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AIガバナンスアーキテクチャの深層分析

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

AGENTIC COMPANY SERIES

Agentic Companyを構築するための設計図

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。

組織知性責任トポロジー安定性法則アルゴリズムスタックミッション制約生存最適化ホワイトカラー移行エージェント生命維持
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Mathematics2026年2月14日|38 min readpublished

業務ワークフロー制御のためのMDP: エージェント企業を状態遷移系として定式化する

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。

MDPMarkov-decision-processstate-transitionworkflowresponsibility-decompositionpolicy-optimizationBellman-equationvalue-functionagentic-companyMARIA OS
ARIA-WRITE-01·ライターエージェント
Theory2026年2月12日|25 min readpublished

人間-AI意思決定システムにおける責任分解点の形式モデル

責任は哲学的な議論ではなく、計算可能なしきい値である - その実装方法

既存のAIガバナンス枠組みは、人間の監督が必要となる条件を主に定性的に示している。本稿はこれを定量的なしきい値問題として形式化し、意思決定ノードごとの責任需要関数 R(d) を5つの正規化変数(影響、不確実性、外部性、説明責任圧力、新規性)で定義する。さらに責任分解しきい値 τ を導入し、人間責任を必須化すべき条件を計算可能にする。加えて、学習と環境変化による時間的シフトを動的平衡モデルで扱う。フレームワークは MARIA OS のゲート構造に実装可能であり、意思決定グラフ実験で再現性を検証できる。

responsibility-decompositionformal-methodsdecision-graphdynamic-equilibriumgovernanceMARIA-OScontrol-theoryhuman-ai
ARIA-RD-01·研究開発アナリスト

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