AIの次の壁は「その判断を採用してよいか」――責任OSを中核とする技術群、PCT国際出願7件完了
PR TIMES
株式会社AIアシュアランス
次の中核領域は「AI保険」――証拠の適用範囲を機械検証し、保険引受・契約期間中のリスク評価へ。EU AI Act・日本のAI事業者ガイドラインのLean4対応マッピングも公開。
AIアシュアランス技術で築く信頼の未来
株式会社AIアシュアランス（本社：東京都新宿区、代表取締役：前木秀光）は、「責任OS」を中核とするAIアシュアランス技術群について、計7件のPCT国際出願が完了したことをお知らせします。
当社は、AIの判断・実行に関する技術的な保証を、保険引受や契約期間中のリスク評価に利用できる根拠へ接続する「AI保険」を、次の中核領域に位置付けます。 同時に、会計監査、実装適合性テスト、生成AIの情報源採用・回答検証（PR領域で活用できるAIO、GEOインフラ）、モデル出力の用途別利用制御へ展開する技術体系を示します。
あわせて、EU AI Actおよび日本のAI事業者ガイドラインと責任OSとの対応関係を、定理証明支援系Lean4で形式化した2つの公開マッピングを紹介します。国際的な権利化に向けた取り組みと、検証範囲・前提を第三者が確認できる公開技術基盤の整備を、両輪で進めます。
AIが「答えた」ことと、社会が「採用できる」ことの間を埋める
AIがもっともらしい回答や計画を生成したことは、その内容を正式に採用してよいことや、実行後に意図した結果が得られたことと同じではありません。
当社が取り組むのは、モデルの性能評価に加えて、「何を確認したか」「誰が、どの権限と根拠で判断したか」「その条件は実行時にも有効か」「実際の結果はどうなったか」を結び付ける技術です。証拠を保存するだけでなく、その証拠に基づいて採用・実行・後続利用を制御することを重視しています。
今回のPCT国際出願では、次の2技術を共通基盤に、AI保険および各分野へつながる計7件の技術体系を構成しています。
中核基盤１.：責任OS ― 判断の根拠と帰属を、採用・実行につなぐ
AIが正しそうな答えを出しても、それを企業がそのまま採用・実行してよいとは限りません。
責任OSは、明示した対象範囲で、AIや人が出した判断について、企業が求める条件を満たしているか、必要な確認に抜けや矛盾がないか、誰がどの権限で判断したかを検証する技術です。
特徴は、数学的に検証できる事項と、人や組織が責任を持って判断すべき事項を明確に区別することです。人が承認した場合でも、未確認の問題まで解決済みとは扱いません。
さらに、判断の根拠や条件が変われば再検証し、実行後に確認すべき結果まで管理します。
これにより、AIの出力を単に信用するのではなく、企業自身の基準と責任に基づいて採用・実行を管理できる仕組みを目指します。
中核基盤２.：実行結果閉包 ― 「実行した」で終わらず、結果の終結まで確認する
AIやシステムが「処理に成功した」と報告しても、実際の業務が完了しているとは限りません。
実行結果閉包は、命令を送ったことや成功の通知だけで完了と判断せず、実際に何が起きたかを証拠に基づいて検証する技術です。
例えば、金融取引では複数の台帳に必要な処理が反映されたか、医薬品の製造では製造・試験・品質判定などの結果が必要な証拠で裏付けられているかを確認する仕組みに応用できます。
重要なのは、「目的どおり成功した状態」と「目的は達成していなくても、安全な状態で終了した状態」を区別することです。いずれの条件も確認できない場合は、処理を安易に完了扱いせず、後続の業務に進めないよう制御します。
デジタル上の処理だけでなく、製造・物流など現実世界の業務にも適用できる技術です。
※実行結果閉包は、先に発表したフィジカルAI関連のPCT国際出願5件にも含まれています。
次の中核領域はAI保険 ― 技術的な保証を、リスク引受の判断材料へ
AIの性能が高いことと、そのAIをどこまで安心して業務に使えるかは別の問題です。保険会社にとっても重要なのは、「そのAIは、何が、どの条件で、どこまで確かめられているのか」という点です。
AI評価を保険判断へつなぐ技術
例えば、AIエージェントが企業の大口送金を自動実行する業務を保険対象とする場合です。AIの誤った送金指示をゼロにはできなくても、「権限のない送金や上限額を超える送金を実行段階で遮断する仕組み」は、数学的な証明やテストで裏付けられる場合があります。
