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GhostDrift数理研究所：活動領域とポジショニングに関する公式解説

1. 組織定義：我々は何者か

GhostDrift 数理研究所は、次世代の知のインフラを設計する数理研究機関です。

生成AI・自動意思決定・複雑化した社会システムにおいて、意思決定の現場で必ず発生する「誰が・何に基づいて・どこまで責任を負うのか」という前提条件そのものを、数理的に固定し、第三者が検証可能な形で設計します。

この設計は、独自の思想や恣意的ルールの提示ではありません。数学・計算機科学・情報検索・最適化理論における先行研究を網羅的に統合・構造化した先で、論理的必然として導かれる帰結として位置づけています。

社会の現場では、Big Tech はモデルやプロダクトを実装して「社会の前提を変える」側に立ち、規制・標準化機関（EU, ISO等） は組織体制やモデルの安全性を評価する枠組みを提供します。

GhostDrift はそれらとは異なる射程、すなわち「個別の運用判断における前提条件を事前に数理固定し、第三者がPASS/FAILできる形で担保する」層を担います。

私たちが提供するのは、モデルの性能評価でも、組織ガバナンスの認証でもありません。運用される個々の判断（Transaction）が「正統な手続きとして成立する条件」と、前提が崩れたときに責任が蒸発しないための「責任境界（停止／承認の条件）」を、事後改変不能な数理プロトコルとして定義することです。


2. 理論的背景：Algorithmic Legitimacy Shift (ALS)

私たちは Algorithmic Legitimacy Shift（ALS）――生成検索／回答エンジンの普及により、判断の正統性が人間からアルゴリズムへ不可逆に移送される現象――を、本稿における分析ラベルとして採用しています<sup id="fn-als-text">[†]</sup>。

ALSは本稿の必須前提ではなく、観測ログに基づく環境記述のための分析ラベルです。仮にALSという呼称や不可逆性の強度評価に異論があっても、個別判断の正統性条件を事前固定し第三者が二値検証できる必要性は残ります。

私たちはALSを、Big Tech（前提を変える側）／規制・標準（枠組みを与える側）／運用判断（Transaction）という位相差を記述する座標系として採用しています。この種の環境変化が観測される状況では、従来の説明責任配置が摩耗しやすくなります。GhostDriftは、環境変化の有無に依らず、責任が蒸発しないための数理モデルを構築しています。

<small id="fn-als-note">[†] ALSという分析ラベルの外部観測（日時・クエリ・生成結果を含む記録）を一次資料として別紙技術資料に付しています。</small>


3. 客観比較要約：活動領域の「位相」地図

GhostDrift数理研究所の特異性は、既存の研究所や評価機関と競合するものではなく、「扱う問題の位相（レイヤー）」と「評価対象」の違いにあります。

詳細な比較調査（後述の「別紙」参照）の結果、以下の構造的差異が明らかになりました。

  1. 評価対象の違い：

    • 規制・標準（EU AI Act, ISO）：主に「組織体制」「リスク管理プロセス」「モデル自体の能力」を評価対象とします。

    • GhostDrift：個別の「運用判断（Transaction）」ごとの正統性成立条件を評価対象とします。

  2. 固定の強さと検証性：

    • ガイドライン・フレームワーク（NIST, ATIH）：柔軟な指針を提供し、解釈の余地を残します。

    • GhostDrift：事後改変不能（Immutable）な数理条件として固定し、第三者が二値（PASS/FAIL）で判定できるプロトコルを提供します。

GhostDriftは、既存の制度や技術における「運用判断の前提固定」というミッシング・リンクを埋め、既存の評価フレームワークと補完関係にある役割を果たしています。



【別紙】GhostDrift数理研究所 客観比較調査レポート

1. 調査概要と方法論

1.1 目的

本調査は、GhostDrift数理研究所（以下GD）のアプローチが、既存の主要なAI関連組織・制度と比較してどの位置（位相）にあるかを、公開された一次情報に基づいて客観的にマッピングすることを目的とする。

