<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title><![CDATA[Ghostdrift数理研究所]]></title><description><![CDATA[AI Assurance]]></description><link>https://www.ai-assurance.co.jp/updates</link><generator>RSS for Node</generator><lastBuildDate>Thu, 08 Oct 2026 14:06:19 GMT</lastBuildDate><atom:link href="https://www.ai-assurance.co.jp/blog-feed.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title><![CDATA[広島AIアシュアランス協議会の設立を発表しました。――日本を、世界で最も安心してAIを活用できる社会へ]]></title><description><![CDATA[2026年10月8日、広島AIアシュアランス協議会（Hiroshima AI Assurance Council）の設立と活動方針について、協議会代表のオンザリンクス社よりプレスリリースを発表しました。 ▼ プレスリリース https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000015.000169775.html 協議会は、株式会社オンザリンクスを代表組織とし、株式会社AIアシュアランスが発起・技術協力を担う、民間・独立の協議体です。株式会社クラウドシエンも初期参画組織として活動に加わっています。 また、Hiroshima AI Process Friends Groupの「Partners' Community」に正式参画し、2026年9月10日付で総務省の公式ページに参加組織として掲載されました。 私たちが取り組むのは、2023年のG7広島サミットを契機に生まれた「広島AIプロセス」の理念を、単なる原則やガイドラインにとどめず、実際の企業活動や社会の中で、検証可能な仕組みとして機能させることです。 AIの提案を、安心して採用できる判断へ...]]></description><link>https://www.ai-assurance.co.jp/post/%E5%BA%83%E5%B3%B6ai%E3%82%A2%E3%82%B7%E3%83%A5%E3%82%A2%E3%83%A9%E3%83%B3%E3%82%B9%E5%8D%94%E8%AD%B0%E4%BC%9A%E3%81%AE%E8%A8%AD%E7%AB%8B%E3%82%92%E7%99%BA%E8%A1%A8%E3%81%97%E3%81%BE%E3%81%97%E3%81%9F%E3%80%82%E2%80%95%E2%80%95%E6%97%A5%E6%9C%AC%E3%82%92%E3%80%81%E4%B8%96%E7%95%8C%E3%81%A7%E6%9C%80%E3%82%82%E5%AE%89%E5%BF%83%E3%81%97%E3%81%A6ai%E3%82%92%E6%B4%BB%E7%94%A8%E3%81%A7%E3%81%8D%E3%82%8B%E7%A4%BE%E4%BC%9A%E3%81%B8</link><guid isPermaLink="false">6ac79c64d655c89aae478c17</guid><pubDate>Thu, 08 Oct 2026 13:37:06 GMT</pubDate><enclosure url="https://static.wixstatic.com/media/47b62c_7280a3a6a212470fb3da9031ba931eb6~mv2.png/v1/fit/w_1000,h_941,al_c,q_80/file.png" length="0" type="image/png"/><dc:creator>kanna qed</dc:creator></item><item><title><![CDATA[広島AIプロセスを“現場で使える仕組み”へ。総務省・広島県と、民間の実装者として10月14日に広島で議論します]]></title><description><![CDATA[本日から丁度1週間後の10月14日、広島国際会議場で開催される「製造業AI物流カンファレンス2026 in 広島」に弊社代表の前木（広島AIアシュアランス協議会発起人）が登壇させて頂きます。 セッションのテーマは、 「AIが製造業の競争ルールを変える〜世界のAI動向、広島の実証、民間の社会実装から考える品質と信頼の新しい競争力〜」 です。 今回のパネルで特に重要だと考えているのは、AIの未来について抽象的に議論するのではなく、広島AIプロセスという国際的なAIガバナンスの理念を、実際の企業活動や現場の判断へどう接続するのかを、国・地域・民間それぞれの立場から議論できることです。 総務省・広島県・民間実装。それぞれの立場から議論する AIが製造業の競争ルールを変える パネルには、総務省 AX・新技術戦略室の島崎淳氏、広島県商工労働局の村上桂太氏が登壇します。 島崎氏は、広島AIプロセス「報告枠組み」への参加に向けた手引きや、ASEAN AIガバナンス・倫理ガイドとの相互運用に関する取組など、広島AIプロセスに関連する実務に携わっています。...]]></description><link>https://www.ai-assurance.co.jp/post/%E5%BA%83%E5%B3%B6ai%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%BB%E3%82%B9%E3%82%92-%E7%8F%BE%E5%A0%B4%E3%81%A7%E4%BD%BF%E3%81%88%E3%82%8B%E4%BB%95%E7%B5%84%E3%81%BF-%E3%81%B8%E3%80%82%E7%B7%8F%E5%8B%99%E7%9C%81%E3%83%BB%E5%BA%83%E5%B3%B6%E7%9C%8C%E3%81%A8%E3%80%81%E6%B0%91%E9%96%93%E3%81%AE%E5%AE%9F%E8%A3%85%E8%80%85%E3%81%A8%E3%81%97%E3%81%A610%E6%9C%8814%E6%97%A5%E3%81%AB%E5%BA%83%E5%B3%B6%E3%81%A7%E8%AD%B0%E8%AB%96%E3%81%97%E3%81%BE%E3%81%99</link><guid isPermaLink="false">6ac6408d4f0ef59df1e344d9</guid><pubDate>Wed, 07 Oct 2026 12:55:33 GMT</pubDate><enclosure url="https://static.wixstatic.com/media/47b62c_618a85a993bd4cd980fa8cd9a6313958~mv2.png/v1/fit/w_710,h_790,al_c,q_80/file.png" length="0" type="image/png"/><dc:creator>kanna qed</dc:creator></item><item><title><![CDATA[VENTURE TV Solopreneur Pitchに登壇しました――AIアシュアランスを「守り」から「選ばれる競争力」へ]]></title><description><![CDATA[2026年9月24日、ベクトルが運営する「VENTURE TV Solopreneur Pitch」に登壇しました。