当社の技術は、その証拠が実際のシステムやAIのバージョン、権限設定、運用条件に適用できるかを検証し、確認済み・未確認・矛盾のある部分を区別します。条件変更時には必要な再検証を行い、裏付けのない範囲を保証済みとは扱いません。
これにより、AIの性能評価だけでは見えにくいリスク低減策の有効性を、技術的な根拠に基づいて評価できる領域が広がります。 その結果を、保険会社の引受可否・補償範囲・保険料等の検討材料につなげることを目指します。
こうした技術評価の保険活用は、すでに世界で始まっています。再保険大手Munich ReはAI向け保険「aiSure(TM)」で技術的なリスク評価を活用し（※1）、Armilla AIは技術評価を取り入れた賠償責任保険や性能保証を展開（※2）。国内では、あいおいニッセイ同和損保とArchaicが「生成AI専用保険」を提供しています（※3）。
当社が目指すのは保険商品そのものではなく、検証可能な技術的根拠を保険会社のリスク評価につなぎ、AIの技術的な保証を経済的なリスク引受に活かす基盤です。
なお、本発表は保険商品の販売開始や保険料引下げを確約するものではありません。具体的な引受可否・補償範囲・保険条件・保険料等は、保険会社等の評価及び契約条件に基づいて決定されます。
AI保険を重点領域にしながら、責任OSの射程を他分野へ広げる
今回の出願には、共通基盤2件とAI保険を支える技術に加え、次の4技術を含みます。
責任OSのPCT国際出願の技術体系インフォグラフィック
■モデル出力の用途別利用制御 ― 使える可能性を残し、活用の幅を広げる
AIに限らず、統計・機械学習・ルールベース・シミュレーションなどのモデル出力について、「何に使えるか」を用途ごとに検証する技術です。
例えば、企業の信用リスク予測では、運用条件が変わっても順位付けは利用できる一方、倒産確率の数値表示や融資の自動実行には裏付けが不足する場合があります。
本技術は、出力の性質を個別に検証し、用途ごとに「利用可能・利用不可・保留」を判定。裏付けのある機能を最大限に活かす道を開きます。 金融、医療、製薬・臨床開発、電力などへの応用を想定しています。
・関連する公開検証例 ― 電力需要予測モデルの監査
当社の関連研究では、東京電力パワーグリッドの電力需要データと気象データ（2024年1～4月）を使い、当社の検証用モデルで、設定した判定基準の下で前提条件からの構造的逸脱を検出。検証コードと監査結果を公開しています。
https://ghostdrifttheory.github.io/ghostdrift-adic-audit/
■会計監査・財務情報 ― AIが作成した数字を、根拠とともに活用する未来へ
EYは2026年4月、監査基盤「EY Canvas」への複数のAIエージェントの組込みと世界展開を発表しました※4。
監査のAI化では、効率化に加え、**「AIが作成した数字を、何の根拠で、どこまで監査に使えるか」**が重要です。
本技術は、元データの裏付け内容・範囲・前提を仕訳・集計・見積りなどの処理後も引き継ぎ、財務情報から元データへさかのぼって証拠を照合します。
どの証拠が財務情報のどの部分まで裏付けるかを双方向に検証し、未確認部分を確認済みの監査根拠として採用させない技術です。
■ソフトウェアテスト ― テストの「成功」を、信頼できる品質の根拠へ
Tricentisは2026年8月、テストの検証不足やソフトウェア公開時のリスクを可視化する、開発中のAI技術を発表しました※5。
AIが大量のテストを高速実行しても、本来必要な機能や安全対策を試せたとは限りません。
本技術は、要求・仕様から検証事項を定め、対象の機能や制御が働く場面への到達と、必要な動作・効果の観測を証拠で確認します。
「テストが本当に成立したか」と「結果が仕様に適合したか」を別々に検証し、両方確認できた試験だけを適合根拠に採用する技術です。
■生成AI・GEO領域 ― 企業情報を、AI時代の信頼できる情報資産へ
海外PR大手Bursonは2026年6月、AI検索での企業の露出を信頼や評判につなげるため、情報の裏付けを重視するGEOレポートを公表しました※6。
AI検索では、企業情報が見つかるだけでなく、「信頼できる根拠があり、AIの回答に正しく使われること」が重要です。
本技術は、企業の主張・前提・証拠・検証結果の関係を確認し、本技術を組み込んだ生成AI・RAG・AIエージェントで、条件に合う情報源の採用を制御。さらに、実際に使われた情報源と最終回答の各主張を結ぶ証明経路を検証します。