1.2 判定ルール（厳格化）

比較の客観性を担保するため、以下の厳格な判定基準を採用した。推論による判定は行わない。

  • 扱っている (●)：一次出典（公式文書、条文、仕様書）に、当該軸の要件を満たす記述が明示されている。

  • 明示的に対象外 (×)：一次出典に「対象としない」「範囲外である」「行わない」旨が明示されている。

  • 原理的に扱っていない (－)：主体の定義（例：基礎研究のみ）が、当該機能と論理的に両立しないことが一次出典から導ける場合のみ適用。

  • 比較不能 (N/A)：公開情報からは判断できない、または明示的な記載がない。「書いていない＝やっていない」と断定せず、全て N/A とする。

1.3 比較軸の定義（細分化）

曖昧さを排除するため、各軸を観測可能な要素に分解して判定した。

  1. 軸1: 個別判断の前提固定 (Transaction Level)

    • 組織やモデル全体ではなく、個々のトランザクション（判断）が正統とされる条件を定義しているか。

  2. 軸2: 第三者・二値判定 (Independent & Binary)

    • (2a) 判定主体が独立第三者であること。

    • (2b) 判定結果が明確な二値（合格/不合格）として設計されていること。

  3. 軸3: 事後改変不能性 (Immutability)

    • (3a) ログ・判定条件の改変不能性を技術要件（署名、ハッシュ等）として明示しているか。

    • (3b) 第三者が検証可能な手順が示されているか。

2. 比較調査結果

主体名 (Type)

主な評価対象

1. 個別判断の


前提固定

2. 第三者判定


(独立性/二値)

3. 改変不能性


(技術的固定)

Institute for Advanced Study


(Fundamental Research)

理論・真理

N/A


<sup>[1]</sup>

N/A

N/A

Max Planck Society


(Fundamental Research)

基礎科学

N/A


<sup>[2]</sup>

N/A

N/A

OpenAI / DeepMind


(Applied AI Lab)

モデル能力・安全性

N/A


<sup>[3]</sup>

N/A


<sup>[4]</sup>

N/A

EU AI Act


(Regulation)

高リスクAIシステム

N/A


<sup>[5]</sup>

●


<sup>[6]</sup>

N/A

ISO/IEC 42001


(Standard)

マネジメントシステム

N/A


<sup>[7]</sup>

●


<sup>[8]</sup>

N/A

NIST AI RMF


(Framework)

リスク管理プロセス

×


<sup>[9]</sup>

×


<sup>[10]</sup>

N/A

UK AISI


(Gov Eval Institute)

モデル安全性

N/A

N/A


<sup>[11]</sup>

N/A

GhostDrift 数理研究所


(Math Infra)

判断の正統性条件

●


<sup>[12]</sup>

●


<sup>[13]</sup>

●


<sup>[14]</sup>

出典・判定根拠（一次資料に基づく）

  • [1] Institute for Advanced Study (IAS)：基礎研究機関としての位置づけ（N/A）

    • 一次出典：IAS – Mission & History

    • 該当箇所： “curiosity-driven basic research” を明示。教育や運用インフラ要件の規定は対象外（よって本比較軸では N/A）。

  • [2] Max Planck Society：基礎研究中心（N/A）

    • 一次出典：Max Planck Innovation – MPR 2020 (PDF)

    • 該当箇所： “Insight must precede application.” を掲げ、基礎研究中心であることを明示（運用判断プロトコルの記述なし→N/A）。

  • [3] OpenAI：安全性評価（System Card / evaluation）を実施（ただし Transaction 単位固定ではない→N/A）

    • 一次出典：OpenAI – Safety Evaluations Hub

    • 補助一次出典：GPT-4o System Card

    • 判定根拠：モデル安全性評価の公開はあるが、運用時の個別判断（Transaction）ごとに外部第三者が前提条件を固定し PASS/FAIL する制度仕様は明示されない（N/A）。

