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2026年5月、Googleで「Claude Mythos ADIC」と検索したところ、GoogleのAI概要上において、ADICが「実行判断の再検証」という文脈で表示される事例を確認しました。 本記事は、この表示をもって、GoogleやAnthropicがADICを公式に評価・承認したと主張するものではありません。Google AI概要は生成AIによる検索補助機能であり、表示内容やリンクは検索条件・時点・環境によって変動します。Google自身も、AI概要やAI Modeでは表示される回答やリンクが変わり得ると説明しています。(Google サポート) それでも、今回の観測には重要な意味があります。 重要なのは、当社の記事が検索結果に表示されたこと自体ではありません。Google AI概要上で、「Claude Mythos」という高度なAIサイバーリスクの文脈に対して、ADICが「AI実行判断を後から再検証するための証拠インフラ」として意味的に接続されていた点です。 Claude Mythos Previewは、AnthropicがProject...

Extending the AI × Formal Proof Paradigm to the Post-Hoc Replayability of Autonomous Decisions 1. Introduction: Security in the AI Era Demands More Than Just "Explanations" The rapid evolution of Artificial Intelligence (AI) is fundamentally reshaping the landscape of software engineering. Today, AI models can generate code at unprecedented speeds while autonomously identifying latent vulnerabilities and edge-case bugs that often elude human reviewers. However, this rapid advancement places...

AI×形式証明の潮流を、AI判断の再検証可能性へ拡張する 1. 導入：AI時代の安全性は「説明」だけでは足りない AI（人工知能）の進化は、ソフトウェア開発のあり方を根本から変革しつつあります。現在、AIは驚異的な速度でコードを生成し、人間が見落としていたシステムの脆弱性やバグを自律的に探索・発見する能力を持ちつつあります。 しかし、この急速な進歩は、防御側（サイバーセキュリティやシステム運用側）に対して、これまでにない速度での対応を要求しています。AIによるコード生成が加速すれば、品質管理の対象となるコード量が増え、潜在的な脆弱性を見落とすリスクも高まります。同時に、攻撃者側のAIによるバグ探索能力も向上していくと推測されるためです。 このような「AIがコードを生成し、AIが脆弱性を探す」という時代において、システムの安全性をどのように担保すべきでしょうか。 開発者が仕様を記述し、手動のテストケースに沿って「人間が安全性を説明（監査）する」という従来のアプローチだけでは、AIがもたらす速度と複雑さに対抗することは困難です。今まさに必要とされているのは、人間の主観的な言葉による解...