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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
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。
責任境界を崩さないための最小アーキテクチャとしてのゲート制御
本番変更や外部呼び出しの意思決定に対し、失敗時に閉じるゲートを責任分解の基盤として定式化する。人間介入率と遅延のトレードオフを最適化し、責任被覆を維持する設計を示す。
平均スコアが重大リスクを覆い隠す条件を示し、MAX判定の安全特性を解析する
複数リスク軸を平均化すると、単一軸の高危険度が希釈される場合がある。MAXベース判定の安全上の利点を形式的に示し、fail-closed設計での誤許容抑制条件を提示する。
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Technical accuracy, code correctness, architecture review
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