Chinoba Decision Runtime Edge──AI Agentを統制し、現場で安全に動かす軽量Runtime OS

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AI Agentを企業業務へ安全につなぐ ― Chinoba Decision Runtime Edge（CDR Edge）とは

Books : Runtime OS 実践ガイド: AI Agent • Human Gate • Decision Trace* 統合する実装アーキテクチャ

生成AIやAI Agentを業務へ導入するとき、最初に必要なのは、より多くのAgentを動かすことではない。

必要なのは、Agentが提案したことを誰が判断し、誰が実行を許可し、その過程をどのように説明・監査できるようにするかという実行基盤である。

この課題に対する一つの答えが、Chinoba Decision Runtime Edge（CDR Edge） である。

CDR Edgeは、multi-agentを安全に運用するための軽量なDecision OS / Runtime OSである。AIやAgentを主権者にするのではなく、AIはSignalを出し、RuntimeだけがDecisionを確定する。

AI produces signals. Only the Runtime produces decisions.
Agents execute only approved, traceable decisions.

AIの出力とDecisionを分ける

AIが「この顧客へ提案書を送るべきです」と答えたとしても、それはまだDecisionではない。根拠が十分か、顧客情報を扱う権限があるか、価格条件を満たすか、送信前に人の確認が必要か、といった問いを通過して初めて、実行可能なDecisionになる。

同様に、複数Agentが調査や計画を行い、ある結論に合意したとしても、その合意だけで外部システムを操作する権限は発生しない。

CDR Edgeは、Signal、Context、Policy、Permission、Risk、Human Gateを結び付け、Act、Ask、Stop を確定する小さなDecision Kernelとして働く。

CDR Edgeの位置づけ

• 製品名: Chinoba Decision Runtime Edge
• 略称: CDR Edge
• 中核: Decision Kernel
• 位置づけ: governed multi-agent executionのための軽量Runtime
• 実行原則: Agentは承認済みかつTrace可能なDecisionだけを実行する

「AgentOS」という名称では、Agentそのものが中心に見えやすい。CDR Edgeでは、中心に置くのはAgentではなく、意思決定、境界、責任、証跡である。これにより、Enterprise GatewayやDecision Trace Ledgerとの役割分担も明確になる。

全体構成

flowchart TD
    IC["Interaction Core v2\nMessage・Evidence・Event"] --> SI["Signal Ingress"]
    AG["Specialized Agents\nResearch・Plan・Review"] --> SI
    SI --> DK["CDR Edge\nDecision Kernel"]
    DK --> BE["Policy & Boundary Engine"]
    BE --> HG["Human Gate\nwhen required"]
    HG --> CP["Command Permit Service"]
    BE --> CP
    CP --> AO["Multi-Agent Orchestrator\nexecution only"]
    AO --> GW["Enterprise Gateway"]
    GW --> EX["Business Systems / Devices"]
    DK --> TJ["Local Trace Journal"]
    GW --> TJ
    TJ --> LS["Decision Trace Ledger"]

ここで重要なのは、Multi-Agent OrchestratorがDecisionを行わないことである。Orchestratorは、Runtimeが確定したDecisionを、適切なAgentやWorkflowに実行として展開する。Agentが再計画や例外を見つけたときは、それを再びSignalとしてRuntimeへ返す。

内部モジュール

実行フロー

CDR Edgeは、Agentから直接実行リクエストを受けて外部APIを呼ぶ仕組みではない。次の順で責任を分離する。

Interaction Core v2
  → Signal
  → Policy / Context / Risk Evaluation
  → Decision
  → Boundary Check
  → Human Gate（必要な場合のみ）
  → Command Permit
  → Multi-Agent Orchestrator
  → Enterprise Gateway
  → Execution Result
  → Runtime Evaluation
  → Local Journal + Decision Trace Ledger

Command Permitは単なるアクセストークンではない。どの対象に、何を、何回、いつまで実行できるかを限定した短命の実行許可である。たとえば「この見積を作成する」は許可しても、「顧客に送信する」「価格を確定する」「支払いを実行する」は別のDecisionとPermitに分けられる。

これにより、Agentの能力が高くなっても、権限が無制限に拡大することを防げる。

interaction-core-v2との役割分担

interaction-core-v2 は、CDR Edgeの前段に置くInput / Interaction Layerである。人との会話、文書、センサー、業務イベント、他Agentの分析結果を、Runtimeが扱える構造化Signalへ変換する。

この分離によって、入力の理解、判断、実行、説明を別々に改善できる。一つのAgentや一つの大型アプリケーションに全責任を背負わせないことが、長期的な進化と監査可能性の前提になる。

軽量・組込み型としての設計

CDR Edgeは、最初からKubernetesや大規模なクラウド基盤を必須にしない。現場端末、店舗サーバー、工場設備、部門内システムにも載せられるよう、三つのプロファイルを持たせる。

実装の第一歩としては、CoreをRustの単一プロセスとし、外部接続をAdapterとして差し替え可能にする構成が適している。状態とJournalはSQLiteから始め、外部DB、クラウドLedger、中央Policy配布は必要になった時点で追加する。

ネットワーク断時には、事前に委任された低リスク操作だけを続行する。不明な権限、高リスク操作、失効状態を確認できない操作は、実行しない。これは可用性を犠牲にするためではなく、境界を越えた自律性を安全にするための fail-closed である。

リポジトリ構成のたたき台

chinoba-decision-runtime-edge/
  crates/
    runtime-kernel/          # decision state machine
    signal-ingress/          # interaction-core-v2 adapter
    policy-boundary/         # policy and risk evaluation
    human-gate/              # approval / override
    command-permit/          # signed execution permits
    agent-scheduler/         # execution assignment
    gateway-adapters/        # Enterprise Gateway adapters
    trace-journal/           # local append-only journal
    ledger-sync/             # remote ledger commitment
    supervisor/              # watchdog / rollback / isolation
  profiles/
    embedded/
    edge-gateway/
    enterprise/
  contracts/
    signal/
    decision/
    permit/
    trace/

最初に固定すべきなのは、実装言語よりもデータ契約である。少なくとも Signal、Decision、Command Permit、Trace Event には共通のID、発行者、対象、Policy Version、期限、Evidenceへの参照を持たせる必要がある。

Chinobaの7層との接続

CDR Edgeは、Chinobaの各レイヤーを実際の実行基盤へ変換する。

Learning LayerもRuntimeの代わりにDecisionを行うわけではない。学習は、Policyやモデル、ルール、提案の質を改善するためのSignalを返す。Decisionの主権は、常にRuntimeに残る。

おわりに

CDR Edgeは、AI Agentをより自由に動かすための仕組みではない。AIやAgentが現実の業務や設備に関わるとき、自由度と責任を両立させるためのRuntimeである。

AIは提案できる。Agentは調べ、計画し、実行できる。しかし、何を許可し、どこで止め、誰が責任を引き受けるかを決めるのはRuntimeでなければならない。

Chinoba Decision Runtime Edge は、その原則を現場へ持ち込むための、小さくても本質的なDecision OSである。

Chinoba

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Masao Watanabe

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Algorithmic Governance