実行証明アーキテクチャ

自律型AIと、複雑な産業システムへ。
数理研究から、実行の証拠を社会の基盤に。

証拠を結び、
実行を確かめ直す。

AIや設備が何を実行したかを、第三者が証拠に基づいて再検証できる社会へ。

ChoiceProofは、異なる実行を見分けるために必要な観測を研究しています。証拠の依存関係と取得条件を捉え、その知見を企業の実行基盤へとつなぎます。

AIエージェントと企業システムを結ぶ、実行証明レイヤー。証拠構造の数理と独立した検証によって、自律する業務の実行を支える基盤を構築します。

権限を解除する実行先の記録

権限管理：差異を検出。実行先の記録に、承認条件との相違があります。

採用した証拠と検証条件

承認AP-ACCESS ／会計システム / ops-review ／権限なし

AIの報告AG-ACCESS ／実行完了

実行先の記録IAM ／ IAM-DIFFERENT ／権限が残存

対象タスクTASK-ACCESS ／会計システム / ops-review

担当部門へ渡すもの業務ごとの検証条件と証拠構成、一件ごとの結果、元の記録までたどれる実行証拠。

精度と費用の理論限界へ。観測モデルと必要な精度から、何を、どこまで取得するかを設計する。ChoiceProofの観測エンジンは、適応的な観測と独立した検査を、自律システムの判断基盤へつなぎます。

三つの情報源のうち、最大一つが虚偽の値を返す研究モデル。許容する失敗確率を動かすと、観測の配分と費用が変わります。

情報源 A・B・C

一つを無作為に読む14.27%三つすべてを読む85.73%

最悪時の期待観測費用

5.4293費用単位

理論下限 5.4293

許容失敗確率5%

失敗確率は、計画全体で推定誤差が1を超える確率。観測1件の費用は2です。

現場へ渡すもの運転条件ごとの判定と観測時刻、追加で確かめる信号や測定項目。

貴社の業務・設備アーキテクチャと、ChoiceProofの実行証明基盤をつなぐ。検証要件、システム接続、実データを用いた評価から、ともに設計します。