AIを活用するソロプレナー6社が登壇し、投資家・事業会社など約50名が参加。10月5日に公開されたベクトルの開催報告でも、当社をご紹介いただきました。 なお、当社は登壇時の「株式会社GhostDrift数理研究所」から、10月1日付で「株式会社AIアシュアランス」へ商号変更しています。数理・基礎研究は引き続き継続し、その成果を社会で使える技術として広げていきます。この商号変更も、ベクトルの西江社長との対話の中でいただいた助言が、一つの大きなきっかけとなりました。 AI研究から社会実装への道筋 AIアシュアランスを、企業が選ばれるための力に 今回のピッチで中心に置いたのは、「AI Assuranceを、守りのコストから『選ばれる競争力』へ」という事業構想です。 私たちは、数学と形式検証を軸に、AIや企業の判断を、根拠や条件まで検証して採用・実行につなげる共通基盤を開発しています。AIモデルの品質だけでなく、企業の主張、業務上の判断、その先の実行まで、何を根拠に信頼して...]]></description><link>https://www.ai-assurance.co.jp/post/venture-tv-solopreneur-pitch%E3%81%AB%E7%99%BB%E5%A3%87%E3%81%97%E3%81%BE%E3%81%97%E3%81%9F%E2%80%95%E2%80%95ai%E3%82%A2%E3%82%B7%E3%83%A5%E3%82%A2%E3%83%A9%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%82%92%E3%80%8C%E5%AE%88%E3%82%8A%E3%80%8D%E3%81%8B%E3%82%89%E3%80%8C%E9%81%B8%E3%81%B0%E3%82%8C%E3%82%8B%E7%AB%B6%E4%BA%89%E5%8A%9B%E3%80%8D%E3%81%B8</link><guid isPermaLink="false">6ac4cb1136afa4e17a858290</guid><pubDate>Tue, 06 Oct 2026 10:19:34 GMT</pubDate><enclosure url="https://static.wixstatic.com/media/47b62c_dfc699bc7b114b5ea03a6714fc375371~mv2.png/v1/fit/w_1000,h_941,al_c,q_80/file.png" length="0" type="image/png"/><dc:creator>kanna qed</dc:creator></item><item><title><![CDATA[AI安全は「規制」ではなく成長戦略である――なぜ広島AIプロセスが日本の次の競争力になるのか]]></title><description><![CDATA[1. 社会保障を論じる前に、まず成長を論じなければならない 人口減少が進む日本で、賃上げ、税収基盤、社会保障の持続可能性を支えるために何が必要か。この問いにはしばしば「分配の見直し」「制度改革」「増税」といった答えが置かれる。それらはいずれも重要な論点である。しかし分配しうる付加価値そのものが拡大しなければ、持続可能な選択肢はどうしても狭くなる。2026年7月に閣議決定された『経済財政運営と改革の基本方針2026』（骨太方針2026）は、この構造をかなり直接的に書いている。民間投資の拡大による供給力の強化を、経済規模の拡大と税収基盤の強化へつなげ、「強い経済」と「財政の持続可能性」を一体的に実現する――これが現在の国家戦略の背骨である。社会保障についても、同方針は章そのものを「成長型経済に合わせた持続可能な社会保障制度」として位置づけ、物価・賃金上昇に合わせて制度設計を見直す方向を打ち出している。また、2029年度までに実質賃金の年1%程度の上昇を定着させるという目標が置かれ、最低賃金引上げの条件として「労働生産性の継続的な向上」が明記されている。賃上げは単なる分配ではなく、生産...]]></description><link>https://www.ai-assurance.co.jp/post/ai%E5%AE%89%E5%85%A8%E3%81%AF%E3%80%8C%E8%A6%8F%E5%88%B6%E3%80%8D%E3%81%A7%E3%81%AF%E3%81%AA%E3%81%8F%E6%88%90%E9%95%B7%E6%88%A6%E7%95%A5%E3%81%A7%E3%81%82%E3%82%8B%E2%80%95%E2%80%95%E3%81%AA%E3%81%9C%E5%BA%83%E5%B3%B6ai%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%BB%E3%82%B9%E3%81%8C%E6%97%A5%E6%9C%AC%E3%81%AE%E6%AC%A1%E3%81%AE%E7%AB%B6%E4%BA%89%E5%8A%9B%E3%81%AB%E3%81%AA%E3%82%8B%E3%81%AE%E3%81%8B</link><guid isPermaLink="false">6ac1ebc4cc408d61441da567</guid><pubDate>Sun, 04 Oct 2026 06:02:25 GMT</pubDate><enclosure url="https://static.wixstatic.com/media/47b62c_405d87970aa84a51861d2e87eb2535f0~mv2.png/v1/fit/w_1000,h_1000,al_c,q_80/file.png" length="0" type="image/png"/><dc:creator>kanna qed</dc:creator></item><item><title><![CDATA[責任OS × EU AI Act——Lean 4で責任証拠を保つ参照モデルを形式化する]]></title><description><![CDATA[EU AI Act（欧州AI法、Regulation (EU) 2024/1689）は段階的に適用が進んでおり、高リスクAIシステムについては、技術文書、自動ログ、人間による監督、ログ保存、適合性評価、市場投入後モニタリングなどの要件が定められています。