Cognitive Evolution Lab

【研究】Cognitive Evolution Lab

　Cognitive Evolution Lab（CEL）は「企業そのものを認知的制御系（cognitive control system）として再設計する」ことを研究コアに据え、識別AIから生成AIまでを経営の目的関数に直結させるための数理・アーキテクチャ・組織設計を統合する研究です。

　PoC止まり・部分最適・データ未整備・人材不足・倫理対応不足という実務課題を可観測な数理変数に落とし込み、「ゼロベースAX」を運用可能な形に定式化して本研究の内容についてご説明します。

企業を「認知的制御系」として定式化する

　企業状態（需要・在庫・人員スキル・ブランド資産・規制順守度などの潜在ベクトル）を $x_t$、経営意思決定・AI導入強度を含む介入を $a_t$、観測（KPIダッシュボード・顧客接点ログ・センサ）を $y_t$ とします。

部分観測動的最適化

POMDP

状態遷移

$$x_{t+1} = A(a_t)\,x_t + B(a_t)\,u_t + w_t$$

観測

$$y_t = C(a_t)\,x_t + v_t$$

目的関数（経営価値・倫理制約込み）

$$\max_{\pi} \; \mathbb{E}\Big[\sum_{t=0}^{T}\gamma^t \big(R(x_t,a_t) – \mathrm{Cost}(a_t)\big)\Big] \quad \text{s.t. } \Pr\{g(y_t,a_t)\le \epsilon\}\ge 1-\delta$$

ここで $\pi$ は方策（人×AIの意思決定政策）。右の確率制約はプライバシー違反率や不公平度などの倫理SLOを表します。

生成AIの役割は二重です。

　(１) 観測強化（RAGやマルチモーダルで$y_t$ を高解像度化、$\mathrm{I}(x;y)$を増やす）、
　(２) 政策蒸留（専門家意思決定を模倣し $\pi$ を最適化、意思決定遅延を短縮）。

「PoC止まり」を伝達関数で測る
実装可能性の制御理論

PoC成果が本番運用へ伝わる割合をPoC→Prod 伝達率 $\eta_{\mathrm{AX}}$ と定義します。

$$\eta_{\mathrm{AX}} \;=\; \frac{\text{本番で持続的に実現した価値（NPV換算）}}{\text{PoCで観測された価値（NPV換算）}}$$

組織・法務・セキュリティ・MLOps等をまとめて「組織プラント」$H_o(\omega)$、モデル側を $H_m(\omega)$ とすると、

$$T(\omega)=\frac{H_m(\omega)\,H_o(\omega)}{1+H_m(\omega)\,H_o(\omega)}$$

が価値の閉ループ伝達関数。位相余裕・ゲイン余裕に相当する量を「実装余裕」として見積ると、設計時点でどこで振動（手戻り）するかが見えます。

CELではこれを可視化し、ボトルネック（権限移譲、データ権利、リリース門番、SRE/MLRE体制）を工学的に切り分けます。

部分最適の数理
全社目的関数と協力ゲーム

　部門ごとKPIの最大化は協力ゲームの利得配分問題に等価です。

　全社価値 $V(S)$（部門集合 $S$ のときの価値）に対しShapley値で各部門の周辺寄与を測ると、横断案件（例：生成AI×顧客接点×供給計画）の正当な配分が決まります。
　さらに、全社KPIを幾何平均で集約するのが肝要です（代替性を抑え、部分最適の相殺を防ぐ）

$$\text{AX-Score} = \big(D \cdot L \cdot M \cdot T \cdot G \big)^{1/5}$$

D：Data基盤成熟度、L: Leadership/戦略、M: MLOps、T: Talent/L&D、G: Governance/Ethics
幾何平均ゆえに1要素が極端に低いと全体が下がり、「ボトルネック駆動の改善」を強制します。

データ戦略

意思決定条件付き相互情報量（DCMI）最大化

データ価値は「モデル精度」ではなく意思決定に寄与する情報量で測るべきです。

$$\Delta \mathrm{VoI} \approx I(a^\star; D \mid C)$$

$a^\star$: 最適介入（意思決定）、$D$: 追加データ、$C$: 制約（SLA/倫理/コスト）

収集優先度は

$$\frac{\partial I}{\partial \text{データソース}}$$

が大きい順。ログ拡張・センサ増設・外部データ連携の意思決定が客観的にできます。

Data Readiness Level（DRL）を(スキーマ整合、権利/PII、メタデータ、品質モニタ、リアルタイム性)の5軸で0–3評価し、DRL≥2を本番条件とします。

