メソッド
ステートメントレベルのMVVから分岐レベルの強制へ
運用ログから意思決定分岐を導出
各分岐にバリューベクトルを付与
ミッションアライメントと信頼度をスコアリング
高インパクトなコンフリクトパターンに対するゲートルールを生成
プロダクト
MVV OS Consulting
ミッション・ビジョン・バリューは掲示するものではない ── 実行するものである。組織レイヤー全体のMVVドリフトを検出し、価値を実行可能にします。
MVVの課題
ほとんどの組織は実行しない価値を掲示している
ミッション、ビジョン、バリューは静的なテキストであることが多く、実際の意思決定はスピード、リスク、利便性を最適化する。これがサイレントなポリシードリフト、弱い説明責任、経営層の盲点を生む。
バリューシグナル抽出
承認、例外ログ、意思決定コメントから実践された価値を回復。
MVVドリフト検出
ミッションステートメントが実際の運用行動からどこで乖離しているかを組織レイヤーごとに定量化。
実行可能なバリューゲート
MVVを明示的な停止/承認ロジックを持つ強制可能な意思決定制約に変換。
成果モデル
MVVが運用可能になった後の変化
意思決定の一貫性
チーム間のポリシー矛盾と例外の変動を削減。
監査の説明可能性
分岐が承認された理由を物語ではなくエビデンスで回答。
戦略アライメント
宣言された企業価値を維持しながら実行スピードを保つ。
ミッションアライメント
個別目標がミッションと相反する場合、OSがアラートを発行
すべての目標は受理前にミッションベクトル空間に射影されます。個別最適化が組織の価値を侵害する場合、MARIA OSが説明と代替案を提示して介入します。
Accept（受理）
S_align ≥ τ&sub1;
目標はミッションと整合。実行を続行します。
Reconstruct（再構成）
τ&sub2; ≤ S < τ&sub1;
目標がミッションと相反。OSが価値整合的な代替案を提案します。
Reject（拒否）
S < τ&sub2;
コア原則の侵害。完全な説明とともに目標をブロックします。
S_align = 1 − ||W ⊙ (V_m − V_g)||₂
7次元ベクトル
人間には言語化、AIには数理ベクトル
ミッションには二重表現が必要です ── 組織文化と共通理解のための自然言語と、計算的な強制とドリフト検出のための数理ベクトル。
E
倫理的誠実性
交渉不可能な道徳的制約
T
長期的持続可能性
時間軸の保全
Q
品質・技術的誠実性
エンジニアリング品質の下限
R
責任・監査可能性
追跡可能な意思決定チェーン
C
顧客・ステークホルダー信頼
外部からの信頼の維持
H
人間の幸福
従業員の健康と成長
S
戦略的整合性
部門間の方向性の一貫性
CONSTRAINT FORMULATION
maximize J_goal subject to C_mission ≥ 0 V_m ∈ R⁷ = [E, T, Q, R, C, H, S] Each dimension ∈ [0, 1]
AIはアライメント関数を改善できます。AIはミッション価値を変更できません。ミッションの変更にはオーバーライドゲートを通じた人間の承認が必要です。
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