2026年のDigital Omnibusによる改正後、高リスクAI規則の適用時期も段階化されています。条文はこれらの要求を定めていますが、それを実装上どのような条件や不変条件として表現し、機械的に検証するかは別の設計問題です。この間を仕様の形で接続する一つの試みを公開しました。 リポジトリ: GhostDriftTheory/responsibility-os-eu-ai-act-mapping 一次文献: Regulation (EU) 2024/1689 使用ツール: Lean 4(定理証明支援系)、mathlib4、GitHub Actions なお、本実装は Regulation (EU) 2024/1689 の原始テキストにおける上記6条項の選択的な技術要件を基準にした参照プロファイルです。2026年のDigital...]]></description><link>https://www.ai-assurance.co.jp/post/%E8%B2%AC%E4%BB%BBos-eu-ai-act-lean-4%E3%81%A7%E8%B2%AC%E4%BB%BB%E8%A8%BC%E6%8B%A0%E3%82%92%E4%BF%9D%E3%81%A4%E5%8F%82%E7%85%A7%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E3%82%92%E5%BD%A2%E5%BC%8F%E5%8C%96%E3%81%99%E3%82%8B</link><guid isPermaLink="false">6ac1a0f12291ee73d35dae09</guid><pubDate>Sun, 04 Oct 2026 00:43:32 GMT</pubDate><enclosure url="https://static.wixstatic.com/media/47b62c_e3293a1f446a4fd1b87357abe04d0d25~mv2.png/v1/fit/w_1000,h_941,al_c,q_80/file.png" length="0" type="image/png"/><dc:creator>kanna qed</dc:creator></item><item><title><![CDATA[株式会社AIアシュアランスへ商号変更しました]]></title><description><![CDATA[2026年10月1日、株式会社GhostDrift数理研究所は、**「株式会社AIアシュアランス」**へ商号を変更しました。 旧商号：株式会社GhostDrift数理研究所 新商号：株式会社AIアシュアランス 法人そのものに変更はなく、これまでの活動・契約関係等は継続します。 私たちはこれまで、数理・形式検証を基盤として、AIの出力そのものだけではなく、AIによる判断がどのような条件で採用され、実際の業務やシステムの実行につながるのかを検証可能にする技術を研究・開発してきました。 対象も、物流、サイバーセキュリティ、プライバシー、組織の意思決定などへ広がっています。 そうした活動を進めるなかで、私たちが取り組んでいる領域を最も端的に表す言葉が、**AI Assurance（AIアシュアランス）**になりました。 今回の商号変更は、これまでの研究を区切るものではありません。 株式会社GhostDrift数理研究所として取り組んできたGhostDrift現象やGhostDrift理論を含む数理・基礎研究についても、引き続き継続していきます。その研究から生まれた知見を、AIが社会や企業...]]></description><link>https://www.ai-assurance.co.jp/post/%E6%A0%AA%E5%BC%8F%E4%BC%9A%E7%A4%BEai%E3%82%A2%E3%82%B7%E3%83%A5%E3%82%A2%E3%83%A9%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%81%B8%E5%95%86%E5%8F%B7%E5%A4%89%E6%9B%B4%E3%81%97%E3%81%BE%E3%81%97%E3%81%9F</link><guid isPermaLink="false">6abdc8e47908d26646f04e59</guid><pubDate>Thu, 01 Oct 2026 02:43:57 GMT</pubDate><enclosure url="https://static.wixstatic.com/media/47b62c_455919969f3144f9b9f1caf26ac933cf~mv2.png/v1/fit/w_1000,h_1000,al_c,q_80/file.png" length="0" type="image/png"/><dc:creator>kanna qed</dc:creator></item><item><title><![CDATA[AI主権とAIアシュアランス——「AIを制御する」市場の先で、何を検証すべきか]]></title><description><![CDATA[2026年9月29日、Forbes JAPANは「AIインフラの『主権』を企業に取り戻す起業家」と題する記事を掲載した。 記事が取り上げたのは、英国のVeldrisと、そのAI・データ基盤「Midgard」である。 Forbesがこの記事で示した論点は明快だ。AI競争がモデル性能や計算資源だけの競争ではなくなり、企業が自社のAIをどこまで検査し、移行し、制御できるのかそのものが新しい市場になり始めている。 記事中の表現を借りれば、**「制御そのものが製品になり得る」**という変化である。 Forbes JAPAN https://forbesjapan.com/articles/detail/105653 この動きが重要なのは、Veldrisという一社が登場したからだけではない。 AIの価値を測る軸が、「どれだけ賢いモデルか」から、誰が制御できるのか、何を根拠に動いたのか、その判断を検証できるのかへ広がり始めていることを示しているからだ。 1. AI Sovereigntyは「AIを誰が支配するか」を技術問題に変える Veldrisは、自社のMidgardを「sovereign...]]></description><link>https://www.ai-assurance.co.jp/post/ai%E4%B8%BB%E6%A8%A9%E3%81%A8ai%E3%82%A2%E3%82%B7%E3%83%A5%E3%82%A2%E3%83%A9%E3%83%B3%E3%82%B9-%E3%80%8Cai%E3%82%92%E5%88%B6%E5%BE%A1%E3%81%99%E3%82%8B%E3%80%8D%E5%B8%82%E5%A0%B4%E3%81%AE%E5%85%88%E3%81%A7%E3%80%81%E4%BD%95%E3%82%92%E6%A4%9C%E8%A8%BC%E3%81%99%E3%81%B9%E3%81%8D%E3%81%8B</link><guid isPermaLink="false">6abbd8748b87faa83fef1967</guid><pubDate>Tue, 29 Sep 2026 15:26:13 GMT</pubDate><enclosure url="https://static.wixstatic.com/media/47b62c_28b0de99577445568395524391ef8151~mv2.png/v1/fit/w_1000,h_941,al_c,q_80/file.png" length="0" type="image/png"/><dc:creator>kanna qed</dc:creator></item><item><title><![CDATA[AI導入で、本当に仕事は減ったのか――コンサルティングに必要な「AI業務削減アシュアランス」]]></title><description><![CDATA[ベンダー選定から検収、成果報酬まで。