EU AI Office Workshop

世界初のAIルール選定に参加

GPAI Code of Practice / Measure 1.3

AmuletPlus G.K. / EVΛƎ は、
EU AI OfficeのGPAI Code of Practice / Measure 1.3
ワークショップに選定参加し、
EVΛƎによるフォローアップ提案を提出しました。
EU AI Actに基づくGPAI Code of Practiceに関する議論に、
選定参加者として参加しました。
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90秒でわかるEVΛƎ

EVΛƎ Business Structure

EVΛƎの4つの事業領域

AIを人間の意識プロセスに組み込み、思考・判断・行動を前に進めるためのメソッドです。

AI活用に必要な判断記録、承認、責任範囲、監督体制を整理し、安全な運用を支援します。

EVΛƎ MINDやAI活用の考え方を、実際に体験・習得するための実践プログラムです。

個人・専門家・企業の構想やメソッドを、AIアプリや体験ページとして形にします。

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EU AI Office Workshop

EU AI Office Workshop 選定参加

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。

参加した議論

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。

Amuletplusからの提案

Amuletplus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。

Signal Detection → Interpretation → Λ-layer Governance → Trace Logging → Re-evaluation

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。

PoCの相談をする EU AI Office公式サイトを見る

Published Papers

EVΛƎ / Design-by-Transparency research papers on Zenodo.

EVΛƎ Framework 説明可能AIのための意思決定アーキテクチャ E-ORIGIN 責任の不可約な起点としての人間的衝動 V-Echo 人間–AIの等型的意思決定アーキテクチャ Λ-Turbulence Theory 意思決定の不安定性と相転移を記述する構造モデル Ǝ-Trace 観測が意味と責任を確定させる地点について
🛡️
Patent Pending Japan / PCT in priority window 日本特許出願中・PCT準備中
🏛️
NEDO GENIAC Official catalog listing NEDO GENIAC公式カタログ掲載
🇪🇺
EU AI Office GPAI Code of Practice / Measure 1.3 Workshop EU AI Act実装関連ワークショップ
CSNN
CSNN Feature International media feature 国際メディア特集記事掲載

会社概要

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。

会社名
アミュレットプラス合同会社 / AmuletPlus G.K.
代表者
横木 広　/ Hiro Yokoki
所在地
東京都大田区田園調布1-55-20
設立
2025年4月

News

  • 2026.06

    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。

  • 2026.05

    EU Transparency Register 登録
    REG: 1702237103721-40

  • 2026.05

    Civil Society News Network (CSNN) に EVΛƎ / Design-by-Transparency の特集記事掲載

  • 2026.04

    NEDO GENIAC 公式カタログに EVΛƎ 掲載（p.184）

  • 2026.04

    EVΛƎ Nexus β版開発中

EVΛƎ NEXUS APP 解説動画 日本語

EVΛƎ NEXUS APP Explanation Video 

詳しく見る

Problem｜なぜ必要なのか

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。
PoCのご相談は、Contactよりお問い合わせください。

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AIエージェントを、安全に実運用するための意思決定構造。
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