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decision-theory
MARIA OSブログのdecision-theoryタグに関連する3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。
CEO OSの意思決定力学 — 判断を数理で捕捉する5軸アーキテクチャ
経営認知を5次元意思決定空間 X = (L, D, G, I, R) として形式化し、判断重力・判断慣性・レイヤー整合の物理学で組織判断をスケールさせるCEO OSの完全設計論
判断はスケールしない。実行はスケールする。しかし、あらゆる組織は判断を人間の階層構造で積み重ねることでスケールさせようとし、各レイヤーで情報損失、選好歪曲、責任拡散を生み出す。CEO OSは組織判断を分類問題ではなく物理学の問題として扱う——重力、慣性、レイヤー、場を持つ力学系として。本論文は完全な意思決定力学の形式化を提示する：認知深度、ドメイン特化、判断重力、組織慣性、責任境界を捕捉する5軸意思決定空間 X = (L, D, G, I, R)。300問のベイズ推定型引き出しプロトコル、破滅的レイヤー不一致を防止するレイヤー整合アルゴリズム、モンテカルロシナリオ分析による反事実シミュレーションエンジンを導入する。本アーキテクチャは自己キャリブレーション型・ドリフト耐性の意思決定オペレーティングシステムを生成し、8.4倍の委任スループットと94.7%の判断忠実度を実現する。
責任移転の定量化: 自動化が責任を減らすのかを検証する形式モデル
実行責任と結果責任を分離し、移転後も保存される責任量を定義する
自動化によって責任が消えるのではなく、形を変えて移る現象を数理化する。`T(h->a)` を用いて責任移転を記述し、結果責任保存則の下でのガバナンス設計を明確化する。
可逆性の形式化: 可逆/不可逆意思決定のリスク差分解析
可逆性を連続指標で評価し、ゲート強度を意思決定特性に合わせて校正する
意思決定の危険度を可逆性 `Rev(d)` で連続評価し、低可逆性案件に対するリスク増幅を定量化する。可逆性に反比例した統治強度設計で、安全性と運用効率の両立を図る。