Patent Application / AmuletPlus G.K.
EVΛƎ Framework Patent
EVΛƎフレームワーク特許
非対称な二重ループと三経路フィードバック構造により、
人間とAIの意思決定、行動、結果記録、再評価を接続する
情報処理アーキテクチャに関する特許出願概要です。
Patent Summary
出願概要
AmuletPlus G.K.は、人間およびAIの意思決定と行動結果を
循環的に接続する情報処理アーキテクチャ
「EVΛƎ」
に関する特許を出願しています。
本特許出願の中心は、意識ループと行動ループを
非対称に接続する構造です。
可能性の生成および選択を担う意識ループと、
行動の起動、実行、結果記録および未来候補生成を担う
行動ループを分けて構成します。
さらに、行動結果を必ず意識ループ側へ戻し、
緊急対応、次の行動起点、候補空間の再構成へ接続します。
Conscious Loop
意識ループ
起点となる入力、可能性の生成、候補の選択、
判断結果の記録を扱います。
Action Loop
行動ループ
行動の起動、行動の実行、行動結果の記録、
結果に基づく未来候補の生成を扱います。
Application Number
特願2025-160873
Application Status
日本特許出願中
PCT出願準備中
Applicant
アミュレットプラス合同会社
AmuletPlus G.K.
Technical Fields
情報処理・意思決定支援・行動制御・AIガバナンス
Three Feedback Routes
三経路フィードバック構造
行動ループで得られた結果は、そのまま終了するのではなく、
危険度、予測誤差、満足度などの条件に基づき、
次のいずれかの経路を通じて意識ループへ戻されます。
01
Emergency Route
緊急対応経路
危険度が所定の閾値を超えた場合などに、
行動結果を直ちに次の入力へ戻し、
即時の再判断または再制御を行います。
02
Learning Route A
学習経路A
行動結果から未来候補を生成し、
その候補を新しい起点または次の行動意図として
意識ループへ戻します。
03
Learning Route B
学習経路B
行動結果から生成した未来候補を候補空間へ統合し、
選択肢、判断前提または目標を再構成します。
EVΛƎ Expression
EVΛƎとしての機能整理
EVΛƎでは、本特許出願に記載した二重ループと
三経路フィードバック構造を、企業や利用者に
分かりやすく示すため、主要機能を次の四つに整理しています。
E
起点・入力
意図、依頼、観測、違和感、目的、制約など、
意思決定が始まった理由を捉えます。
V
可能性・候補
複数の選択肢、代替案、未来候補、
リスクおよび実行可能性を整理します。
Λ
判断・選択
候補を比較し、実行、保留、再検討、
人間への確認などの判断を確定します。
Ǝ
記録・再評価
判断理由、実行結果、承認経路および差分を記録し、
次の判断や学習へ戻します。
循環構造を、EVΛƎの事業・製品・ワークショップ等で
分かりやすく説明するための機能表現です。
出願書類上の具体的な構成は、意識ループ、行動ループ、
未来候補生成および三経路フィードバック構造によって定義されています。
Technical Scope
技術的な対象
EVΛƎが扱うのは、AIの出力内容だけではありません。
判断の起点から候補生成、選択、行動、結果記録、
未来候補生成、再評価までを連続した情報処理として扱います。
01
非対称な二重ループ
可能性の生成と選択を扱う意識ループと、
行動の起動・実行・結果処理を扱う行動ループを分離し、
それぞれ異なる役割を持たせます。
02
条件に応じた経路選択
危険度、予測値と実測値の誤差、満足度、
目標達成率などの条件を用いて、
フィードバック経路を選択します。
03
未来候補生成
行動結果を単に次の入力へ戻すだけではなく、
Vaに相当する機能によって代替案や未来候補を生成し、
次の判断へ接続します。
04
構造化された結果記録
判断結果および行動結果を構造化データとして保存し、
次のサイクル、事後分析、説明および自己改善に利用します。
05
候補の評価と選択
期待値、リスク、コスト、整合度などの評価要素を用いて、
複数の候補を比較し、次の行動を選択します。
06
実行前から実行後までの循環
実行前の判断だけでなく、実行中の状態変化、
実行後の結果および再評価までを循環構造として扱います。
Difference
一般的なAI活用との違い
EVΛƎはAIモデルそのものではなく、
