DAIV / I-SAT

AI安全監査

AI Safety Audit

LLMエージェントや自律AIの判断過程を、ポリシー、権限、理由コード、参照データ、再判定条件と結び付け、 後から検証可能な監査・Replay基盤へ接続します。

技能継承・暗黙知抽出

Human Skill Transfer

熟練者が暗黙に使っている判断点、確認順序、危険回避、注意配分を抽出し、 教材化、訓練支援、作業標準化、エッセンシャルワーカー不足への対応に活用します。

予兆検知・介入判断

Risk State Detection

表面的には正常に見える行動・会話・ログの背後から、固定化、分断、認知負荷、理解停滞、危険遷移の兆候を捉えます。

ニューロテック対話支援

Neurotech Interaction

脳由来信号、行動反応、会話ログ、視線、表情、操作履歴などを組み合わせ、 相互理解、認知負荷推定、学習支援、対話最適化に接続します。

I-SAT

Information-Structural Attractor Theory

I-SAT は、状態表現の変化を情報構造とアトラクタ動態として捉える上位理論です。 DAIVが測定・解析の入口であるのに対し、I-SATはその背後にある状態空間、構造相、再入現象を説明します。

人間、組織、AI、社会システムは、物理時間上では不規則に見えても、 状態空間上では再入、固定、分岐、アトラクタ捕捉を示す場合があります。 I-SAT はその構造変化を、予兆検知、介入判断、安全設計に接続します。

状態データ・構造解析

t2 / Ω Registry & Spectral DAIV

観測された言語、行動、画像、動画、脳由来信号、システムログなどを、 時刻順の生データとしてだけではなく、対象系の状態として t2 テーブルに格納します。 また、集団や環境を含む統合状態は Ω として扱います。

t2 や Ω の関係から、bridge、community、attractor、recurrence などの構造特徴を抽出し、 表面的な意味内容だけでは見えない分断、固定化、収束、再発の兆候を捉えます。

この層は、後続の逆推定、HIM/RNE抽出、介入判断、Audit / Replay の基礎となる状態・構造データ基盤です。

HIM / RNE

Hidden Important Measure / Reverse Negative Element

HIM は、熟練者が暗黙に使っている重要な判断点、確認順序、予備動作、注意配分、危険回避の手掛かりです。 本人が認識しているが言語化・体系化できない場合もあれば、本人も認識していない場合もあります。

RNE は、通常はネガティブ、非効率、危険兆候に見えるものの、 特定条件では重要なポジティブ要因に反転する要素です。 DAIV では、HIM/RNE を観測データと状態表現の差分から抽出します。

AI安全監督分類

Policy-aware Supervisory Layer / C₀・C₁・C₂

LLMエージェントや自律AIが社会の重要局面で動作する場合、単なる出力最適化だけでは不十分です。 DAIV アプローチでは、ポリシー遵守、権限境界、責任分界、安全制御を階層的に分類し、 危険状態、権限逸脱、規程逸脱を検出します。

必要に応じて、停止、警告、人間への移譲を行う System 2 型の安全監督層として実装し、 判断過程を監査ログと Replay により後から検証可能にします。

3軸逆推定

F06 Theory

F06 は、対象系の状態、対象間の関係、主体の反応という3軸データから、 理解停滞、認知負荷、参照ズレ、評価軸ズレを逆推定する枠組みです。 脳由来信号、行動反応、会話ログ、視線、表情、操作履歴などを組み合わせ、 表面的な正誤や応答だけでは見えない内部状態を推定します。

応答が特定の状態近傍に反復的に収束し、別の理解状態へ遷移しにくくなるアトラクタロックを検出します。 これにより、どの状態に固定されているのか、どの介入でロックを解除・緩和できるのか、いつ介入すべきかを評価します。

Audit / Replay・実証テスト

Responsibility Trace & Test A/B/C/D

AIやシステムが、ある入力、条件、設定のもとで、なぜその判断や介入に至ったのかを後から確認できるようにします。 request_id、policy_version、config_hash、理由コード、Dスコア、参照データを保存し、 個別判断を同条件で再判定可能にします。

DAIV / I-SAT 自体の有効性を検証するために、Test A/B/C/D を用います。 Test A は仕様不変性、Test B はスケール連結、Test C は先行性、Test D は介入可能性を扱います。

これにより、個別判断の責任分界と、技術全体の検証可能性を同時に確保します。 DAIV は単なる説明理論ではなく、測定、監査、制御に使える技術基盤として評価されます。