特許出願済 / Patent Pending
Patent-pending architecture for trustworthy AI
問合せを問い属性で正規化し、
問いDB上の問いIDへマッピングする。
そのうえで、根拠束・回答束・トレース情報を用いて、
高リスク領域におけるAI応答の再現性、追跡性、監査性を高める。
ちひろ株式会社は、このアーキテクチャを基盤として、
医療品質管理をはじめとする領域でのAI実装を支援する。
Problem
大規模言語モデルは、答える力を大きく高めた。しかし、医療品質管理のような領域では、何を問うべきか、どの根拠に依拠すべきか、なぜその結論に至ったかを、安定して扱う仕組みが求められる。
01
入力の言い換えや表現差によって、参照される根拠がぶれ、応答の一貫性と妥当性が損なわれる。
02
どの問いとして解釈され、どの根拠や回答候補を参照したのかが残らなければ、説明責任を果たしにくい。
03
すべての問合せを同じ重さで処理すると、品質、速度、推論コストの最適化が難しくなる。
Solution
本技術は、入力された問合せをそのまま処理するのではなく、まず問い属性によって正規化し、あらかじめ構築された問いDB上の問いIDへ対応づける。
つぎに、当該問いノードに関連づけられた根拠束または回答束を参照し、必要に応じて検索拡張生成を行うことで、応答文とトレース情報を生成する。
これにより、同義入力に対する安定した応答、根拠の追跡可能性、監査や改善のための透明性を高めることができる。
How it works
入力された問合せは、まず問い属性で正規化される。つぎに問いDB上の問いIDへマッピングされ、関連する問いノードに紐づいた根拠束・回答束を参照する。
さらに、問いの重要度に応じて、キャッシュ応答、限定RAG、フルRAGのいずれかを選択し、最終的に応答文とトレース情報を生成する。
First Domain
医療品質管理では、正答だけではなく、判断基準、参照根拠、記録整合、監査説明が求められる。
本技術は、CAPA、有効性確認、設計変更、供給者変更といった問いを問いDB上で管理し、根拠束・回答束・トレース情報に基づく応答を可能にする。
なぜ医療からか。
規制対応、再現性、説明責任の要求が最も厳しい領域の一つが医療である。だからこそ、ここで技術の価値を最も明確に示すことができる。医療品質管理での実装知見は、他の規制産業や専門領域への展開基盤にもなる。
License Model
Core IP — 発明者 渡部智浩（個人）
問い属性による正規化、問いIDへのマッピング、根拠束・回答束・トレース情報に基づく応答生成に関する出願済み技術。
Business Development — ちひろ株式会社
ちひろ株式会社は、事業化主体として、問いDBの構築・運用・提供、および対象領域への実装支援を進める。
Partner Applications
事業会社、起業家、研究開発パートナーが、各領域に特化したAIサービスとして実装・展開する。
本技術の中核には、利用者の問合せを問い属性で正規化し、問いDBへ対応づけ、根拠束・回答束・トレース情報を通じて応答を生成する出願済みアーキテクチャがある。
ちひろ株式会社は、この技術をもとに、問いDBの整備、対象領域への実装支援、およびライセンス提供に向けた体制整備を進めている。
ライセンスについて問い合わせる →Long-term Vision
問いDBは、単なる商業ライセンスの対象にとどまらない。問いそのものを構造化し、根拠、回答、依存関係、更新履歴を結びつけて管理することで、知識生産のための新しい基盤になりうる。
論文が索引されてきたように、将来的には、科学的問いそのものを構造化する知的インフラへと発展させることを構想している。
Research Background
Philosophy / Theory
問いの論理構造、制約、再文脈化に関する研究背景を、本技術の発想基盤としている。
Framework
問いの構造とAI設計の接続について、理論面の整理と英語での発信準備を進めている。
Base
阿蘇を拠点に、哲学とAIの接点を、研究と社会実装の両面から展開していく。
Contact
医療品質管理AI、監査対応AI、規制領域向けRAG/QA基盤への実装をご検討の方へ。ライセンス条件、PoC、共同開発についてのご相談を受け付けています。
wt@chihiroinc.jp