TAG ARCHIVE
agent-governance
MARIA OSブログのagent-governanceタグに関連する7件の記事。ボンギンカンの判断OS、AIガバナンス、Agentic Company研究をテーマ別に参照しやすい技術記事アーカイブです。
判断OS / 決断インテリジェンスOS
組織の判断を実行可能な意思決定システムに変換するMARIA OS中核研究。
エージェント型企業アーキテクチャ
人間とエージェントの組織、委任境界、役割トポロジー、ガバナンス付き自律性に関する研究。
責任ゲートとAIガバナンス
AIエージェントの安全性、説明責任、フェイルクローズドゲート、監査可能性、HITL制御。
マルチエージェント数学
収束、安定性、ゲーム理論、グラフダイナミクス、マルチエージェント評価の形式モデル。
エビデンス、RAG、ナレッジガバナンス
エビデンスバンドル、検索アーキテクチャ、Graph RAG、ナレッジトラスト、監査可能な推論パイプライン。
Agentic R&Dと判断科学
研究運用、シミュレーションラボ、判断科学、再帰的改善、実験的AIガバナンス。
エンタープライズにMARIA OSを導入する方法: AI実装人材、責任設計、統治された自律性
AIを意思決定者にせず、MARIA OSを企業業務へ導入するための実務的な三層モデル
エンタープライズAIは、自動化が責任設計を追い越した瞬間に止まる。本稿では、MARIA OSをL1操作の自律化、L2判断パターンの支援、L3責任アーキテクチャの人間継承という三層モデルで導入する方法を整理する。
運用されるAIガバナンスは技術的優位性になるか：MARIA OSの現実的評価
内部では自動復旧を攻め、外部ではHITLを厚くする。責任契約・fail-closed・回復経路を実装レイヤーで見る
企業AIの次の優位性は、完全自律を主張することではなく、どこで止めるか、どう復旧するか、人間の責任をどう残すかを本番運用で証明することから生まれる。本稿では、ボンギンカンのMARIA OSが持ちうる技術的優位性と、グローバル・日本市場での現実的な位置づけを、過剰な断定を避けて評価する。
安全性はfan-inに宿る：fail-closedな並列マルチハーネス設計
エージェント基盤で複数のHarnessを並列実行しても安全性を弱めないための5つの実装規律
エージェント基盤では、1つのactionに対してidentity、authority、trust、surface固有のHarnessを同時に走らせたくなる。しかしfail-closedなsystemでは、素朴な並列化が安全性を静かに弱める。この記事では、正規化されたenvelope列に対するfan-in fold、timeoutの制限側変換、DAG依存、budget、snapshotの設計規律を実装レベルで整理する。
自動改修ハーネス：Runtime Failureを安全でReview可能な改善へ変換する
Failure episode、repair proposal、rollback envelope、approval boundaryによるself-healing agentic system
自動改修は自動実装の次段階である。Dynamic harnessはruntime failureを観測し、driftを分類し、repairを下書きし、evidenceをreplayし、rollbackとapproval boundaryを通してpatchをrouteできる。ただしagentが自分自身の憲法を書き換えることは許さない。
Company Intelligence: なぜMARIA OSはAIツールではなく、会社の知能をつくるOSなのか
AI Officeの価値は作業自動化ではなく、会社が記憶し、判断し、学習し、自己改善する閉ループを持てるかで決まる
多くのAI導入は局所的な生産性を改善しても、企業固有の知能には積み上がらない。本稿は、Company Intelligence を Memory・Decision・Feedback・Governance の閉ループとして定義し、MARIA OS がそれを Company Memory、Decision Card、Task Intelligence、Agent Performance、Knowledge Graph、Strategic Simulation へどう実装するかを解説する。
AI OfficeからAgent HR OSへ: Human + AI Organizationを運営する新しいOS
AI Office、AI Office Building、Agent HR OSを、AIツール群ではなくAI社員を運営する一つのスタックとして捉え直す
企業AIは、孤立した補助ツールから管理されたAI労働へ進みつつある。本稿は、AI Officeが仕事場を、AI Office Buildingが組織トポロジーを、Agent HR OSが採用・評価・昇進・統治の人事レイヤーを担うという全体像を整理し、Human + AI Organization の運営スタックとして解説する。
エージェント統治のFail-Closedゲート設計: 責任分解と最適エスカレーション
責任境界を崩さないための最小アーキテクチャとしてのゲート制御
本番変更や外部呼び出しの意思決定に対し、失敗時に閉じるゲートを責任分解の基盤として定式化する。人間介入率と遅延のトレードオフを最適化し、責任被覆を維持する設計を示す。