Audit Universe
6 specialized AI agents + 4 Knowledge Packs — reproducible, traceable, fail-closed audit operations. Transform manual audit judgment into structured, evidence-backed decision pipelines. POC-ready from day one.
再現可能な判断、再現可能な作業ではなく
6つの専門エージェント + 4つのナレッジパックが4段階の監査ゲートを通じて連携。すべての結論はエビデンスに追跡可能、すべての判断は再現可能、すべてのアクションは不変に記録。初日からPOC対応。
ナレッジパック
監査基準、手順、チェックリスト
エンゲージメント範囲、タイムライン、リスクマップ
アサーション、閾値、規制
境界、重要性、サンプリング
Audit Artifacts
Immutable Trace
すべての判断 → エビデンススナップショット → 完全な再現性
パックが基準を定義。エージェントが判断を実行。ゲートがトレースを保証。エビデンスが結論を証明。
監査は30年間変わっていない。AIガバナンスがすべてを変える。
従来の監査プロセスは手作業、主観的判断、事後的な文書化に依存しています。MARIA OSはこれを構造化された、追跡可能で再現可能な監査業務に置き換えます。
サイロ化されたシステム間での手動エビデンス収集
証拠保全チェーン付きの自動エビデンス収集
再現性のない主観的判断
完全なトレース付き構造化判断パイプライン
事後に作成される所見報告書
実行中のリアルタイム所見生成
監査証跡の欠落と文書の不備
アーキテクチャによる不変の監査証跡
コンプライアンスマッピングに手動の相互参照が必要
フレームワークからコントロールへの自動マッピング
品質が個々の監査人のスキルに依存
ゲートによる一貫した品質の担保
問いはAIを監査に使うかどうかではない。 AIを監査に安全に使う方法である。
Audit Universeを構築する。
Audit Universeを構築する。
One zone. Six agents. Every trace reproducible.
すべての発見事項に監査人がいる。すべてのトレースにシールがある。
6つのエージェントがコンプライアンスとトレーサビリティを保証。4つのゲートが構造的な説明責任を強制。
Source identification and evidence gathering
Deviation detection and root cause analysis
Risk scoring and impact evaluation
Finding narrative with mandatory citations
Peer review and completeness verification
Execution trace integrity and reproducibility
Trigger: Judgment structure not audit-ready
Action: BLOCK
Trigger: Policy/permissions not frozen
Action: FREEZE_THEN_PROCEED
Trigger: Untracked AI/tool call detected
Action: BLOCK
Trigger: Explainability or evidence incomplete
Action: REQUIRE_REMEDIATION
説明不可能な判断はフラグが立てられるのではない。構造的に実行がブロックされる。
協調エージェント、ガバナンスされた実行
Coordinator、Expert、Metrics、Repositoryエージェントがガバナンスされたチームを形成 — すべてのインタラクションはエンベロープで追跡可能。
ガバナンスされた運用単位である。
すべての監査エージェントが同時に稼働。エビデンスはゲートで収束。
Chief MARIA orchestrates. Quality loops never stop.
Parallel evaluation. Full trace. Zero gaps.
4つのゲート。説明なしの例外はゼロ。
MARIA OS is designed for audit from the start. Every judgment passes through structured gates that ensure explainability and accountability.
Blocks execution if judgment structure is not audit-ready
Unexplainable judgments are structurally blocked from execution.
すべての判断は封印され監査可能
意思決定は暗号学的エンベロープに包まれる — 再現可能、検証可能、改ざん検知。
オフラインナレッジパック: 5層エビデンス構造
官公庁・金融機関向け。速度より信頼性と説明可能性を優先する知識構造。
誰が・いつ・どの範囲のためにこの知識を作成したか
公式見解と運用慣行を明確に分離できる
知識の出所と解釈主体を分離することで、監査説明責任を担保する。
ゲートポリシー: 事前 / 判断 / 事後
金融では、ミスは即座にインシデントとなり、事後修正は不可能。知識だけでは不十分であり、ゲートポリシーの統合が不可欠。
AIが触れる前にブロック
ポイント：ここで停止した場合、AIは一切関与しない
ゲートポリシーが参照するオフラインナレッジ
古い知識・弱い根拠・高リスク → ゲートは閉じる
AIを使う、しかしAIに委任しない。
リスクレベルゲート定義：レベル 0-3
リスクレベルは技術リスクではなく、責任と影響範囲で定義される。ゲートは精度ではなく、停止箇所を決定する。
ポイント：AIは判断しない。紙の法令集のデジタル代替。
全レベル共通ルール
金融監査で問われるのは、AIを使うかどうかではなく、どうAIを止めるかである。
コンプライアンスのために設計。後付けではない。
MARIA OSは監査人が既にチェックしているコントロールに直接マッピングされます。
コンプライアンスは機能ではない。アーキテクチャそのもの。
介入は感覚ではなく、数式
人間はいつ介入すべきか？答えは定義された方程式であり、直感ではない。
「何を決定するか」と「誰が決定するか」の分離。
Many AI systems blend thinking, deciding, and executing into one. MARIA OS separates judgment from responsibility assignment by design.
