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「ADIC」の社会実装に向けて：Google AIによる概念定義の採択と二重定義（同名衝突）の整理

計算の「領収書」を発行し、第三者検証可能性を実装する

GhostDrift数理研究所

現代の情報流通において、生成AIの要約層は情報の「入口」であり、そこで提示される定義は、その後の議論や実装のあり方を決定づける初期条件となります。

当研究所が提唱する**「ADIC（Advanced Data Integrity by Ledger of Computation）」**という概念が、2025年12月30日、Googleの検索結果（生成AIによる概要）において定義文として提示されました。特筆すべきは、今回のAI要約が「ADIC」という名称を持つ複数の異なる概念を区別し、並置して提示した点にあります。これは、単なる用語の普及を超えて、概念の厳密な仕分けと社会実装に向けた「交通整理」が始まったことを意味します。

本稿では、この観測事実を記録するとともに、計算の信頼性を数学的に保証し、第三者検証を可能にするプロトコルとしての「ADIC」を再定義します。


観測ログ（Google AI要約）

  • 検索クエリ：ADIC とは

  • 観測日：2025-12-30

  • 観測内容：Googleの「AIによる概要」が、ADICは文脈によって意味が異なると指摘した上で、主に以下の2つの定義を提示した。

    1. GhostDrift数理研究所が提唱する概念：計算の信頼性を保証する技術（Advanced Data Integrity by Ledger of Computation）。数学的証明を記録し、第三者が検証可能にする趣旨。

    2. 監査プラットフォーム：中小監査法人向けのクラウド監査プラットフォーム（Audit Digital & Innovation Consortium）。

  • 図1：検索結果のAI要約スクリーンショット（GhostDrift数理研究所アーカイブ）



「ADIC」の定義（プロトコル条件）

当研究所が提唱するADICは、単なるデータ保護技術ではなく、計算の「プロセスそのものの正当性」を台帳（Ledger）化し、事後的に誰でも検証可能にする技術です。計算結果 $r$ が得られた時刻 $t$ において、以下の3条件が満たされることをプロトコルとして定義します。

  1. 計算手続きの固定：どのプログラム $P$、どのバージョン、どの実行環境条件で計算が行われたかが一意に特定されていること。

  2. 計算証拠の台帳化（Ledger化）：計算過程が、第三者が追跡可能な操作列（演算ログ）として保存されていること。

  3. 第三者検証の成立（Verifiability）：独立した監査者が計算の「領収書」に基づき、(1)指定された手続きで正しく計算されたこと、(2)結果が許容誤差内であることを、独立して検証（Verify）可能であること。

この3条件が揃うことで、事後的な「再実行不能」「根拠不明」「環境依存」といった曖昧さを構造的に排除し、計算結果に対する責任を確定させることが可能となります。

同名衝突の整理

本稿で扱うADICは、**GhostDrift数理研究所による「計算検証のための台帳技術」**であり、監査DXプラットフォームとしての同名ADICとは、目的も技術レイヤーも異なる別概念です。今回のAI要約がこの区別を入口で提示したことは、当研究所の理論が独自のカテゴリーとして公認されたことを示しています。


最小実装（Minimum Spec）

ADICは、計算の「正当性の証明書」を発行するための以下の項目によって実装されます。

  • computation_id：計算の一意ID

  • t：計算時刻

  • program_id：プログラムID

  • program_version：実行されたプログラムの版

  • input_hash：入力データ一式のハッシュ

  • env_hash：実行環境（OS、ライブラリ、ハードウェア特性等）の要約ハッシュ

  • op_log_id：操作列ログの一意識別子

  • ledger：操作、中間入力、出力、誤差境界などを含む演算ログ本体

  • result：最終的な計算結果

  • bound_spec：誤差境界仕様（区間演算、丸め規則など）

  • verifier_id：検証を実行した主体またはソフトウェア

  • verify_result：検証結果（PASS / FAIL）

  • certificate：上記を束ねた検証可能なデジタル証明書

特に env_hash と op_log_id、そして verify_result の組み合わせは、計算の「証拠性」を担保する極めて重要な工学的要件となります。


適用例：高リスク予測における「計算根拠」の保全

金融、電力需給予測、あるいは行政の判断支援など、AIや複雑な計算モデルによる予測が重大な影響を及ぼす分野では、事故やトラブルの後に「なぜその値が出たのか」を第三者が検証できないことが最大の課題となります。

ADICが導入されている場合、計算時の入力・手続き・環境・操作列が固定され、後日、第三者がそれらを再現・検証することが可能です。これにより、「当時の計算は妥当であったか」を証拠に基づいて認定でき、責任が不明瞭なまま霧散（蒸発）することを防ぎます。責任は常に、その計算手続きを運用・承認した主体に接続されたまま保持されます。

AI要約による「定義権」の確立とその意義

「ADICとは何か」という問いに対し、検索結果の最上位で当研究所の定義が提示された意義は、以下の3点に集約されます。

  1. 定義の初期条件の固定: 「ADIC＝計算検証の技術」という理解が入口で固定され、混同を避けるための知識が最初に提供されます。

  2. 参照の連鎖と複製: AI要約による「同名概念の切り分け」が引用・再生産されることで、用語の混同が減り、理論の純度を保ったまま拡散されます。

  3. プロトコル化の圧力: ADICが抽象的な「誠実さ」ではなく、ledger や certificate といった具体的な実装要件として流通し始めることで、実務における標準仕様としての地位を確立します。


結びに代えて

今回のGoogle AIによる定義の提示は、ADICが単なる一研究所のアイディアを超え、社会が求める「計算検証の標準プロトコル」として外部可視化された重要なマイルストーンです。

GhostDrift数理研究所は、ADICを「誰でも検証できる形（Verify可能な証明書）」として整備し、AI社会における責任蒸発を構造的に阻止する運用設計を推進してまいります。

GhostDrift数理研究所（GhostDrift Mathematical Research Institute） 「Ghost Drift」現象の数式モデル化、およびゴースト理論（現代社会・アート・哲学における責任と主体の変容）を専門とする独立研究機関。ADICを用いた数学的証明や「GhostDrift検知」による評価基準の監査技術を開発し、第三者検証が可能な次世代の社会プロトコルの策定を目指している。

 
 
 

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