EVΛƎ — Decision Architecture

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。

Problem

AIエージェントは便利でも、実運用には制御構造が足りていない。

多くのAIエージェントは、タスク実行能力は高くても、
どこまで実行してよいのか、誰の承認が必要か、なぜその判断に至ったのか という構造が固定されていません。
その結果、現場では説明責任・権限境界・監査対応が後追いになります。

判断理由が残らない
出力結果は残っても、
判断に至る条件や意図が
構造として保存されない。

権限境界が曖昧なまま動く
誰が決めてよいのか、
どこで止めるべきかが曖昧なまま
実行される。

問題発生後にしか説明できない
事故や逸脱が起きた後で、
ログや責任範囲を
後付けで整理することになる。

Solution

EVΛƎは、AIエージェント実行前の承認・権限・記録を設計します。

EVΛƎは、AIエージェントの意思決定を
意図・権限・制約・記録 の観点で構造化し、
実行前に validate / block / escalate を可能にする意思決定アーキテクチャです。

Request

AIエージェントの実行前に、
承認・判定を実施。

Check

権限・条件・実行要件を
確認にかける。

Decide

承認可否と実行範囲を
確定する。

Trace

高リスクAIの判断を記録し、
後から監査・追跡できる状態を保つ。

How it works

E → V → Λ → Ǝ

E

E — Intent
何をしたいのか。
判断の起点となる意図を定義する。

V

V — Validation / Possibility
どの選択肢があり、
どの条件を満たしているかを確認する。

Λ（ラムダ）

Λ — Decision
どの選択を採るか。
判断点を明示し、分岐を固定する。

Ǝ（エコー）

Ǝ — Trace / Observation
何が起きたか。
結果と判断経路を記録し、追跡可能にする。

Use Cases

説明責任が求められる AIエージェント運用領域に。

EVΛƎは、AIエージェントの実行において
承認・権限・監査 が必要な場面に適用できます。
PoC段階から、小さく導入・検証することが可能です。

AIエージェントの承認フロー

AIエージェントの実行前に、
承認・判定・実行条件を明確にする。

業務自動化における権限境界管理

業務自動化の実行範囲を定義し、
許可された権限内でのみ動作させる。

高リスクAIの監査・記録設計

高リスクAIの判断を記録し、
後から追跡・監査できる状態を保つ。

PoC / Contact

AIエージェントの実運用を、 PoCから始める。

既存のAI導入計画や業務フローに合わせて、
EVΛƎの考え方を組み込んだPoC設計が可能です。
AIエージェントの安全性・説明責任・権限管理を、
小さく検証するところから始められます。

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。