Knowledge is a Graph, Not a List.
学ぶ前に依存関係をマッピング。知識を孤立したリストではなく、相互接続された依存関係グラフとして可視化。すべての概念が前提条件と帰結につながり、理解の真のアーキテクチャを明らかにします。
依存関係を考慮した学習グラフセクション間の依存関係がマッピングされた15のナレッジノード。
主要な依存関係
セクショントポロジー
Financial
4 nodes
Auditing
4 nodes
Regulation
4 nodes
Business
3 nodes
学習順序の公式
基礎を先に学ぶ。依存関係が最適な順序を決定する。
15トピック。12の依存関係。 セクション間の依存関係がマッピングされた15のナレッジノード。
知識はグラフであり、 リストではない。
依存関係をマッピング、 学習の前に。
精度
ノード
13
エッジ
20
グラフの依存関係が保証する 前提条件順の学習
すべてのテスト問題が依存関係グラフを横断する。 グラフが解答エンジン。
クエリワークベンチ
キーワードではなく依存関係パスで検索。各結果はエビデンスパス、信頼度スコア、説明可能性を表示 — 監査、会計、内部統制が同一画面で判断可能。
ヒット数
18
信頼度
0.93
説明可能性
0.89
応答時間
268ms
トップエビデンスパス
オンボーディングプレビュー（最初の2週間）
会計
月次決算時に高リスク問題を最初に抽出
内部監査
フィールドワーク前に統制不備の連鎖を事前レビュー
経営管理
方針変更の影響範囲をクロスチェック
テンポラルリプレイ（根本原因追跡）
時間軸をスクラブして、どの更新がいつどこに伝播したかを追跡。インシデントレポートと是正措置文書のエビデンス資料として直接使用可能。
選択されたティック
2325
統制担当者とエビデンスラインの再構築
影響スコア
0.86
影響ノード数
21
リスクバンド
HIGH
使い方
1 インシデント日を選択
2 影響ノードを確認
3 是正担当者を即座に割り当て
エビデンストラストレンズ
グラフの接続性とエビデンスの品質を分離。信頼性スコアとドリフト率に基づいて、どの層に人間のレビューが必要かを即座に判定。
一次エビデンス（契約書、台帳、仕訳）
信頼性
97%
ドリフト
2%
内部方針・会計メモ
信頼性
90%
ドリフト
7%
監査調書・レビュー記録
信頼性
86%
ドリフト
9%
AI推論ノード
信頼性
74%
ドリフト
19%
運用ルール（導入後）
信頼性0.85未満の層は必須の人間レビューが必要
ドリフトが0.12超で更新チケットを自動生成
AI推論ノード比率を毎月監査チームに報告
反事実ポリシー比較
本番デプロイ前に「もし〜なら」シナリオを比較 — 閾値変更、エビデンス要件、ゲートポリシー。品質とレビュー負荷を同時に評価。
consistency
78
recall
83
precision
80
reviewLoad
42
推奨ユースケース
標準の日常業務。品質とレビューコストのバランスの取れたトレードオフ。
意思決定ハンドオフフロー