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。
判断はどこにあるのか。
モデルの中でしょうか。
コードの中でしょうか。
あるいは暗黙の運用ルールの中でしょうか。
私が提示しているのは、この問いに“構造”で答える機械学習基盤です。
モデルを中心に置かない。
判断を中心に置く。
そして、判断はモデルの中に置かない。
外に出す。
それが、Decision-Oriented Signal Platform の設計思想です。
従来型AI基盤の構造とその限界
一般的な機械学習基盤は、次のような流れで構成されます。
データを集め、
モデルを学習させ、
推論APIを公開し、
スコアを出力し、
業務ロジックでしきい値判定を行う。
一見すると合理的です。
しかし、この構造には本質的な問題があります。
しきい値が暗黙化する。
境界がコードに埋まる。
判断がモデル依存になる。
誰が決めたのかが不明確になる。
つまり、判断が吸収されるのです。
モデルが高度になればなるほど、
責任の所在は見えにくくなります。
モデル中心ではなく、構造中心へ
Decision-Oriented Signal Platformでは、構造を明確に分離します。
観測された事実（Event）
モデルが出力する推論結果（Signal）
判断境界を定義する契約（Contract）
状態と実行を制御する層（Execution Control）
監査を担保する層（Audit Layer）
ここで重要なのは、モデルはあくまでSignal生成器にすぎないという点です。
Signalとは、需要予測値やリスク確率、異常スコア、信頼度推定といった連続値・確率的出力です。
それは判断ではありません。
判断のための入力です。
LLMを「直接つながない」という設計
LLMは非常に強力です。
非構造データを扱える。
文脈理解ができる。
ゼロショットやFew-shotで推論できる。
しかし同時に、
出力が確率的に揺らぐ。
幻覚が起きうる。
分布外状況に弱い。
この特性を理解せず、LLMを直接意思決定に接続すると、不安定さが業務に流れ込みます。
このプラットフォームでは、LLMもSignal生成器の一つとして扱います。
出力は構造化され、
契約で検証され、
判断はContract層で行われます。
LLMの柔軟性と、構造的な安全性を同時に成立させる。
ここに設計上の本質的な違いがあります。
判断はContract層にある
この設計では、判断は明示的にContract層に定義されます。
どのSignalを参照するか。
どの範囲を許容するか。
どの状態で停止するか。
どこで人間に戻すか。
どの条件で段階を変更するか。
これらはモデルの重みではなく、契約として定義されます。
判断は設計物であり、管理対象です。
モデルを変更しても、
LLMを導入しても、
判断構造は揺らがない。
それがこのアーキテクチャの強みです。
この構造が可能にすること
この分離設計により、従来型のAI基盤では難しかったことが可能になります。
LLMと従来MLを安全に統合できる。
モデル交換が業務破壊を起こさない。
Cold-startでも破綻しない。
段階的信用モデルを構造として実装できる。
監査・規制対応を設計レベルで担保できる。
判断の責任を明示的に引き受けられる。
これは単なるスコアリング基盤ではありません。
意思決定構造そのものを設計・運用するためのプラットフォームです。
AIの競争軸は変わる
AIの競争は、もはやモデルの性能競争だけではありません。
これからの差別化は、
判断構造を設計できるかどうか
にあります。
モデルの上に載るのではない。
意思決定の上に載る。
柔軟でありながら堅牢で、
改善可能で、
説明可能で、
責任を持てる。
そのようなAI基盤を実現するための構造が、Decision-Oriented Signal Platformです。
これは精度の話ではありません。
AIを社会で使える構造にするための設計の話です。
リポジトリについて
本アーキテクチャの設計思想および構造のサマリは、以下のリポジトリで公開しています。
👉 https://github.com/masao-watanabe-ai/Decision-Oriented-Signal-Platform
LLMや機械学習モデルを導入すること自体は、もはや難しくありません。
難しいのは、
それをどの構造で使うか。
判断をモデルの中に埋め込むのではなく、
判断を外に出し、設計し、管理する。
AIは偶然に信頼されるものではありません。
信頼は、設計によってつくられるものです。
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