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governance-density
MARIA OSブログのgovernance-density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。
エージェント企業におけるメタ認知: AIシステムが「知らないこと」を知る必要性
潜在ガバナンス密度と観測可能カバレッジを分け、Exact/Buffered 安定条件を示す
エージェント企業を制約付きグラフ拡張MDPとして定式化し、潜在密度 D_t と Top-K 候補行動上の観測 proxy D_hat_t を区別する。減衰影響行列 W_eff,t = (1 - κ_t)W_t に対し exact 条件 `(1-κ_t)λ_max(W_t)<1` と buffered 条件 `λ_max(W_t)<1-κ_t` を導出し、各制約が組織の自己観測点として機能することを示す。
エージェントから文明へ: 多層メタ認知とガバナンス密度法則
Exact 収束条件と Buffered 運用境界を、企業から文明まで同じ数理で拡張する
ガバナンス密度を、個別エージェントから企業・文明まで通用する安定性パラメータとして定式化する。G_t = (A_t, E_t, S_t, Pi_t, R_t, D_t) を基礎に exact 条件 `(1-D)λ_max(A)<1` と buffered 境界 `λ_max(A)<1-D` を分け、停滞・バッファ付き特化・脆弱特化・カスケードの4相を導出する。さらに D_eff = 1 - (1 - D_company)(1 - D_civ) で文明スケールへ拡張する。
エージェント社会の制度設計: メタガバナンス理論とAI憲法フレームワーク
企業統治からAI憲法までを接続し、多主体系の進化を制度制約で安定化する
個体メタ認知だけでは足りない社会スケールの統治課題に対し、制度を動的制約系として定義する。Speed Alignment原則と改定規則付きAI憲法モデルを用いて、進化速度と監督能力の乖離を抑える設計を示す。
創発的役割特化を統治する安定法則: 制約密度下のエージェント企業ダイナミクス
厳密収束条件と保守運用境界を分け、自己組織化企業のガバナンス強度を校正する
厳密収束条件 `(1-D)λ_max(A)<1` と保守的運用境界 `λ_max(A)<1-D` を区別し、停滞・バッファ付き特化・脆弱特化・カスケードの4相を導出する。過少統治と過剰統治の双方を避けるための実用的な密度レンジ設計を示す。