削減の主張を、根拠をたどれる成果へ。 AI導入プロジェクトで「処理時間を30％短縮できました」と報告を受けたとき、その数字を、そのまま投資効果や成果報酬の根拠にしてよいでしょうか。例えば、書類確認の時間が減っても、AI出力の確認や差戻しへの対応が増えているかもしれません。担当部署の作業が減った一方で、別部署や委託先の作業が増えている可能性もあります。問うべきなのは、AIがどれだけ処理したかだけではありません。必要な品質を保ちながら、対象業務全体の人的負担がどれだけ減り、その結果をどこまで成果として扱えるか。 金融コンサル、AI導入支援、業務改革、プロジェクト管理の支援にとって、ここを説明できることは重要な価値になります。 研究が示すのは「AIは有効か」だけではない コンサルティング業界に直接関係する研究があります。Dell’AcquaらがBCGと実施した、758人のコンサルタントを対象とする事前登録済み実験です。研究者が当時のAIの能力範囲内とした18の課題では、AI利用によって完了した課題数が12.2％増え、所要時間は平均25.1％短縮し、回...]]></description><link>https://www.ai-assurance.co.jp/post/ai%E5%B0%8E%E5%85%A5%E3%81%A7%E3%80%81%E6%9C%AC%E5%BD%93%E3%81%AB%E4%BB%95%E4%BA%8B%E3%81%AF%E6%B8%9B%E3%81%A3%E3%81%9F%E3%81%AE%E3%81%8B%E2%80%95%E2%80%95%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%82%B5%E3%83%AB%E3%83%86%E3%82%A3%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%81%AB%E5%BF%85%E8%A6%81%E3%81%AA%E3%80%8Cai%E6%A5%AD%E5%8B%99%E5%89%8A%E6%B8%9B%E3%82%A2%E3%82%B7%E3%83%A5%E3%82%A2%E3%83%A9%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%80%8D</link><guid isPermaLink="false">6ab5bf376de3d82672a98357</guid><pubDate>Fri, 25 Sep 2026 00:24:29 GMT</pubDate><enclosure url="https://static.wixstatic.com/media/47b62c_dd3b481074ea4d3bb79b55b64600680b~mv2.png/v1/fit/w_1000,h_941,al_c,q_80/file.png" length="0" type="image/png"/><dc:creator>kanna qed</dc:creator></item><item><title><![CDATA[The Next Question for AI Summits: How Do We Know AI Is Trustworthy?]]></title><description><![CDATA[Bringing the Hiroshima AI Process into practice through AI assurance In its address to the United Nations General Assembly on 22 September 2026, New York time, Japan expressed its intention to host an AI summit at the earliest opportunity. It placed that ambition alongside the Hiroshima AI Process and efforts to co-create a safe, secure and trustworthy AI ecosystem with partners, including countries in the Global South.1 Against this backdrop, we believe one practical question deserves...]]></description><link>https://www.ai-assurance.co.jp/post/the-next-question-for-ai-summits-how-do-we-know-ai-is-trustworthy</link><guid isPermaLink="false">6ab49b359d978c577ccdf345</guid><pubDate>Thu, 24 Sep 2026 03:39:02 GMT</pubDate><enclosure url="https://static.wixstatic.com/media/47b62c_61537cf6963c4f01ac64bf2bdbdff7ef~mv2.png/v1/fit/w_1000,h_1000,al_c,q_80/file.png" length="0" type="image/png"/><dc:creator>kanna qed</dc:creator></item><item><title><![CDATA[AIサミットの次の論点は、「信頼できるAIをどう確かめるか」 ――広島AIプロセスを実装につなぐAIアシュアランス]]></title><description><![CDATA[2026年9月22日（米国時間）の国連総会一般討論演説で、日本政府は、広島AIプロセスと、グローバルサウスを含む「安全、安心で信頼できるAI」エコシステムの共創に言及し、その取組を加速するため、AIサミットを早期に日本で開催したいとの意向を示しました。1この動きを踏まえ、私たちは一つの実装論点を提起したいと考えています。「信頼できるAI」を確かめた結果を、誰が、何の判断に使えるようにするのか。安全性評価を新しく始めるという提案ではありません。