TAG ARCHIVE
responsibility-matrix
MARIA OSブログのresponsibility-matrixタグに関連する2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。
Robot Judgment OS Lab: Designing Responsibility-Bounded Physical-World AI with Multi-Universe Gates
An agentic R&D team architecture for robot governance research — two lab divisions, eleven specialized agents, and five research themes bridging MARIA OS Multi-Universe evaluation with physical-world robotic systems
Physical-world robots demand governance architectures that digital-only agent systems cannot provide: sub-millisecond fail-closed gates, real-time multi-universe conflict detection, embodied ethical learning under sensor noise, and quantitative human-robot responsibility allocation at every decision node. This paper presents the Robot Judgment OS Lab — an agentic R&D team design embedded within the MARIA OS coordinate system, organized into two divisions (Robot Gate Architecture Lab and Embodied Learning & Conflict Lab) with eleven specialized agents operating under fail-closed research gates. We formalize five research themes: Responsibility-Bounded Robot Decision, Physical-World Conflict Mapping, Embodied Ethical Learning, Human-Robot Responsibility Matrix, and ROS2 Multi-Universe Bridge. Mathematical contributions include a real-time ConflictScore function, constrained RL for embodied ethics calibration, a four-factor responsibility decomposition protocol, safety-bounded action spaces, and a layered architecture formalization from ROS2 base through Multi-Universe, Gate, and Conflict layers. The lab design demonstrates that structured R&D governance — where research teams are themselves governed by the infrastructure they study — produces faster, safer, and more auditable advances in robot judgment than traditional unstructured robotics research.
エージェント企業の構造設計: 責任トポロジーと衝突駆動学習による自己進化統治
人間-エージェント組織を、責任フローを持つ意思決定グラフとして再定義する
組織の単位を人員ではなく意思決定ノードで捉え、責任配分と構造進化を同時に最適化する。衝突履歴からの改善学習とゲート付き方策更新を通じた自己進化型統治設計を示す。