特定のLLMやAIエンジンに依存しない
意思決定・行動・記録・再評価の構造です。
General AI Use
一般的なAI活用
何を入力し、どのような文章、画像、予測、
提案などを出力させるかに焦点が置かれます。
EVΛƎ Architecture
EVΛƎ
AIまたは人間が、どの起点から、どの候補を比較し、
なぜ行動を選択し、その結果をどの経路で
次の判断へ戻したかを重視します。
Governance Application
AIガバナンスへの応用
本特許出願の二重ループおよび三経路フィードバック構造は、
AIエージェントの実行前ガバナンスを含む、
複数の制御・記録・再評価機能へ応用できます。
Before Execution
実行前判断
AIが行動、生成、提案、送信、操作などに進む前に、
意図、文脈、候補、制約および判断条件を確認します。
Decision Boundary
判断境界
企業向け実装では、実行、保留、拒否、
人間への確認、再評価などの制御区分を
設定することができます。
Human Oversight
人間による確認
AIのみで判断すべきでない条件を設定し、
必要に応じて担当者、管理者または専門家へ
判断を引き継ぎます。
Trace Logging
判断ログ
起点、選択肢、評価要素、判断理由、
実行結果および再評価の経路を記録します。
Re-evaluation
再評価
一度の判断で終了せず、結果、時間経過、
状況変化および新しい情報に応じて
判断を更新します。
Model Independent
モデル非依存
特定のLLMやAIモデルに限定せず、
既存システム、AIエージェントおよび
業務フローへ外付けする構成を想定しています。
EVΛƎ ARMORなどの企業向け実装で想定する制御区分の例です。
これらの用語自体を、本特許出願の請求項に記載された
固定的な構成として示すものではありません。
Business Connection
現在の事業展開との関係
AmuletPlus G.K.では、本特許出願をEVΛƎの基盤構造として位置づけ、
思考支援、企業向けガバナンス、共同検証および
アプリケーション開発へ展開しています。
EVΛƎ ARMOR
企業向けAIガバナンス、実行前制御、
判断ログおよびPoC検証。
EVΛƎ MIND
人間の思考、選択、行動、
振り返りを支援する思考方法。
EVΛƎ Workshop
組織の意思決定構造を可視化し、
判断境界を設計するワークショップ。
EVΛƎ APP STUDIO
EVΛƎ構造を用いた業界別アプリ、
AIエージェントおよび実証環境の開発。
Application Areas
想定される応用領域
EVΛƎの構造は特定業界に限定されず、
意思決定、行動、結果記録および再評価が必要となる
幅広い領域へ展開できます。
Enterprise
企業向けAIガバナンス
AIエージェントの権限、判断条件、
人間確認および実行履歴の管理。
Decision Support
意思決定支援
経営、金融、採用、審査などにおける
候補比較と判断理由の可視化。
Education
教育・子どもとAI
年齢、目的、学習状況に応じた
AI利用条件と再評価構造の設計。
Robotics
ロボティクス・自動運転
危険度に応じた緊急経路と、
行動結果に基づく再制御および学習。
Copyright
著作権・利用条件
権利情報、利用目的、許諾条件を
実行前判断へ反映する構造。
Well-being
自己理解・ウェルビーイング
個人の判断と行動結果を可視化し、
次の選択や習慣改善へ戻す仕組み。
Disclosure Policy
公開範囲について
本ページでは、特許出願中の技術内容について、
公開可能な範囲に限定して概要を説明しています。
詳細な技術情報は限定公開としています。
本ページは、出願発明の全構成、請求項の解釈、
評価ロジックまたは実装仕様を開示するものではありません。
以下の情報については、事業上および知的財産上の理由から
一般公開していません。
- 具体的な評価ロジックおよび重み付け
- 経路選択に用いる詳細な条件設定
- システム構成および実装手順
- 企業別・業界別の判断境界設計
- 請求項に関わる未公開の補足情報
- 事業上秘匿すべき技術および運用情報
詳細については、協議内容に応じて、
秘密保持契約締結後にご説明します。
PoC / Research / Licensing
EVΛƎのPoC・共同検証について
EVΛƎフレームワークの導入検証、AIガバナンス設計、
共同研究、共同開発、スポンサー、ライセンスおよび
業界別実装に関するご相談を受け付けています。