Architecture

■ Architecture

本ページでは、
Decision Trace Model × マルチエージェントによる意思決定システムの全体アーキテクチャを整理します。

本アーキテクチャは単なる概念ではなく、
複数のOSSコンポーネントによって構成される

「意思決定エコシステム（Decision Trace Ecosystem）」

として実装されています。

Decision Trace / Multi-Agent / DSL / Behavior Tree / Ontology / GNN といった各技術要素が、
どのように連携し、実際の業務に適用されるのかを示します。

■ 全体構造

意思決定は以下の流れで構造化されます：

Event → Signal → Decision → Boundary → Human → Log

• Event：環境からの入力・事実
• Signal：AIモデルによる予測・スコア・生成結果
• Decision：Signalを解釈し、行動に変換するルール
• Boundary：停止条件・エスカレーション条件
• Human：責任・介入ポイント
• Log：判断とその根拠の記録

以下の図は、Decision Trace Modelに基づく意思決定の流れと、
各レイヤー（Signal / Decision / Boundary / Human / Log）および
OSSコンポーネントの対応関係を示しています。

左から右へ：
意思決定の流れ → 実行コンポーネント → 記録・可視化

この中で、意思決定の流れを実際に制御しているのが
Multi-Agent Orchestratorです。

各エージェントによって生成されたSignalを統合し、
Decision ContractおよびBehavior Treeに基づいて、
意思決定のフローを実行する役割を担っています。

■ アーキテクチャの特徴

本アーキテクチャは、従来のAIシステムとは本質的に異なります。

1. 「モデル中心」から「意思決定中心」へ

従来のAI：

• モデル精度の向上が中心
• 判断ロジックはコードや人の中に暗黙的に存在

Decision Trace Model：

• 意思決定構造そのものを設計対象とする
• 判断ロジックを明示的に外部化し、再利用可能にする

2. 関心の分離（Separation of Concerns）

役割を明確に分離します：

• Signal層（LLM / ML）：意味生成・予測
• Decision層（DSL / ルール）：判断の定義
• Execution層（Behavior Tree）：実行フロー制御
• Boundary層：停止・エスカレーション制御
• Human層：責任と最終判断

これにより、

ガバナンス・監査性・柔軟性が確保されます。

3. 停止条件（Boundary）の明示的設計

従来曖昧だった：

• どこで止めるのか
• どこで人に戻すのか

を、

Boundaryとして明示的に定義し、
人間の介入を前提とした設計とします。

4. マルチエージェントによる分担

単一モデルではなく、役割を持ったエージェントで構成されます：

• Signal Agent（予測）
• Decision Agent（判断提案）
• Policy Agent（ルール検証）
• Risk Agent（リスク評価）
• Execution Agent（実行）

これらをBehavior Treeによって構造的にオーケストレーションします。

5. Decision Trace（判断履歴）の蓄積

従来のシステムは「結果」だけを記録しますが、
本アーキテクチャでは：

• 判断内容
• 適用されたルール
• 分岐経路
• 停止条件

を含めて記録します。

これにより：

• XAIを超えた説明可能性
• 再現性
• 継続的改善

が実現されます。

■ Decision Trace Ecosystem（実装対応）

このアーキテクチャは、単なる概念ではなく、
実際にgithub上にOSSとして分解・実装されています。

■ 開発アプローチの違い

このアーキテクチャは、開発プロセスそのものを変えます。

従来のAI開発

• モデルを学習 → デプロイ → 精度評価
• ビジネスロジックは暗黙的
• 判断プロセスの修正・監査が困難

Decision Trace × マルチエージェント開発

• Ontologyで意味を定義
• DSLで判断ルールを設計
• Behavior Treeで実行構造を定義
• Multi-Agentで役割を分担
• Boundaryで停止条件を設計
• Decision Traceでログを蓄積・改善

これは、

「モデルを作る開発」から
「意思決定システムを設計する開発」への転換

を意味します。

■ 技術構成要素

• Decision Trace Model
• Multi-Agent（役割分担）
• Ontology（意味定義）
• DSL（意思決定ルール）
• Behavior Tree（実行制御）
• グラフニューラルネットワーク（GNN）

■ 関連記事

全体アーキテクチャ・設計思想

• AIオーケストレータのアーキテクチャ — マルチエージェントAIを制御する判断OS —
• AIシステムの設計図 ― Event / Signal / Decision / Boundary / Human / Log が作る判断アーキテクチャ ―
• マルチエージェントAIのオーケストレーションとDecision Trace Model — 判断の分散化と、その制御構造 —

全体像・構造理解はまずここから

Decision Trace / 判断基盤

• AI判断台帳（Decision Ledger） — AIの判断履歴を保存するための基盤 —
• AIはなぜ「決められない」のか？ — Decision Trace Ledger Core を作った理由 —
• 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 —

「判断をどう記録・制御するか」

Multi-Agent / オーケストレーション

• LLMエージェントをAIオーケストレータに組み込む方法 — 生成AIを「判断構造」の中で使う —
• AIオーケストレータをどう設計するのか — GNN・Ontology・DSL・Behavior Tree による判断構造の実装 —

エージェント連携と制御構造

意味・ルール・実行構造（Ontology / DSL / BT）

• 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 —
• 判断を外に出すAI基盤 — Ontology / DSL / Behavior Tree による Decision-Oriented Signal Platform —
• DSLとは何か — プロンプトとDecision Trace Modelに「厳格性」を与える設計

判断を“設計可能”にする中核技術

GNN / 判断構造の学習

• Decision Trace Modelを支えるGNN設計 — 判断構造を「学習可能」にするためのグラフモデル —

判断の関係性・伝播・最適化

LLMと限界・設計思想

• LLMは「判断」を持たない — Claude Code・プロンプト・そして判断外部化という設計構想
• 創造性とは「変奏」である — LLMが示す人間の創造性の本質と設計可能なクリエイティビティ —
• モデルサイズを上げても、判断は賢くならない ― スケール神話への違和感と、設計不在の巨大モデル

なぜ「判断の外部化」が必要なのか

Simulation / Decision Engineering

• データがない世界で、AIはどう意思決定するのか？（医療トリアージ）

シミュレーションとの組み合わせ

設計パターン・実践論

• 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 —
• 判断を外に出す機械学習基盤 — Decision-Oriented Signal Platformという設計思想 —

実務での設計・導入の考え方