Step01
AI判断はなぜ不安なのか
Why AI decisions feel uncertain
後から理由が変わる／その理由が追えない
Because the reasons can shift afterward, the process is hard to trace, and it is difficult to stop when needed
Step02
GhostDriftが解くこと
What GhostDrift solves
判断の理由を、後から誰でも追える状態にする
It makes the reasons behind a decision traceable by anyone afterward
Step03
何が残るのか
What remains
いつ・どの条件で・なぜその意思決定が妥当と判断されたかが残る
It preserves when, under what conditions, and why an output was judged to be valid
Step04
何が防げるのか
What it prevents
説明の後付け、変更、すり替え
Post-hoc changes, explanation swapping, and the evaporation of responsibility
Step05
どこで効くのか
Where it matters
医療、物流、インフラなど高責任領域
High-responsibility fields such as healthcare, logistics, infrastructure, and manufacturing
Step06
どう信頼につながるのか
How it leads to trust
社 内・顧客・監査・第三者など
いずれプレイヤーの前でも検証・再現できる
It can be checked not only internally, but also by customers, auditors, and third parties
※説明可能なAI（XAI）ではなく、第三者がAIの出力を後から検証できるAIガバナンス技術です。
Note:Not explainable AI (XAI), but an AI governance technology that allows third parties to verify AI outputs after the fact.
Applications . . .
お知らせ/ News
2026.9.2
評価の「物差し」を変えても結論が維持されるかを機械検証する「評価OS」を公開
Released the Evaluation OS, which machine-verifies whether conclusions remain robust across reasonable evaluation criteria.
2026.8.25
物流ニッポンにオンザリンクス社主催カンファレンスが掲載、当社との実証・共同特許出願も紹介
Logistics Nippon featured the On the Links-hosted conference, along with its joint demonstration project and patent application with GhostDrift.
2026.8.06
ビジョン図鑑に代表・前木のインタビュー記事が掲載
An interview with CEO Maeki has been published in the Vision Zukan.
2026.7.28
薬品コールドチェーンの機械検証PoC第1弾を完了
We have completed the first phase of our mechanical verification PoC for the pharmaceutical cold chain.
2026.7.15
物流AIの提案を「現場で使える会社判断」に変える技術を共同特許出願
Joint patent application filed for technology that transforms logistics AI proposals into "company decisions usable on-site."
2026.6.23
金沢シーサイドFM「社長！あなたの会社教えてください。」に当会代表前木秀光が出演しました
Our representative, Hidemitsu Maeki, appeared on Kanazawa Seaside FM's program
2026.5.12
弊社はGhostDrift、ADICの形式証明を公開いたしました
GhostDrift has published a formal proof of ADIC.
2026.4.28
2026年4月20日付で、弊社は株式会社オンザリンクス様と戦略的パートナーシップを締結いたしました
Entered into a strategic partnership with ONZA LINX Inc. as of April 20, 2026.
AIを「使える」から「信頼できる」へ
From AI that works to AI you can trust.
競争力を高め、経営リスクを下げる。その両方を、ガバナンスで実現します。
Strengthen competitiveness and reduce management risk — both through governance.
AIに「引用される」企業が勝つ時代へ
The era where being cited by AI determines who wins
AIが回答を生成するとき、参照されるかどうかが新しい競争軸です。AIガバナンスへの取り組みが、そのまま可視性の優位につながります。
When AI generates answers, being cited is the new competitive edge. AI governance builds the conceptual clarity that generative engines reference.
AI規制違反の制裁金、最大で売上の7%
Non-compliance fines: up to 7% of global annual revenue
EU AI Actが2026年8月に本格適用。判断根拠を事前に残すことが、インシデント発生時の説明責任と制裁リスク低減に直結します。
The EU AI Act applies fully from August 2026. Pre-established decision records are the foundation of accountability and regulatory risk reduction.
AIの実運用に必要な条件を検証する取組です。
These initiatives verify the conditions required for real-world AI operation.
AI説明責任プロジェクト
AI Accountability Project
Quantum Practicality Testing Laboratory
AI運用の責任と検証可能性の数理基盤
Mathematical Foundations for Fixed Responsibility and Verifiable AI Operations
量子技術の実用境界を見極める検証基盤
Verification Framework for the Practical Boundaries of Quantum Technology
数理と人文知の接続構造を探る横断研究
Cross-Disciplinary Inquiry into the Interface of Mathematics and the Humanities
広島AIプロセスをAIアシュアランスインフラに
From the Hiroshima AI Process to AI Assurance Infrastructure.
国際社会が定めた「信頼できるAI」の原則を、第三者が検証可能な技術基盤として実装する。
広島を起点に、日本発のAI Assurance Infrastructureを構築します。
We implement the international principles of “trustworthy AI” as a technical infrastructure that can be verified by third parties. Starting from Hiroshima, we are building Japan-originated AI Assurance Infrastructure.
▼広島発取組みに関する代表インタビューはこちら
Representative Interview on Our Hiroshima-Based Initiative
研究と事業技術についての方針
Research and Technology Policy
※当研究所が公開する数理研究の一部には、仮説・探索段階のものを含みます。
当研究所はLean 4を、技術・システム全体の安全性や正当性を権威付けするためには使用しません。公開した定義・前提・評価基準・抽象モデルのもとで、どの結論まで論理的に導けるかを、第三者が再検証可能にするために使用します。
Lean 4による証明成立と、前提となる外部情報の正確性、評価基準の適切性、数学モデルと実機・実装・現実環境との対応関係は区別します。
事業技術については、公開可能な範囲では形式検証の結果を公開し、非公開部分については、守秘義務契約を締結したパートナーに対してADICによる検証記録等を用いて検証可能性を確保します。
Some of the mathematical research published by our institute includes hypotheses and exploratory findings.
We do not use Lean 4 to confer authority on the overall safety or validity of a technology or system. We use it to make independently re-verifiable which conclusions logically follow from explicitly stated definitions, assumptions, evaluation criteria, and abstract models.
A proof accepted by Lean 4 is distinguished from the accuracy of external facts used as assumptions, the appropriateness of the evaluation criteria, and the correspondence between a mathematical model and a particular implementation, physical system, or real-world environment.
For technologies provided as part of our business activities, formal verification results are disclosed where publication is possible, while non-public components are supported by verification records, including ADIC-based records, made available to partners under appropriate non-disclosure agreements.