開発者による評価を、利用企業の導入判断や保険会社の引受判断につなげる。そして、適切な安全対策への投資が、事業を進める上でも評価される。AIアシュアランスを、この接続を支える経済インフラとして育てることを提案します。 1．広島AIプロセスが築いた土台を、現場の判断へ 広島AIプロセスは、抽象的な理念だけの枠組みではありません。先端AIの開発組織向け国際行動規範は、ライフサイクル全体でのリスク評価・軽減、内部及び独立した外部によるテスト、技術文書の更新等を扱っています。2さらに、OECDが2025年2月に立ち上げた報告枠組みは、行動規範に沿った組...]]></description><link>https://www.ai-assurance.co.jp/post/ai%E3%82%B5%E3%83%9F%E3%83%83%E3%83%88%E3%81%AE%E6%AC%A1%E3%81%AE%E8%AB%96%E7%82%B9%E3%81%AF%E3%80%81%E3%80%8C%E4%BF%A1%E9%A0%BC%E3%81%A7%E3%81%8D%E3%82%8Bai%E3%82%92%E3%81%A9%E3%81%86%E7%A2%BA%E3%81%8B%E3%82%81%E3%82%8B%E3%81%8B%E3%80%8D-%E2%80%95%E2%80%95%E5%BA%83%E5%B3%B6ai%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%BB%E3%82%B9%E3%82%92%E5%AE%9F%E8%A3%85%E3%81%AB%E3%81%A4%E3%81%AA%E3%81%90ai%E3%82%A2%E3%82%B7%E3%83%A5%E3%82%A2%E3%83%A9%E3%83%B3%E3%82%B9</link><guid isPermaLink="false">6ab49b0924fe7c568d4ee1cf</guid><pubDate>Thu, 24 Sep 2026 03:37:48 GMT</pubDate><enclosure url="https://static.wixstatic.com/media/47b62c_80186ddc6f1341ba8593920fb5ea3c39~mv2.png/v1/fit/w_1000,h_1000,al_c,q_80/file.png" length="0" type="image/png"/><dc:creator>kanna qed</dc:creator></item><item><title><![CDATA[How AI Insurance Could Make Assurance a Business Necessity]]></title><description><![CDATA[The AI Assurance Initiative | Insurance, Part 2 What happens when companies that can demonstrate the effectiveness of their AI risk controls receive appropriate recognition in insurance? The criteria for choosing AI could extend beyond performance and the initial price. The question would no longer be only whether to spend more on safeguards. It would also be: could operating AI without the evidence to support those safeguards prove more expensive overall? Our first article, “Making AI Risk...]]></description><link>https://www.ai-assurance.co.jp/post/how-ai-insurance-could-make-assurance-a-business-necessity</link><guid isPermaLink="false">6ab3cf09cb2c5cb708d3aea6</guid><pubDate>Wed, 23 Sep 2026 13:07:31 GMT</pubDate><enclosure url="https://static.wixstatic.com/media/47b62c_f93baba978b146d9aaee07dea576d68c~mv2.png/v1/fit/w_1000,h_941,al_c,q_80/file.png" length="0" type="image/png"/><dc:creator>kanna qed</dc:creator></item><item><title><![CDATA[Making AI Risk Controls Count in Insurance]]></title><description><![CDATA[Connecting AI assurance with underwriting: a proposal for insurance in the AI era Companies that invest in safer AI operations should be able to have those efforts meaningfully assessed in insurance. We want to explore how to make that possible, together with insurers. GhostDrift Mathematical Institute is developing a proposal to connect verifiable evidence about AI operations with insurance underwriting. The goal is not an automatic premium discount for installing a particular technology. It...]]