【共同研究募集】エンタープライズAI信頼性 PoC（実証実験）

kanna qed
2025年12月30日
読了時間: 4分

――「高精度」の先へ。運用で破綻しないための「信頼境界」を、実データで確定する。

※本PoCは「保証」や「法的責任の引受」を行うものではなく、対象AIの判断について「主張可能範囲 / 不可能範囲」を検証可能な形で確定し、運用移行の可否を判断するための実証です。

AI導入が本番運用直前で止まる主因は、精度不足ではありません。「精度が落ちる瞬間」を事前に特定できず、万が一の事故時に「どこまでが正当と言えるか」の責任境界が固定されていないことです。 GhostDrift数理研究所（GMI）は、貴社の実データ環境下で、独自の**「GhostDrift理論」**を用い、AIの判断を「事後的な解釈」ではなく「数理的な整合性」によって制御する次世代のPoCを実施します。

1. 最小スコープとスピード感（参画ハードルの最小化）

迅速な意思決定を支援するため、プロジェクトを最小単位に凝縮して開始します。

最小単位： 「1つの判断（1ユースケース）」 × 「1モデル（現行または候補）」 × 「1本のPoCレポート」
期間： 2週間〜 4週間（原則）
必要入力： 1. 入出力の定義（何を入れて、何を出すか） 2. 実行環境情報（実行手順、バージョン、しきい値等） 3. サンプル実行ログ（匿名化・擬似データ可） ※ モデルのソースコード開示や、重厚なシステム導入は前提としません。

2. 確定される成果（実体的なアウトプット）

本PoCの成果は「より良いAIを作ること」ではなく、**「そのAIがいつ嘘をつくか、どこまで信じてよいかを確定させること」**です。以下の3点を提出します。

① 信頼境界の「条件表（Claim Conditions）」

対象判断が主張可能であるために必要な項目を列挙した、判定のマスター表です。

入力固定条件： 判定に必須な項目（型・範囲・欠損の扱い等）
成立条件（PASS）： これが満たされていれば、運用上「主張可能」と言える基準
崩壊条件（FAIL）： 1つでも該当すれば主張不可能となる基準（特徴量定義の変質、しきい値の改変、参照情報の混入等）

② 5ステップの「検証手順書（Verification Procedure）」

第三者が同一判定に到達できる、属人性を排除したチェックリストです。

入力項目の一致確認（型・範囲・欠損）
特徴量生成の一致確認（定義どおりの計算か）
モデル同一性確認（ID・ハッシュ・バージョンの照合）
推論環境の一致確認（しきい値・パラメータ・依存関係の固定）
判定の再現確認（同一入力による同一出力の再現）

③ PoCの「判定票（Operational Integrity Report）」

対象判断が運用上「主張可能か」を断言する1ページの結論書です。

判定結果： PASS（主張可能） / FAIL（主張不可能） / 判定不能（ログ限界点）
根拠： 条件表に対し、どの条件が充足し、どこで崩れたかを差分として明記。

3. 本PoCで実証すること（何ができるか）

貴社の既存AIモデルに対し、GMIの数理指標レイヤーを外付けし、以下を実証します。

信頼窓指標（UWP: Uniform Window Positivity）の導入 出力が「既知の構造内」にあるのか、あるいは「構造変化（GhostDrift）」に直面しているのかを、リアルタイムで指標化します。
- 例：各出力に対し「信頼窓スコア（0.0〜1.0）」と「FAIL条件接近度（%）」を付与し、閾値超過時は「人手介入」を自動提示します。
構造的ドリフトの予兆検知 精度が落ちてからの再学習（後手）ではなく、運用上の「崩壊条件（FAIL条件）」に踏み込む前兆を数理的に検出し、事故を未然に防ぎます。
介入境界（Beacon Principle）の確定 「人間が介入すべき領域」と「AIに委譲できる領域」を、感情や勘ではなく、数理的根拠に基づいて動的に切り分ける運用プロトコルを確立します。
- 例：「自動承認／要確認／自動停止」の3状態を、条件表と窓スコアに基づき運用ルールとして固定します。

4. 適用対象と責任境界

適用ユースケース（例）

審査・判定： 与信、保険引受、採用、補助金交付
検品・品質判定： 外観検査、異常検知、製造ラインの自動判定
予測・最適化： 需要予測に基づく在庫発注、電力需要予測、価格最適化
自動回答： 規約・法務判断に基づくCS、ナレッジ検索

開始できないケース（対象外）

対象判断の入出力が定義されていない、または極めて曖昧
人手判断の混入が大きく、AIの独立した判断が特定できない
検証に必要な最小情報（実行環境・サンプルログ）が一切提示できない

5. 他のPoCと決定的に違う点（要点）

比較項目	一般的なPoC	GMIのPoC
評価軸	平均精度・再現率などの成績	主張可能範囲（境界線）の確定
ドリフト対応	精度低下後に再学習（後手）	崩壊条件（FAIL）側で予兆検出（先手）
説明性	事後の近似解釈（SHAP等）	再現判定（条件表＋手順書）
目標	プロトタイプ完成	運用移行可否（PASS/FAIL）の確定