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責任あるAIオペレーションのためのOSを構築するチームによる、技術的研究とエンジニアリングの知見。
121 件の記事 · MARIA OS 発行
ガバナンス密度を組織的自己認識として捉え、スペクトル安定条件と企業メタ認知の数理基盤を示す
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、Top-K候補行動上で計測可能なガバナンス密度 D_t を導入する。減衰影響行列 W_eff,t = (1 - κ(D_t))W_t に対し (1 - κ(D_t))λ_max(W_t) < 1 という実用安定条件を導出。各制約が組織の自己観測点として機能することを示し、メタ認知をオーバーヘッドではなく安定自己組織化の制御パラメータとして位置付ける。
実行フィードバックで高品質方策へ収束しつつ、Lyapunov安定性を維持する自己改善ルーティング
固定ルール型ルーティングでは、能力変化や負荷変動に追従できない。本稿は実行結果を用いて θ_{t+1}=θ_t+η∇J(θ_t) で方策を更新する再帰適応を提案する。確率近似の下での収束性とLyapunov安定性を示し、Thompson samplingと多エージェント協調で探索と競合抑制を両立する。
個体キャリブレーションだけでは不十分である理由と、相互作用トポロジーが収束速度を支配する仕組みの形式解析
単体エージェントの信頼度整合だけでは、チーム判断の整合は保証されない。本稿は集団キャリブレーション誤差を独立指標として定義し、相互作用グラフ条件の下で収束条件を導出する。MARIA OSの9ゾーン・623エージェント検証で、トポロジー考慮型リフレクションにより誤差を41.7%低減した。
情報理論ベースの圧縮と関連度選別により、メタ認知テレメトリを経営判断向けに再構成する
MARIA OSは日次で膨大なメタ認知シグナルを生成するが、生ダッシュボードのままでは経営判断に過負荷を生む。本稿は、異常を保持しながら情報量を圧縮する信号要約問題として定式化し、階層集約・関連度フィルタ・異常抽出・叙述生成・遅延/精度最適化の5段パイプラインを提示する。
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。
不変監査ログを多段関係照会可能な知識構造へ変換するための、時間減衰とクロスエージェント統合手法
監査ログを知識グラフ化する際の主要課題であるエンティティ統合、時間的関連度重み付け、コンプライアンス向け部分グラフ抽出を統一的に扱う。MARIA OS監査コーパスで高い統合精度と照会高速化を示し、監査実務での追跡可能性を強化する。
不完全な統治グラフに対するテンソル分解リンク予測と、観測率ごとの理論精度境界
企業統治グラフには未記録の責任リンクが残りやすい。本稿は3階テンソル表現とCP分解で欠損エッジを補完し、観測率ρに応じた予測精度境界を導出する。実データで高い欠損復元率を示し、本番環境で未文書化の責任ギャップを抽出した。
最強個体の寄せ集めより、スキル空間被覆の幾何設計が性能を決める
チーム性能を個体能力の単純和ではなく、意思決定スキル空間の被覆率として定義する。高次元空間の凸包体積を補完性指標とし、冗長性を抑えながら機能多様性を最大化する編成アルゴリズムを示す。
平均多様性では見えない被覆穴をトポロジー指標で可視化し、潜在的な判断欠落を早期に捉える
チーム視点を多様体上に埋め込み、単体複体の穴構造をPersistent Homologyで追跡することで、表面上の高合意に隠れた盲点を検出する。従来のペアワイズ多様性指標と比較して、失敗前の警報リードタイム改善を狙う。
何を保持・要約・破棄するかを情報理論で決め、品質維持とコスト抑制を両立する
企業AIの記憶は増えるほど有利とは限らず、遅延・プライバシーリスク・矛盾ノイズを増やす。本稿はレート歪み最適化で保持情報量を制御し、再利用価値と感度を踏まえた層別保存ポリシーを設計する。
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