></description><link>https://www.ai-assurance.co.jp/post/making-ai-risk-controls-count-in-insurance</link><guid isPermaLink="false">6ab3ceb0494a443cf6257ba4</guid><pubDate>Wed, 23 Sep 2026 13:06:26 GMT</pubDate><enclosure url="https://static.wixstatic.com/media/47b62c_81a6e7f41a634ccea0812a5150f0a1ea~mv2.png/v1/fit/w_1000,h_1000,al_c,q_80/file.png" length="0" type="image/png"/><dc:creator>kanna qed</dc:creator></item><item><title><![CDATA[Connecting Jev to Real-World Workflows: Designing a Responsibility OS]]></title><description><![CDATA[Let Jev interpret the situation. Make the conditions for action explicit in the surrounding system. Using Jev in a business workflow does not require handing it the entire final decision about whether to release a shipment or operate a machine. Jev can handle bounded judgments — such as classifying a message or selecting a response candidate — while code controls what happens next. This division of responsibilities is also the approach described in TypeSafe’s official documentation.[1] The...]]></description><link>https://www.ai-assurance.co.jp/post/connecting-jev-to-real-world-workflows-designing-a-responsibility-os</link><guid isPermaLink="false">6ab3ce2cc93c586840b183f7</guid><pubDate>Wed, 23 Sep 2026 13:04:17 GMT</pubDate><enclosure url="https://static.wixstatic.com/media/47b62c_07dd5d55fdd34903b3ae8ba74d357be5~mv2.png/v1/fit/w_1000,h_1000,al_c,q_80/file.png" length="0" type="image/png"/><dc:creator>kanna qed</dc:creator></item><item><title><![CDATA[AI Auditing Needs More Than Model Evaluation — Designing audit-ready AI across decisions, execution, and outcomes]]></title><description><![CDATA[The AI made a recommendation. A person approved it. The system logged “success.” Could an independent reviewer nevertheless establish that the operation was carried out under the conditions that were approved — and that the intended outcome actually occurred? The target might have changed after approval. The information supporting the decision might have become outdated. “Success” might mean only that a command was transmitted. Model evaluation results and explanatory text alone cannot answer...]]></description><link>https://www.ai-assurance.co.jp/post/ai-auditing-needs-more-than-model-evaluation-designing-audit-ready-ai-across-decisions-execution-1</link><guid isPermaLink="false">6ab3cde6cb2c5cb708d3ac5b</guid><pubDate>Wed, 23 Sep 2026 13:02:56 GMT</pubDate><enclosure url="https://static.wixstatic.com/media/47b62c_a06ee6f9bfaf46a5905762d629ebfdea~mv2.png/v1/fit/w_1000,h_1000,al_c,q_80/file.png" length="0" type="image/png"/><dc:creator>kanna qed</dc:creator></item><item><title><![CDATA[Why AI Alignment Needs a Basis for Authorizing Action]]></title><description><![CDATA[The role of Responsibility OS–style AI assurance, viewed through primary research and existing technologies Helping AI understand human intentions and make better decisions is not the same as establishing that an organization should act on a particular decision. An AI system may propose an excellent delivery plan, for example, without the evidence and approvals required to authorize dispatch. This raises a further question: May this decision, from this AI system, be adopted and executed under...]]