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causal-inference
MARIA OSブログのcausal-inferenceタグに関連する4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。
反実仮想エスカレーション方策: 高影響レビューのためのMeta-Insightルーティング
介入価値を事前推定し、危険な見逃しと不要な人手引き継ぎを同時に減らす
固定閾値による一律エスカレーションでは、重要案件の見逃しとレビュー過負荷が併発しやすい。本稿は反実仮想効果推定に基づいて、想定リスク低減がレビューコストを上回る場合のみ介入するルーティングを設計する。
組織学習率の因果分析: 介入寄与を分解するOLRデコンポジション
相関中心ダッシュボードから、介入単位の因果帰属へ移行するためのMeta-Insight運用設計
OLR改善を総量だけで評価すると、効かない施策を拡大しやすい。本稿は介入ごとの因果効果と相互作用を推定し、予算配分と改善優先順位を再設計する枠組みを提示する。
小売AIの操作性検知: パーソナライズと誘導の境界を定義する因果推論
有益な提案と有害な誘導を数理的に分離し、責任ゲートで運用制御する
推薦最適化が消費者の認知バイアスを過度に刺激しないよう、行動介入の因果効果を評価する境界モデルを構築する。境界超過の施策は人間レビューへ自動エスカレーションし、倫理制約下での自律運用を可能にする。
因果構造抽出のためのGraph RAG: 多段検索と証拠結束の行列モデル
知識グラフ上の責任連鎖とリスク集中を、多ホップ拡散で追跡する
平坦なRAG検索で失われやすい関係構造を、グラフ行列表現で保持して推論品質を高める。ホップ深さとノイズのトレードオフを定式化し、証拠結束度に基づく応答ゲートを設計する。