AI can assist with judgment. But judgment alone does not authorize action.
Responsibility must be explicitly assigned before execution begins.
AI decides freely. Humans take responsibility blindly.MARIA OS prevents this by structure.
3つのゾーン、3つのゲート、継続的な監視
AI operations are visualized as space, not logs. See where agents are, which gates they passed, and where judgments are held.
自己進化する、しかし制御を失わない
DAG更新はガバナンスの対象。すべての適応がEnvelope、Gate、Audit Packを通過する。
"自己進化はガバナンスの対象であり、自由なパラメータではない。"
定量化されたガバナンス有効性
意思決定品質、自律性の成熟度、表明された価値観と運用実態のギャップを測定する多層メトリクス。
速度 × 安定性 × 再現性 — エンタープライズガバナンスをリアルタイムで計測。
企業全体がガバナンスされた構造になる
Universeはエンベロープチェーンで接続 — エビデンス、ポリシー、責任が境界を越えて流れる。
ガバナンスされたノードである。
ガバナンスがデータとともに移動するから、壊れることなくスケールする。
安全に拡張 — GitHubのように、でもガバナンス付き
署名済み。テスト済み。Gate評価済み。すべてのスキルはガバナンスされたアーティファクト。
初日から測定可能なインパクト。
Audit Universeは単なる自動化ではなく、監査品質とカバレッジを変革します。
60%
エビデンス収集時間の削減
100%
トレース再現性率
3x
監査カバレッジの向上
0
未文書化のAI意思決定
4週間
初回POC成果までの期間
< 1日
所見からエビデンスへの紐付け
すべての所見がエビデンスに追跡可能。孤立した結論なし。ゲートが出力前に構造的完全性を担保。
並行エージェントが同時評価。手動サンプリングに数週間かかっていたものが、完全なカバレッジで数時間に。
SOC 2、ISO 27001、J-SOXに事前マッピング済み。監査パッケージはアーキテクチャレベルでコンプライアンス対応。
ROIは速度ではない。 スケールする信頼である。
ゼロから監査対応まで4週間。
測定可能な成果を提供する構造化された概念実証。
第1週
発見とセットアップ
1つの監査ドメインを特定（例：経費承認、ベンダー評価）
MARIA座標系を構成（Galaxy / Universe / Planet / Zone）
初期ナレッジパックをロード（Manual Pack + Criteria Pack）
3エージェント稼働の構成済みゾーン
第2週
エージェントパイプライン構築
Evidence Collector + Finding Analyst + Risk Assessorをデプロイ
4段階監査ゲートを構成（Schema / Pre-Alignment / Execution / Post-Audit）
初回自動エビデンス収集サイクルを実行
ゲートトレース付き稼働パイプライン
第3週
統合と検証
既存データソースに接続（ドキュメントストア、ERP、チケッティング）
実際の監査スコープで並行エージェント評価を実行
再現性を検証：同一入力 → 同一所見
完全なエビデンスバンドル付きエンドツーエンド監査所見
第4週
レポートと意思決定
追跡可能な引用付き監査レポートを生成
従来プロセスとの所見品質のエグゼクティブレビュー
比較：時間、カバレッジ、一貫性、トレース完全性
Go/No-Go推奨付きPOCレポート
数ヶ月の統合作業は不要。ベンダーロックインなし。 エビデンスだけ。
すべての意思決定に完全なエビデンスバンドルが付属。
AI adoption stalls when teams cannot explain decisions to auditors. MARIA OS bundles all supporting evidence automatically with every judgment.
MARIA OS is not about making AI faster.It is about making AI safe enough for society.
Accountability by design. Not by afterthought.
今日から監査POCを始めましょう。
お客様の監査スコープでMARIA OSを実際に体験。4週間。完全なトレース。リスクゼロ。
デモを予約
チームと一緒にAudit Universeパイプラインのライブデモをご覧ください
POC概要をダウンロード
ビジネスケースと技術概要をステークホルダーと共有
アーキテクトに相談
エンジニアリングチームと一緒に監査ゾーンを設計
判断はスケールしない。 MARIA OSはスケールする。