></description><link>https://www.ai-assurance.co.jp/post/why-ai-alignment-needs-a-basis-for-authorizing-action</link><guid isPermaLink="false">6ab3cd62edc791f9662875c1</guid><pubDate>Wed, 23 Sep 2026 13:01:27 GMT</pubDate><enclosure url="https://static.wixstatic.com/media/47b62c_a535d1080b9949dd8b4ea71a99515702~mv2.png/v1/fit/w_1000,h_1000,al_c,q_80/file.png" length="0" type="image/png"/><dc:creator>kanna qed</dc:creator></item><item><title><![CDATA[Jev Reopens the Boundary Between AI Decisions and Execution]]></title><description><![CDATA[Probability Is Not Permission — What It Takes to Connect Typed AI Decisions to Real-World Operations GhostDrift Mathematical Institute | Perspective | September 20, 2026 An AI system says that a shipment may be released. Under what conditions does that answer become an organizational authorization to act? On September 15, 2026, TypeSafe AI released Jev in early access, a model designed to return typed decisions that software can use directly. What the company calls “System One Models” places...]]></description><link>https://www.ai-assurance.co.jp/post/jev-reopens-the-boundary-between-ai-decisions-and-execution</link><guid isPermaLink="false">6ab3cd0b536d88e3963c95f4</guid><pubDate>Wed, 23 Sep 2026 12:59:27 GMT</pubDate><enclosure url="https://static.wixstatic.com/media/47b62c_a342a2c2308e4e17a85c2cc2c973ad73~mv2.png/v1/fit/w_1000,h_1000,al_c,q_80/file.png" length="0" type="image/png"/><dc:creator>kanna qed</dc:creator></item><item><title><![CDATA[AI保険が、AIアシュアランスを「事業の前提」に変える日]]></title><description><![CDATA[――検証可能な証拠が、AI導入の採算と調達条件を変えていく可能性 AIアシュアランス構想｜保険編・第2回AIの安全対策について、その実効性を示せる企業が保険でも適切に評価されるようになったら。企業がAIを選ぶ基準は、性能と導入価格だけではなくなるかもしれません。問われるのは、「安全対策に追加費用をかけるか」だけではありません。**「その根拠を備えずにAIを使う方が、結果として高くつかないか」**という問いです。前稿「AIの安全対策が、保険でも評価される未来へ」では、AIの対策や運用に関する検証可能な根拠を、保険の引受判断につなぐ構想を紹介しました。本稿では、その接続が普及した場合に生まれ得る、市場の変化を考えます。 AI保険とAIアシュアランス 1．技術の評価が保険条件に結び付く仕組みは、すでにある 保険が事故前のリスクを評価すること自体を、新しく発明する話ではありません。Munich ReはaiSure™の公式FAQで、AIモデルの品質と性能の安定性が保険料を左右すると説明しています。AIの技術的な状態を保険評価に結び付ける事例は、すでに存在します。1金融庁・経済産業省の202...]]></description><link>https://www.ai-assurance.co.jp/post/ai%E4%BF%9D%E9%99%BA%E3%81%8C%E3%80%81ai%E3%82%A2%E3%82%B7%E3%83%A5%E3%82%A2%E3%83%A9%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%82%92%E3%80%8C%E4%BA%8B%E6%A5%AD%E3%81%AE%E5%89%8D%E6%8F%90%E3%80%8D%E3%81%AB%E5%A4%89%E3%81%88%E3%82%8B%E6%97%A5</link><guid isPermaLink="false">6ab3729e7c0e183931509d04</guid><pubDate>Wed, 23 Sep 2026 06:33:19 GMT</pubDate><enclosure url="https://static.wixstatic.com/media/47b62c_9482d7951f2c4358b7a0a831f1e20f45~mv2.png/v1/fit/w_1000,h_941,al_c,q_80/file.png" length="0" type="image/png"/><dc:creator>kanna qed</dc:creator></item><item><title><![CDATA[AIの安全対策が、保険でも評価される未来へ――AIアシュアランスを引受判断につなぐ、新しい保険の構想]]></title><description><![CDATA[AIを安全に運用するために投資した企業が、その取り組みを保険でも適切に評価される。そのような仕組みを、保険会社とともにつくりたい。株式会社GhostDrift数理研究所は、AIの運用に関する検証可能な根拠を、保険の引受判断につなぐ構想に取り組んでいます。目指すのは、特定の技術を導入すれば自動的に保険料が下がる仕組みではありません。どの対策が、どの業務で、どこまで機能していると確認できるのか。その情報を、保険会社がリスクを理解し、引受条件を検討するために利用できるようにすることです。 AIリスクを、より確かな根拠で引き受ける AIに関するリスクを保険で扱う取り組みは、すでに存在します。例えばMunich Reは、aiSure™を通じてAIに関する保険ソリューションを提供し、モデルの品質や性能の安定性が保険料に関係することを説明しています。AIの技術的な評価と保険を結び付けることは、すでに実際の事業として行われています。一方、日本でも、引受判断を支えるリスク評価の高度化が課題となっています。金融庁・経済産業省が公表した2026年4月の検討会報告書は、アンダーライティングの高度化を求め...]]