ENGINEERING BLOG
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。
160 件の記事 · MARIA OS 発行
なぜ組織知性にOSが必要か、構造設計、安定性法則、アルゴリズムアーキテクチャ、ミッション制約付き最適化、生存最適化理論、ホワイトカラー移行、エージェント生命維持。8本の論文で理論から運用までの完全スタックを構成する。
Series Thesis
Company Intelligenceが「なぜOSが要るか」を示す。構造が責任を定義する。安定性法則がガバナンスの成立条件を証明する。アルゴリズムが実行可能にする。ミッション制約が最適化の暴走を防ぐ。生存最適化理論が進化圧の方向を決める。ホワイトカラー移行が誰から動くかを示す。VITALがシステム全体を生かし続ける。
00
Company Intelligence
組織の判断力にはAIツールではなくOSが必要な理由。
01
Structural Design
人間とエージェントの境界を越えて責任をどう分解するか。
02
Stability Laws
エージェントガバナンスが成立する、あるいは崩壊する数理的条件。
03
Algorithm Stack
10のアルゴリズムを7層アーキテクチャにマッピングする。
04
Mission Constraints
エージェントのゴール最適化が組織の価値を毀損しないための制約設計。
05
Survival Optimization
進化圧は組織を純粋な生存マシンに還元するか？方向づけられた進化と無方向進化の数理。
06
Workforce Transition
どのホワイトカラー業務が先に移行し、変化はどう管理するか。
07
MARIA VITAL
Heartbeat監視、自己修復、再帰的自己改善でエージェント群を生かし続ける。
AI Officeの価値は作業自動化ではなく、会社が記憶し、判断し、学習し、自己改善する閉ループを持てるかで決まる
多くのAI導入は局所的な生産性を改善しても、企業固有の知能には積み上がらない。本稿は、Company Intelligence を Memory・Decision・Feedback・Governance の閉ループとして定義し、MARIA OS がそれを Company Memory、Decision Card、Task Intelligence、Agent Performance、Knowledge Graph、Strategic Simulation へどう実装するかを解説する。
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。
エージェント・意思決定・結果を連続ベクトル空間へ埋め込み、文脈依存能力を距離幾何で定量化する
能力評価を二値成功率から文脈依存の連続指標へ拡張するため、TransE/RotatE系の埋め込みを責任空間へ適用する。ガバナンス制約を反映した損失設計と収束分析を示し、埋め込み由来能力スコアが実績成功率と高相関を持つことを確認した。
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。
時間依存因果と責任保存則を組み込み、監査説明を再現可能にする深層研究設計
通常の監査グラフが答えるのは『何が起きたか』までに留まりやすい。本稿は因果エッジ、介入メタデータ、時間重みを拡張し、パス単位の責任配分と反実仮想リプレイを可能にする。
隣接行列スペクトルから、信号雑音比を最大化する拡散深さを求める
ホップを増やすほど文脈は増えるがノイズも増える問題を、行列拡散と減衰係数で定式化する。スペクトル分解により最適ホップ `h*` を導き、固定深さ探索との差を定量評価する。
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Content strategy, publication approval, tone enforcement
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Technical accuracy, code correctness, architecture review
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Draft creation, research synthesis, narrative craft
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