EU AI Office Workshop
AmuletPlus G.K. / EVΛƎ は、EU AI Officeの GPAI Code of Practice / Measure 1.3 Workshop に選定参加し、EVΛƎによるフォローアップ提案を提出しました。
このワークショップでは、生成AIやAI学習に関わる著作権ラベル、 権利留保シグナル、TDM opt-out、機械可読な権利予約プロトコルなど、 AIガバナンスにおける重要なテーマが扱われました。
EVΛƎの提案は、既存の著作権ラベルや権利予約プロトコルを 置き換えるものではありません。AIシステムがそれらのシグナルを 読み取った後に、どのように検出・解釈・判断・記録・再評価するかという 判断構造レイヤーを提案しました。
本記録は、AmuletPlus G.K. / EVΛƎ が当該ワークショップに選定参加し、 フォローアップ提案を提出した事実を示すものです。
EVΛƎ / Design-by-Transparency research papers on Zenodo.
AmuletPlus G.K.は、AIエージェントを安全に実運用するための 意思決定アーキテクチャ「EVΛƎ」を開発・提供しています。
2026.06 EU AI Office / GPAI Code of Practice Measure 1.3 Workshop に選定参加。EVΛƎによるフォローアップ提案を提出。
EU Transparency Register 登録
REG: 1702237103721-40
Civil Society News Network (CSNN) に EVΛƎ / Design-by-Transparency の特集記事掲載
NEDO GENIAC 公式カタログに EVΛƎ 掲載(p.184)
EVΛƎ Nexus β版開発中
AIエージェントは便利でも、実運用では承認・権限・記録が曖昧になりやすい課題があります。
EVΛƎは、この判断構造を実行前に整理します。
EVΛƎは、AIエージェントの実行前に、承認・権限・記録の構造を設計します。
これにより、AIが進むべきか、止めるべきか、人間に確認すべきかを判断しやすくします。
E → V → Λ → Ǝ
E:Intent|何をしたいのか
V:Validate|条件を満たしているか
Λ:Authorize|実行してよいか
Ǝ:Evidence|何を記録するか
EVΛƎは、この流れでAI実行前の判断を整理します。
EVΛƎは、AIエージェントの承認フロー、業務自動化、問い合わせ対応、社内ワークフロー、リスク判断、監査記録設計などに活用できます。
特に、AIが実行前に「進む・止める・人間に確認する」を判断する必要がある業務に適しています。
まずは既存のAI導入計画や業務フローを1つ選び、EVΛƎの構造に沿って整理します。
実行前に止めるべきポイント、承認条件、権限境界、記録すべき内容を確認し、小さなPoCから導入可能性を検証します。
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