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121 件の記事 · MARIA OS 発行
知識・バイアス・キャリブレーションの連成を動力学として捉え、平衡・分岐境界・制御方策を導く
組織学習率OLRを設定値ではなく創発量として扱い、S(t)=(K(t),B(t),C(t)) の連成常微分方程式でモデル化する。平衡点と安定吸引子、学習/停滞の分岐境界、4領域相図を導出し、制御介入の設計に接続する。16導入・1,204エージェントの検証で、OLR軌道をR^2=0.91で予測し、停滞リスクを平均21日前に検知した。
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。
機能別ではなく組織スコープ別に分解すべき理由と、MARIA座標が与える反省境界
メタ認知を単一層で扱う設計は、マルチエージェント統治では情報粒度と介入単位が不整合になりやすい。本稿はIndividual/Collective/Systemの3層分解を提案し、R_sys ∘ R_team ∘ R_self の作用素合成が収束条件下で安定平衡へ向かうことを示す。
自律性を拡大するほど、計測可能な自己認識を同時に拡大し、外部監督と内部自己修正を併用する必要がある
外部監視中心の運用は、エージェント数の増加とともに人的レビューがボトルネックになりやすい。本稿は安全な自律性上限をSystem Reflexivity Index（SRI）で管理するAutonomy-Awareness Correspondenceを提示し、Meta-Insightの3層メタ認知が段階的自律運用と監査可能な自己認証にどう接続されるかを整理する。
無制約RSIを収束型自己補正へ変換し、改善速度と整合性維持を両立する形式枠組み
再帰的自己改善を M_{t+1}=R_sys ∘ R_team ∘ R_self(M_t,E_t) として定式化し、gamma<1 の収縮条件で固定点収束を保証する。さらにHuman-in-the-LoopゲートをLyapunov的安全境界として扱い、SRIの乗法構造が単一層劣化を全体評価へ反映して暴走改善を抑制することを示す。
非定常性を早期検知し、過剰適応を抑えて意思決定品質の回復を速める運用アーキテクチャ
分布シフト時の統治劣化に対し、チェンジポイント検知・有界更新・fail-closedエスカレーションを結合する。検知遅延、誤警報率、回復半減期を同時最適化し、ノイズ過敏と対応遅れの両方を避ける設計を提示する。
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。
介入価値を事前推定し、危険な見逃しと不要な人手引き継ぎを同時に減らす
固定閾値による一律エスカレーションでは、重要案件の見逃しとレビュー過負荷が併発しやすい。本稿は反実仮想効果推定に基づいて、想定リスク低減がレビューコストを上回る場合のみ介入するルーティングを設計する。
証拠十分性・矛盾圧・出典信頼度に応じて信頼度を制約し、高確信誤答を抑制する
信頼度を内部スコアとして独立に扱うと、証拠が弱いまま高確信出力が生じる。本稿は信頼度を証拠品質と単調結合させる法則を提示し、キャリブレーション誤差とエスカレーション精度を同時に改善する運用原理を示す。
合意偏重を避け、証拠ベースの反論経路と検証多様性を制度として実装する
高合意は高速だが、相関した盲点を温存しやすい。本稿は異論クオータ、独立証拠要件、解決ゲートを導入し、異論をノイズではなく検証可能な仮説生成として扱うことで、品質と速度の両立を図る。
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