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formal-methods
MARIA OSブログのformal-methods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。
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。
Voice User Interface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
Wickensの多重資源理論、Baddeleyのワーキングメモリモデル、情報理論を統合し、VUI設計原則を形式化してMARIA VOICE実装で検証する
音声ユーザーインターフェース（VUI）の設計は、聴覚認知処理の特性を十分に扱わない経験則に依存しがちである。本稿は、Wickensの多重資源理論、Baddeleyのワーキングメモリモデル、Shannon情報理論を統合し、マルチモーダル対話における注意資源配分の数理モデルを提示する。文レベルストリーミングTTSの認知的最適性、1.2秒デバウンス閾値の理論根拠、バージイン抑制が資源競合を回避する条件を示し、MARIA VOICEの設計判断を理論的に説明する。
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。
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。