Theory2026年2月15日42 min read

Voice-Driven Agentic Avatars: 自律的知的タスク委任のための再帰自己改善フレームワーク

音声媒介マルチエージェント運用における収束解析、委任完全性定理、安全境界の形式化

VDAAは、音声による知的タスク委任を数理的に扱うための枠組みである。全二重音声対話、再帰的自己改善、階層エージェント協調を統合し、固定点収束・有限タスク代数での委任完全性・三段ゲートLyapunov安全境界を示す。MARIA VOICE検証では高い委任精度と低遅延を確認した。

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Intelligence2026年2月15日35 min read

VUI設計の認知科学的基盤: マルチモーダル対話における注意資源配分モデル

多重資源理論・ワーキングメモリ理論・情報理論を統合し、設計原則を形式化してMARIA VOICEで検証する

VUI設計を経験則から脱し、聴覚処理の特性に基づく数理モデルとして再定式化する。文単位TTS、1.2秒デバウンス、バージイン抑制、ローリング要約の設計判断を理論的に導出し、MARIA VOICE実装での妥当性を検証する。

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Theory2026年2月12日45 min read

意思決定インテリジェンス理論: 責任あるAI統治の統一フレームワーク

5公理・4本柱方程式・5定理で、組織判断を実行可能な制御系として定式化する

証拠・衝突・責任・実行・学習を統合した意思決定制御理論を提示し、誤許容低減と完遂率改善を同時に扱う。MARIA OS実装との対応を示し、業種横断で再利用可能な統治基盤として整理する。

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Theory2026年2月12日25 min read

人間-AI意思決定システムにおける責任分解点の形式モデル

責任は哲学的な議論ではなく、計算可能なしきい値である - その実装方法

既存のAIガバナンス枠組みは、人間の監督が必要となる条件を主に定性的に示している。本稿はこれを定量的なしきい値問題として形式化し、意思決定ノードごとの責任需要関数 R(d) を5つの正規化変数(影響、不確実性、外部性、説明責任圧力、新規性)で定義する。さらに責任分解しきい値 τ を導入し、人間責任を必須化すべき条件を計算可能にする。加えて、学習と環境変化による時間的シフトを動的平衡モデルで扱う。フレームワークは MARIA OS のゲート構造に実装可能であり、意思決定グラフ実験で再現性を検証できる。

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