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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
自己組織化企業におけるガバナンス強度の校正を、スペクトル条件で定式化する
影響伝播行列のスペクトル半径と制約密度を結ぶ安定条件を導出し、安定特化・停滞・カオスの相を分離する。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。
生成AI単体では埋まらない運用要件を、言語・表データ・状態遷移・グラフの層分解で補完する
自律運用企業には、言語理解だけでなく意思決定予測、状態制御、構造推論、異常検知が同時に必要となる。本稿は10アルゴリズムを7層に対応付け、責任ゲート付き統合の設計指針を示す。
マルチエージェント文脈融合と階層座標推論を可能にする企業向けTransformer拡張
標準Transformerを企業意思決定文脈へ適用するため、座標対応クロスエージェント注意と階層位置符号化を導入する。意思決定ログ、契約、会議記録を跨ぐ読解精度を高める認知レイヤー実装を整理する。
表形式データ中心の業務判断に対し、XGBoost/LightGBMで予測精度と監査説明性を両立する
業務データが表形式で蓄積される場面では、勾配ブースティングが実務上の強い基準となる。本稿は特徴量設計とSHAP説明を組み合わせ、承認予測・リスクスコアリングを責任ゲート運用へ接続する。
予測性能だけでなく、分岐構造の可読性と監査適合性を重視したDecision Layer補完手法
Random Forestを解釈エンジンとして位置づけ、重要変数と政策分岐の可視化を行う。特徴量重要度と抽出ポリシーツリーを使い、ガバナンス文書との整合確認を可能にする。
Bellman方程式と方策最適化により、責任制約付き自動化の遷移設計を明確化する
提案・検証・承認・実行の業務遷移をMDPとしてモデル化し、ゲート付き遷移での方策挙動を解析する。有限ホライズン最適化を通じて、スループット改善と統治準拠の両立条件を示す。
中リスク業務を対象に、人間承認ゲートを組み込んだ方策学習を実装するControl Layer設計
PPOベースのActor-Criticを責任境界付き環境へ適用し、行動空間をゲート条件で動的制約する。方策勾配の制約項と信頼領域更新を通じて、自律性と統治準拠を同時に維持する運用枠組みを示す。
探索と活用のトレードオフを、Layer 5の戦略探索基盤として定式化する
既知戦略の活用と新規戦略の探索を同時に扱うため、Thompson sampling・UCB・Contextual Banditを比較設計する。後悔最小化指標を経営運用へ接続し、戦略エンジンへの組み込み手順を示す。
メッセージパッシングとスペクトル解析で、エージェント階層の伝播特性を可視化する
エージェント企業をグラフとして扱い、依存関係・承認経路・情報流をGNNで学習する。リンク予測と影響伝播のスペクトル指標を用いて、構造的ボトルネックと統治リスクを早期把握する設計を提示する。
役割形成を教師なし学習として捉え、再クラスタリングで環境変化へ追従する
役割特化を行動特徴空間のクラスタ分解として定式化し、初期割当・自然クラスタ発見・階層構造抽出を統合する。組織変動時の再クラスタリングを通じて、適応と責任統治を両立する。
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