></description><link>https://www.ai-assurance.co.jp/post/ai%E3%81%AE%E5%AE%89%E5%85%A8%E5%AF%BE%E7%AD%96%E3%81%8C%E3%80%81%E4%BF%9D%E9%99%BA%E3%81%A7%E3%82%82%E8%A9%95%E4%BE%A1%E3%81%95%E3%82%8C%E3%82%8B%E6%9C%AA%E6%9D%A5%E3%81%B8%E2%80%95%E2%80%95ai%E3%82%A2%E3%82%B7%E3%83%A5%E3%82%A2%E3%83%A9%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%82%92%E5%BC%95%E5%8F%97%E5%88%A4%E6%96%AD%E3%81%AB%E3%81%A4%E3%81%AA%E3%81%90%E3%80%81%E6%96%B0%E3%81%97%E3%81%84%E4%BF%9D%E9%99%BA%E3%81%AE%E6%A7%8B%E6%83%B3</link><guid isPermaLink="false">6ab3458b9d6bf8b499e477c6</guid><pubDate>Wed, 23 Sep 2026 03:21:46 GMT</pubDate><enclosure url="https://static.wixstatic.com/media/47b62c_42e68279f0464337aac2b93f10b5e9fb~mv2.png/v1/fit/w_1000,h_1000,al_c,q_80/file.png" length="0" type="image/png"/><dc:creator>kanna qed</dc:creator></item><item><title><![CDATA[AIの判断を、監査できる財務情報へ]]></title><description><![CDATA[「何が、どこまで確認されたか」を失わない、企業側のAIアシュアランス 「AIが算定しました。元資料も、処理ログもあります」それは重要な出発点である。しかし、もう一つ確かめたいことがある。その数字の、どの部分について、何が確認されたのか。計算が合っていること、取引が発生したこと、資産が存在すること、適切な期間に計上されたこと。同じ数字を見ていても、確認している内容は異なる。私たちGhostDrift数理研究所が取り組んでいるのは、この違いを、監査時に人が説明するだけでなく、AIを含む情報処理の途中でも失わせないことである。監査人の判断を置き換えるのではない。監査人が判断するための根拠を、企業の業務システム側から検証可能にする。本稿では、監査法人・基準設定主体の一次資料を手がかりに、その技術的な役割を考える。 1．問われているのは、「監査法人がAIを使う」ことだけではない AIアシュアランスは、最近になって初めて現れた議論ではない。あずさ監査法人は2021年9月、AIの適切性を第三者の立場から評価・検証するサービスの本格展開を発表した。対象には精度や説明可能性だけでなく、追跡可能性・...]]></description><link>https://www.ai-assurance.co.jp/post/ai%E3%81%AE%E5%88%A4%E6%96%AD%E3%82%92%E3%80%81%E7%9B%A3%E6%9F%BB%E3%81%A7%E3%81%8D%E3%82%8B%E8%B2%A1%E5%8B%99%E6%83%85%E5%A0%B1%E3%81%B8</link><guid isPermaLink="false">6ab25ae9bb36484c4b0c4958</guid><pubDate>Tue, 22 Sep 2026 10:39:42 GMT</pubDate><enclosure url="https://static.wixstatic.com/media/47b62c_adf1014bd71d40159444ca63b82c47b2~mv2.png/v1/fit/w_1000,h_1000,al_c,q_80/file.png" length="0" type="image/png"/><dc:creator>kanna qed</dc:creator></item><item><title><![CDATA[Jevを業務につなぐ「責任OS」――判断を実行に変える接続層の設計]]></title><description><![CDATA[Jevに状況を判断してもらい、何を実行してよいかをシステムとして決める。 Jevを業務で使うとき、最初から「出荷してよいか」「設備を動かしてよいか」という最終判断を丸ごと任せる必要はない。連絡内容の分類や対応候補の選択など、状況の解釈が必要な部分にJevを組み込み、その先の処理をコードで制御する。TypeSafeの公式資料が示すのも、こうした役割分担である。[1] 前稿「確率は、実行許可ではない」では、モデルの出力と業務上の実行許可の区別を、特定の製品に依存しない形で整理した。今回は一歩進めて、その区別を、GhostDriftが研究する「責任OS」の観点から具体的な設計に落とすとどうなるかを考える。 本稿は公開資料に基づく設計上の考察であり、Jevとの接続実験や共同開発の報告ではない。 1．Jevの公式資料は、最初から「コードが制御する」と説明している Jevは、状態と型付きの質問を入力し、ソフトウェアが利用できる構造化された回答を返す。例えばChoiceでは、あらかじめ指定した選択肢からの回答、選択肢ごとのprobabilities、分布から算出されるconfidenceを受け...]]></description><link>https://www.ai-assurance.co.jp/post/jev%E3%82%92%E6%A5%AD%E5%8B%99%E3%81%AB%E3%81%A4%E3%81%AA%E3%81%90%E3%80%8C%E8%B2%AC%E4%BB%BBos%E3%80%8D%E2%80%95%E2%80%95%E5%88%A4%E6%96%AD%E3%82%92%E5%AE%9F%E8%A1%8C%E3%81%AB%E5%A4%89%E3%81%88%E3%82%8B%E6%8E%A5%E7%B6%9A%E5%B1%A4%E3%81%AE%E8%A8%AD%E8%A8%88</link><guid isPermaLink="false">6ab1e88f703293e42172cdaa</guid><pubDate>Tue, 22 Sep 2026 02:31:50 GMT</pubDate><enclosure url="https://static.wixstatic.com/media/47b62c_23b5feea81954beda5314652580bc21e~mv2.png/v1/fit/w_1000,h_1000,al_c,q_80/file.png" length="0" type="image/png"/><dc:creator>kanna qed</dc:creator></item></channel></rss>