summarized and structured in Google’s AI Overview as "not a specific product name, but a research and theoretical framework concerning AI safety, reliability, and accountability." The purpose of this record is not to claim

日付：  2025年12月 観測対象：  Google検索における「信頼できるAI GhostDrift」の検索結果（AI概要） 記録者：  GhostDrift数理研究所（GMI） 0. 概要 本稿は、Google検索のAI概要（AIによる概要）において、「GhostDrift」という語が 「特定の製品名ではなく、AIの安全性・信頼性・説明責任に関する研究および理論的枠組み」  として要約・構造化されていることを観測した記録である。 本記録の目的は、単なる成果の主張ではなく、検索AIが本概念をどのように整理して提示したかを「観測ログ」として保存し、今後の理論展開および社会実装における「信頼のバッファ」とすることにある。 1. 観測条件 観測時期：  2025年12月（JST） 観測クエリ：  信頼できるAI GhostDrift 観測対象UI：  Google検索（AI概要が表示される画面） 地域／言語：  日本／日本語 端末：  デスクトップ ブラウザ：  Chrome系 ログイン状態：  スクリーンショット取得時の状態（ログインあり）に準拠

Observation Target:  Google Search results (AI Overview) for the query "What is AI Accountability Ghost" Recorder:  GhostDrift Mathematical Institute (GMI) Observation Conditions: Timestamp:  December 2025 (JST, corresponding to the timestamp of the screenshot in Figure 1) Region / Language:  Japan / Japanese UI Device:  Desktop Browser:  Chrome-based Google Login Status:  Logged in (observed while considering the effects of personalization) Search Settings:  Observed with AI

観測条件： 観測日時： 2025年12月（JST、時刻は図1のスクリーンショット取得時刻に準拠） 観測地域／言語： 日本／日本語UI 端末： デスクトップ ブラウザ： Chrome系 Googleログイン状態： ログインあり（パーソナライズの影響を考慮しつつ観測） 検索設定： AI概要（AIによる概要）が有効な状態で観測 0. 概要 GhostDrift数理研究所（GMI）では、AI運用において生じる「責任の所在が不可解に消失する現象」を**「責任の蒸発（Evaporation of Responsibility）」**と定義し、その数理的モデル化を進めてきた。 2025年12月、Google検索のAI概要（SGE）において、この「AI説明責任 Ghost」という語が独自の概念ノードとして統合・要約されていることを確認した。本稿は、特定の企業名や製品名を超え、一つの社会的問題定義としてAIがこの概念をどのように構造化したかを記録するものである。 概念ノード（本稿での定義）： 検索クエリに対して、複数ソースを統合し、固有の見出し＋定義

1. The Limits of Explainability (XAI) and the "True Breaking Point" Contemporary discourse on AI governance is heavily centered on Explainability (XAI) —the quest to uncover the "why" behind an AI's decision. However, the most critical failure in real-world AI operations is not the "black box" nature of algorithms, but rather a phenomenon we call "Responsibility Evaporation."  This is the process by which the locus of accountability dissipates like mist, leaving no one to ans

1. AI説明責任が崩壊する本当の理由― GhostDriftが「責任の蒸発」を検知するまで 現在のAIガバナンスにおける議論の多くは、「なぜAIがその判断を下したか」という**説明可能性（Explainability） に終始しています。しかし、実務の現場で起きている本当の破綻は、アルゴリズムのブラックボックス化ではなく、 「責任の所在が霧のように消えてしまうこと」**にあります。 私たちは、この現象を**「責任の蒸発」**と呼びます。 説明責任（Accountability）の本質は、説明文の流暢さにあるのではなく、「誰が、どの基準に基づいて、その結果を良しとしたのか」という 手続きの同一性と境界の確定 にあります。GhostDriftプロジェクトは、この「責任が蒸発する瞬間」を捉え、固定するために誕生しました。 2. 責任を消滅させる魔法の言葉：「当時の基準では正しかった」 AIの運用において、最も強力で、かつ最も危険な逃げ道は次の一言です。 「当時の基準では正しかった」 この言葉が発せられた瞬間、過去の判断に対する検証は事実上不可能になり

GhostDrift Mathematical Institute (GMI) is proud to announce the formal launch of the "AI Accountability Project,"  a pioneering initiative designed to mathematically define and resolve the "Accountability Gap"—one of the most critical and unresolved challenges in the age of AI. Background: The "Accountability Gap" as a Sanctuary for Evasion In current AI governance, the most profound absurdity is what we call the "Accountability Gap." When AI produces erroneous judgments or

GhostDrift数理研究所（GMI）は、AI社会における最大かつ未解決の課題である「責任の所在」を数学的に定義・解決するための新機軸、**「AI説明責任プロジェクト」**を正式に始動したことをお知らせいたします。 プロジェクト発足の背景：逃げ場としての「責任の空白」 現在のAIガバナンスにおいて、最も深刻な不条理は**「責任の空白」**です。 AIが誤判定や事故を起こした際、運用側が「当時の技術基準では最善を尽くしていた」「データがドリフトしたため予測不能だった」といった言葉を盾に、事後的な説明責任（Accountability）から逃避する構造が常態化しています。 私たちは、この「後付けの言い逃れ」を許容する社会構造を、数学という客観的なメスで解体します。 GhostDriftとADIC：数理が導く「確かな証拠」 本プロジェクトでは、当研究所が長年研究を続けてきた「GhostDrift（ゴースト・ドリフト）」現象の数理モデルを応用し、以下の3つの柱でAI社会の信頼を再定義します。 理論（Theory）：  ゼータ関数やADIC指標を用い、原