生成AI×経営の三位一体

RAG×SCM×XAI

RAG

社内ナレッジ・規程・契約をベクトル化し幻覚率を下げた意思決定支援へ。

SCM（構造的因果モデル）

単なる相関説明ではなく反実仮想で意思決定影響を推定。

XAI

意思決定監査のための説明変分下界（例：SHAPの監査SLO）を設定。

安全制約付き生成は

$$\min_{\text{出力}} \; \mathcal{L}_{task} + \lambda_1 \mathcal{L}_{policy} + \lambda_2 \mathcal{L}_{safety}$$

$$ \underset{\mbox{出力}}{\min}\; L_{\mathrm{task}} \;+\; \lambda_{1}\,L_{\mathrm{policy}} \;+\; \lambda_{2}\,L_{\mathrm{safety}} $$

で実装。RAGの索引鮮度SLA（例：T≤24h）と出典被覆率（回答トークンのうち根拠文書にアラインした割合≥95%）をSLO化します。

人材・組織

知識ネットワークの臨界現象

部門ノード間の実務的エッジ密度 $p$ が臨界 $p_c$ を超えると、知識が巨大連結成分にしみ出す（percolation）。

実務では「横断Guild/Chapter」を設置し、共同リポジトリと再利用テンプレートで $p$ を引き上げる。

知識フロー方程式（粗視化）

$$\frac{dK_i}{dt} = \sum_{j} \beta_{ij}K_j – \delta_i K_i + \sigma_i$$

学習会・内製ツール配布・外部連携（$\sigma_i$）が流入項、離職・部署替えが減衰項。設計の焦点は係数 $\beta_{ij}$（相互学習速度）を制度で最大化すること。

MLOps/ガバナンス
確率的SLOとドリフト制御

性能SLO

$$\Pr\{|L_t – L_{\mathrm{target}}|\le \varepsilon\}\ge 0.99$$

ドリフト検知

　入力分布 $p_t(x)$ と基準 $p_0(x)$ の距離（PSI/KL/エネルギー距離）で門番化。

監査可能性

　Model/Data Card、Lineage、メトリクスの不可変ログ（WORM/ハッシュ鎖）。

セーフティ

　差別影響比、Demographic Parity/EOの確率的チャンス制約をプロダに内在化。

投資配分

リアルオプション × マルチアームド・バンディット

　ユースケース $i$ への投資 $b_i$ は探索-活用の古典問題。

　Gittins index/Thompson samplingで予算配分を逐次更新。

　NPVにオプション価値（権利はあるが義務はない）を加え、ステージゲートで廃止を容易に。

Causal ROI（反実仮想ROI）

uplift推定（DR-learner/因果森林）で

$$\mathrm{cROI} = \frac{\mathbb{E}[Y\,|\,\text{AI}=1]-\mathbb{E}[Y\,|\,\text{AI}=0]}{\text{TCO}}$$

を測り、PoC→本番の外的妥当性を担保。

KPIツリーと「AXレディネス指数」

レディネス指数

　先述の $D,L,M,T,G$ を四半期でスコア化（幾何平均）。

運用KPI

　PoC→Prod 伝達率 $\eta_{\mathrm{AX}}$（≥0.6を目標）
　RAG根拠被覆率（≥95%）/幻覚率（≤1%）
　データ鮮度SLA遵守率（≥99%）
　反実仮想ROI（四半期で+X%）
　倫理SLO違反確率（≤10⁻³/四半期）

アーキテクチャ原則

Zero-Based

Decision-first

　モデルではなく意思決定から設計（DCMI最大化が誘導則）。

Minimal Viable Ontology

　業務語彙をMVOとして先に定義、データ統合の骨格に。

Composable Platform

　Feature Store／Prompt Store／Evaluation Harnessを共通化。

Safety-by-Design

　ポリシー埋込デコーディング、RAGの出典強制、監査ログを標準部品化。

Observability

　データ・モデル・人の三層に共通テレメトリ。

実装ロードマップ

90/180/360日

0–90日（基礎整備）

　MVO策定、データ資産棚卸しとDRL採点、RAG最小骨格＋出典強制評価器、SLO雛形。

90–180日（拡張）

　3–5ユースケースの因果評価設計、Thompson配分で予算最適化、Guild運用開始。

180–360日（スケール）

　本番クラスMLOps、ポリシー付き生成（安全制約最適化）、協力ゲームに基づくKPI配分、
伝達率 $\eta_{\mathrm{AX}}$ 0.6→0.8 を目標に横断展開。

CELのリサーチ

生成AIの反実仮想化

　LLM出力の因果一貫性レギュラライザの提案と理論保証。

PoC→Prod 位相余裕の推定

　組織プラントの同定（時系列因果+ベイズ構造学習）。

DCMIベースのデータ価値評価

　収集順序最適化の貪欲近似の性能界を証明。

倫理SLOのチャンス制約

　分布頑健最適化（DRO）での理論的安全保証。

知識ネットワーク臨界

　横断エッジ投資の最小コストでの $p>p_c$ 達成条件。