ICT技術:ICT Technology Human-in-the-loop が機能しない本当の理由 ―なぜ「最後に人間」は責任を失うのか、Human-as-Author への転換
Human-in-the-loop（HITL）は、AI時代の“安全装置”として語られてきた。
最後は人間が確認する
人間が承認ボタンを押す
重要な判断には人を介在させる
一見すると、責...
ICT技術:ICT Technology ICT技術:ICT Technology 合意しないマルチエージェントは失敗か？ ―合意不成立を成果として扱う設計と、「衝突ログ」の価値
マルチエージェントと聞くと、多くの人はこう期待する。
エージェント同士が話し合い
意見をすり合わせ
最終的に合意に至る
そして、その合意が最適な判断であるはずだ、と。
だが、ここに重...
ICT技術:ICT Technology Cold-startを「契約」として扱え — データ不足を設計問題に変換する —
Cold-start問題は、技術的な問題だと思われている。
データが足りない
モデルが学習できない
精度が出ない
だから人は言う。
「データを集めよう」
だが本当にそれだけだろうか...
ICT技術:ICT Technology 判断を止める条件は、どこに書くべきか ―停止条件の外在化と、「人間に戻す」設計の重要性
AIは、止まらない。
最適化は続く
確率は更新される
スコアは改善される
これは欠陥ではない。計算とは、そういうものだからだ。
だからこそ問わなければならない。
判断を「止める」条...
ICT技術:ICT Technology オントロジー・DSL・BTはどうやって効率的かつ正確に作るのか ― 判断構造を設計する実践的方法 ―
これまでの記事では、
なぜ判断を外在化する必要があるのかを説明してきました。
その中核となる三つの構造要素は：
オントロジー
DSL（判断契約）
ビヘイビアツリー
しかし、当然次の問いが生まれます。
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ICT技術:ICT Technology 判断を外に出すAI基盤 — Ontology / DSL / Behavior Tree による Decision-Oriented Signal Platform —
多くのAI基盤は、「モデルをどれだけ賢くするか」に焦点を当てて設計されている。
精度を上げる。推論を高速化する。自動化率を高める。
しかし、現実の意思決定環境で本当に重要なのは、別の問いである。
判断はどこにあるのか。
モデルの中か...
ICT技術:ICT Technology 段階的信用スコアを「契約」として設計する — 信用を学習結果ではなく、解除可能な境界として扱う —
信用スコアは便利だ。数字があると、人は安心する。
だが信用スコアには致命的な誤解がある。
信用は“推定値”ではない。信用は 「許可範囲」 である。
だから、信用スコアをモデル出力として扱うのではなく、契約として扱わなければならない。
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Uncategorized 判断を外に出す機械学習基盤 — Decision-Oriented Signal Platformという設計思想 —
多くのAI基盤は、「より賢いモデル」を中心に設計されます。
精度を上げる。
推論を高速化する。
自動化率を高める。
それ自体は間違っていません。
しかし、現実の意思決定環境では、ある問いが決定的に重要になります。
判...
ICT技術:ICT Technology 例外は失敗ではない ―例外処理をどう設計に組み込むか、例外が多いほど健全なシステムという視点
例外が多いシステムは、「未完成」「不安定」「設計が甘い」と思われがちだ。
だから多くのAI・業務システムでは、例外を減らそうとする。
ルールを増やす
条件を網羅する
ケースを潰す
だ...
ICT技術:ICT Technology 評価関数は誰の価値観か？ ―スコアに埋め込まれる暗黙の判断と、人間が「書かなかった価値」の扱い
AIは公平だと思われがちだ。数値で評価し、感情に左右されず、一貫した判断を下す。
だがその前提には、ひとつ決定的な見落としがある。
評価関数は、誰かの価値観で書かれている。
しかも多くの場合、それは明示されていない。
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