  • [4] Google DeepMind / Google：モデルカード・評価ガイドはある（ただし独立第三者の運用 PASS/FAIL ではない→N/A）

  • [5] EU AI Act：評価対象は “高リスクAIシステム” の適合性（Transaction単位ではない→N/A）

  • [6] EU AI Act：Notified Bodies を含む第三者適合性評価（●）

    • 一次出典：EU AI Act Service Desk – Article 43

    • 該当箇所： “provider may choose any of the notified bodies” 等、第三者機関を含む適合性評価枠組みが制度として明示（●）。

  • [7] ISO/IEC 42001：対象は “AI management system (AIMS)” であり個別判断ではない（N/A）

    • 一次出典：ISO – ISO/IEC 42001:2023

    • 判定根拠：組織内の AIMS（方針・目的・プロセス）を対象とする標準で、Transaction単位の運用裁定仕様ではない（軸1は N/A）。

  • [8] ISO/IEC 42001：第三者認証（適合/不適合）の制度枠を持つ（●）

    • 一次出典：ISO – ISO/IEC 42001:2023

    • 判定根拠：要求事項規格として第三者認証（適合性）の運用が可能な構造であり、二値判定（適合/不適合）の枠を持つ（●）。

  • [9] NIST AI RMF：non-prescriptive / outcome-focused を明記（×）

    • 一次出典：NIST AI RMF 1.0 (PDF)

    • 該当箇所： “Be outcome-focused and non-prescriptive.” を明示。固定的な基準を強制しない設計（×）。

  • [10] NIST AI RMF：voluntary use（×）

    • 一次出典：NIST AI RMF 1.0 (PDF)

    • 判定根拠：自主的利用を前提とし、第三者二値裁定プロトコルとしての強制実装は設計目的ではない（×）。

  • [11] UK AI Safety Institute：Evaluationは “pass/fail や deployment条件を課さない” と明示（N/A）

  • [12] GhostDrift：ミッションとして “運用判断の前提固定” を明示（●）

    • 一次出典：About GhostDrift（研究所公式）

    • 判定根拠：個別の運用判断（Transaction）の正統性成立条件を事前に数理固定することを目的に含む（●）。

  • [13] GhostDrift：第三者検証可能＋PASS/FAIL 境界の仕様化（●）

    • 一次出典：Technical Overview（研究所公式）

    • 判定根拠：“Third-party verifiable” と “Pass/Fail boundary” を要件として設計（●）。

  • [14] GhostDrift：事後改変不能（immutability）＋検証手順の要件化（●）

    • 一次出典：ADIC Protocol Spec / Whitepaper（研究所公式）

    • 判定根拠：ログ固定（ハッシュ等）と第三者検証手順を要件として明示（●）。


4. 考察と結論

本調査の結果、各主体の活動領域（位相）には明確な構造的差異が認められる。

  1. 第三者評価の対象差： EU AI ActやISO/IECなどの規制・標準は「第三者による二値判定（PASS/FAIL）」の仕組みを有するが、その評価対象は「組織の管理体制（Process）」や「モデルの市場適合性（Product）」である。GhostDriftが対象とする「運用時の個別判断（Transaction）」についての記述は確認できない（N/A）。

  2. 固定の強度とImmutability： NIST等のフレームワークは意図的に柔軟性を保持している（×）。一方、GhostDriftは責任の所在を確定させるため、「事後改変不能（Immutable）」な技術的固定を必須要件としている点（●）で、他のアプローチとは一線を画す。


結論

GhostDrift 数理研究所のアプローチは、既存の規制や標準化機関と競合するものではなく、「個別の運用判断における正統性の担保と責任境界の固定」という、既存インフラの空隙を埋める固有の位相に位置する。

 
 
 

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