プレスリリース要約
GhostDrift数理研究所は、AIの判断プロセスを第三者が再実行・検証できる技術「ADIC」の核心となる数理モデルを、定理証明支援システム「Lean 4」による形式証明として公開しました。EU AI Actの施行を控える中、従来の監査ログとは一線を画す、数学的に検証可能な新しいAIガバナンスのあり方を提示しています。
株式会社GhostDrift数理研究所は、AIの意思決定プロセスを第三者が後から再実行・検証できる基盤技術「ADIC（Advanced Data Integrity by Ledger of Computation）」の中核であるリプレイ検証理論の形式証明を公開しました。この証明には、数学の定理証明にも使われるシステム「Lean 4」が用いられており、人間の主観や説明に依存せず、コンピュータ上で数学的にその正しさを再実行・確認できる状態を実現しています。EUにおいて最大で全世界年間売上高の7%の制裁金が科され得る「EU AI Act」の本格適用を2026年8月に控える中、グローバル基準に対応する日本発の技術モデルとして注目されます。
従来のAIガバナンスでは、社内ルールの整備やシステムログの保存といった「説明責任」に留まっていましたが、ADICは判断のプロセスそのものを「証拠台帳」として固定し、第三者が機械的に再現できる仕組みを提供します。これにより、AIの誤判断による重大な事故や損失が発生した際、誰にも責任が帰属しない「責任の蒸発」を防ぐことが可能になります。同社はこの設計思想を、江戸時代の和算における解法公開の文化になぞらえ「和算2.0」と定義。物流や製薬、金融といった社会的な責任が極めて高い「高責任領域」に向けて、実用的なAIアシュアランスインフラの構築を目指しています。
Journalポイント
実はこれ、AIが誤った判断をしたときに『誰が責任を取るべきか』を、数学的な手順に基づいてクリアに特定できる技術なんです。
え、そうなんですか？ AIの判断って、ブラックボックスだから後から原因を調べるのは難しいと思っていました。
まさにそこが課題でした。従来のシステムログでは「AIがこう出力した」という結果しか残りません。しかし、今回発表された ADIC という技術は、判断に至るまでの計算プロセスそのものを証拠として残すことで、第三者が後から全く同じ手順を再現できるようにしたのです。
なるほど。でも、それって ADIC を使わなくても、もともとプログラムのログを細かく保存しておけば解決できる話ではないんですか？
ADICというのは、AIの計算プロセスを第三者が後から再実行・検証できる証拠台帳技術のことで、通常のログとは異なります。単なるテキストの記録ではなく、そのデータが改ざんされておらず、本当にその手順で計算されたかを「数学的に証明」できる仕組みを構築しているのが最大の特徴です。
なるほど！確かにそれなら後から疑う余地がなくなりますね。製薬物流での PoC も始まっているとのことですが、これは具体的にどのようなことを行うのですか？
PoCというのは「概念実証」のことで、新しい技術が実際の現場で実用可能かを検証する試みのことです。今回のプロジェクトでは、実際の物流現場における厳格な実務監査を、ADICの数理証明がクリアできるかを2ヶ月間かけて実証します。
実際の現場で使えるか試すわけですね。他の会社も似たようなAIガバナンスの取り組みをしているのですか？
実は今、世界中で AIアシュアランス（AIの信頼性を客観的な証拠で保証する仕組み）へのシフトが急激に進んでいます。これまでの社内ルールによる管理から、第三者が確認できる技術的証拠を示す時代へと、業界全体の流れが変わってきているんです。
なるほど、単なるルール作りではなく、数理的に証明できる技術がこれからの世界基準になるのですね。勉強になりました！
株式会社GhostDrift数理研究所
- 代表
- 前木秀光
- 所在地
- 東京都新宿区北新宿4-4-4 110号室
- URL
- www.ghostdriftresearch.com