私たちが何者か
Who We Are
GhostDrift数理研究所は、意思決定の数理を追求する研究機関です。
次世代AI研究と責任工学の両輪を通じて、AI・自動化・社会実装における選択、責任、停止境界を研究・実装しています。
GhostDrift Mathematical Institute is a research institute dedicated to the mathematics of decision-making.
Through the dual pillars of next-generation AI research and Responsibility Engineering, we study and implement choice, responsibility, and stop boundaries in AI, automation, and real-world systems.
取材可能テーマ
Topics Available for Coverage
1. 意思決定の数理
AI・自動化・社会実装における意思決定を、出力結果の問題ではなく、選択・停止・責任固定・検証可能性の全体構造として扱う研究をしています。
2. 次世代AI研究
Beaconアーキテクチャ、GD-Attention、Meaning-Generation OS などを通じて、候補保護、意味選択、候補制御の新しいAI構造を探究する研究をしています。
3. 責任工学
判断の正当性を事後に説明するのではなく、「答えてよい条件」を事前に固定し、その境界を第三者が検証可能な形で実装する枠組みを構築しています。
4. ALS（Algorithmic Legitimacy Shift）
生成検索や自動評価が社会の判断を担う時代において、正統性の源泉が「誰が言ったか」から「第三者計算主体が PASS/FAIL できるか」へ移っていく構造変化の研究しています。
5. AI説明責任と検証可能な証拠
監査ログ、形式検証、固定証明書、独立検証器などを通じて、責任が後から蒸発しない構造をどう作るかという研究しています。
1. Mathematics of Decision-Making
Research that treats decision-making in AI, automation, and real-world systems not as a mere output problem, but as a total structure of selection, stopping, responsibility fixation, and verifiability.
2. Next-Generation AI Research
Research into new AI structures of candidate protection, semantic selection, and candidate control through the Beacon Architecture, GD-Attention, and the Meaning-Generation OS.
3. Responsibility Engineering
A framework that does not rely on post-hoc justification, but fixes in advance the conditions under which a system is allowed to answer and implements those boundaries in forms that third parties can verify.
4. ALS (Algorithmic Legitimacy Shift)
Research on the structural shift in which legitimacy moves from “who said it” to “whether an independent computational verifier can return a PASS/FAIL result” in an era of generative search and automated evaluation.
5. AI Accountability and Verifiable Evidence
Research on how to build structures in which responsibility cannot evaporate after execution, through audit logs, formal verification, fixed certificates, and independent verifiers.
公開資料・参考情報
Public Materials and References
報道・取材にあたってご参照いただける公開資料として、以下をご用意しています。お問い合わせ内容に合わせてご案内させていただきます。
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研究所紹介資料
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研究デモおよび公開実装
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研究ノート・観測記事
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論文・プレプリント
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公開済みGitHub資産
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特許・出願関連情報
The following public materials are available for reference in reporting and interviews.
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Institute introduction materials
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Research demos and public implementations
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Research notes and observation articles
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Papers and preprints
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Public GitHub assets
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Patent-related materials and filings
私たちの立ち位置
Our Position
GhostDrift数理研究所では、AIをめぐる議論を「性能が高いかどうか」ではなく、どのような条件で判断が成立し、どのような条件で停止すべきかを、数理的かつ検証可能な形で先に設計することが重要だ、という立場に立った技術やサービスを追求しています。
GhostDrift Mathematical Institute does not reduce AI discussions to whether a model is merely high-performing. We take the position that the conditions under which judgment is valid, and the conditions under which systems must stop, should be designed in advance in mathematically and verifiably grounded forms.