「AIに見つけてもらう」だけでなく、企業情報に検証可能な根拠を備え、情報源の採用から最終回答の裏付けまで検証する技術です。
責任OSが対象とするのは、これらの用途だけではありません。
情報の正式採用、外部送信、設定・権限変更、契約・決済、物流・製造計画、設備制御、法務業務、医療AIなど、幅広い業務を想定しています。
生成AIだけでなく、数理最適化、ルール処理、人間の判断にも対応。判断の根拠と責任を確認し、AIや人の判断を社会で安心して活かすための共通基盤として展開していきます。
EU AI Actへの技術的な解決モデルと、AI事業者ガイドラインの実装設計をLean4で公開
EU・日本のLean4形式検証インフォグラフィック
AI規制やガイドラインを「守ります」という宣言で終わらせず、「技術的にどう実現し、何を検証できるか」まで示す。
当社は、EU AI Actと日本のAI事業者ガイドラインから選択した要請について、責任OSによる技術的な対応策と実装設計を公開しました。単なる制度との対応表ではなく、実行制御・証拠管理・再検証・監査を結び付け、明示した前提の下で成立する性質をLean4で数学的に示しています。
・EU AI Act版：規制上の要請に対する技術的な解決モデルを提示
技術文書の管理、AIの実行許可・停止、記録保存、監査への証拠提供、運用後の監視について、責任OSでどう対応するかを具体化しています。
例えば、「停止したシステムが設定変更だけで再実行されない」「定められた保存期限内の記録が途中の削除処理で失われない」「古い文書を現在の根拠として無条件に流用しない」といった性質を、明示した条件の下で公開モデル上に証明。規制対応を文書管理だけで終わらせず、実行から監査・継続監視までつなぐ設計です。
・AI事業者ガイドライン版：理念を実際のシステムに組み込むための条件を具体化
AIの開発者・提供者・利用者の間で、「何を確認し、どの証拠と利用条件を引き継ぎ、いつ再検証し、どの条件で実行を許可・停止するか」を、技術的な設計条件として明示しています。
利用範囲を広げず根拠を引き継ぐ条件など、実装が満たすべき要件を明示し、その前提の下で、最終実行が全段階の利用条件を満たすこと、実行前の再検証まで根拠をたどれること、条件を戻すだけでは古い許可が復活しないことを、公開モデル上で数学的に示しています。
企業がガイドラインの理念を実装する際に、何を仕組みとして備え、何を検証すべきかを示す技術基盤です。
責任OSの価値 ― 規制対応を、検証可能な実行と証拠へ
両版は共通の責任OSの中核を変更せずに構成。個々の操作だけでなく、条件変更や記録管理を含む一連の処理についても検証可能な設計を示しています。
AIガバナンスを、方針や文書の整備にとどめず、実際の判断・実行を制御し、その根拠を後から検証できる仕組みへ。 これが今回の公開成果の重要な意義になると考えています。
対象範囲・検証結果（2026年10月6日時点）
・EU版：Regulation (EU) 2024/1689の当初制定文、第11・12・14・19・43・72条から選択した要請。検証対象版「bef1531」
・日本版：AI事業者ガイドライン第1.2版（2026年3月31日公表）から選択した要請。検証対象版「f10314e」
両版ともLean 4.26.0（数学的な証明をコンピュータで検査する仕組み）によるビルド・証明検査と、警告をエラーとして扱うソース検査に成功しています。結果は各対象版に限ります。
公開資料
EU版：
https://github.com/GhostDriftTheory/responsibility-os-eu-ai-act-mapping
日本版：
https://github.com/GhostDriftTheory/responsibility-os-jp-ai-guidelines-mapping
※検証範囲に関する留意事項
Lean4が検査するのは、公開モデル上の定義・命題・証明です。法令・ガイドライン全体への準拠、公的認証、法的責任の確定・免責、個別製品の本番実装や現実世界の安全性を保証するものではありません。制度上の要請と技術設計の対応の妥当性、実装が証明の前提を満たすこと、実際の文書・証拠との対応は別途確認が必要です。
今後の展開
当社は、AI保険を次の中核領域に位置付け、保険会社・再保険会社等との技術検証、引受判断に必要な証拠の整理・連携に関する共同検討を目指します。並行して、会計監査、ソフトウェアテスト、企業情報の発信、金融・医療・物流・製造・公共・重要インフラ等への適用を進めてまいります。
また当社は、広島AIプロセスが掲げる「安全・安心で信頼できるAI」の理念を、企業がAIの判断を正式に採用・実行するための「検証可能な条件と証拠」へ具体化することを重視しています。当社が発起人として携わる広島AIアシュアランス協議会（HAAC）は、広島AIプロセスFriends Group「Partners' Community」に参加しており、実証と公開技術基盤を通じて、広島発のAIアシュアランスの国内外への社会実装を推進しています。
その具体的な機会として、2026年10月14日（水）開催の「製造業AI物流カンファレンス2026 in 広島」（主催：株式会社オンザリンクス）では、当社代表が総務省・広島県の登壇者とともにパネルディスカッションに参加します。 国のAIガバナンス、地域での実証、民間による技術実装を結び、広島AIプロセスの理念をAI判断の採用・実行を支える検証可能な仕組みへと具体化する道筋を議論し、発信していきます。
カンファレンス公式サイト：
https://www.onzalinx.co.jp/conference2026/
AIを賢くするだけでなく、その判断を社会が採用できる状態へ。
責任OSを共通基盤に、採用・実行・結果の確認から、その根拠を用いたリスク引受までを接続する、AI時代の日本発・広島発の基盤インフラをこれからも目指してまいります。
参考資料：AI保険・会計監査・ソフトウェアテスト・PRに関する公式公開資料
※1｜AI保険：Munich Re「AI Whitepaper」掲載「De-Risking AI Ventures」
https://www.munichre.com/en/solutions/for-industry-clients/insure-ai/ai-whitepaper.html
※2｜AI保険：Armilla AI「AI Insurance」
https://www.armilla.ai/ai-insurance
※3｜AI保険：あいおいニッセイ同和損保・Archaic「生成AI専用保険」の提供開始（2024年2月28日発表）
https://www.aioinissaydowa.co.jp/corporate/about/news/pdf/2024/news_2024022701277.pdf
※4｜会計監査：EYのAIエージェント導入に関する公式発表（2026年4月7日）
https://www.ey.com/en_gl/newsroom/2026/04/ey-launches-enterprise-scale-agentic-ai-to-redefine-the-audit-experience-for-the-ai-era
※5｜ソフトウェアテスト：Tricentisの新AI技術に関する公式発表（2026年8月20日）
https://www.tricentis.com/news/tricentis-introduces-ai-innovations-enterprise-software-development
※6｜PR・GEO：Burson「The Credibility Paradox」に関する公式発表（2026年6月2日）
https://www.bursonglobal.com/newsroom/global/burson-research-highlights-gap-between-visibility-and-believability-in-generative-engine-optimization
※各資料は2026年10月8日時点で確認しています。各社の事例は市場動向を示す参考情報であり、当社との提携や当社技術の採用・評価を意味するものではありません。また、各社の技術的な限界や優劣を断定するものではありません。
PCT国際出願7件の一覧
※技術名称はプレスリリース向けの説明名称です。
会社概要・お問い合わせ
【商号変更と今後の展開】
当社は2026年10月1日、株式会社GhostDrift数理研究所から株式会社AIアシュアランスへ商号変更しました。従来の数理研究を継続しながら、AIアシュアランス領域のパイオニアとして、独自技術の研究開発と社会実装を国内外で推進していきます。
また、当社が発起し運営に携わる広島AIアシュアランス協議会（HAAC）では、広島AIプロセスの理念を、企業が実際に活用できる検証可能な技術・仕組みへとつなぐ活動を進めています。当社の技術開発と協議会での活動を通じ、日本のAIアシュアランス市場の形成と高度化を牽引し、日本発の技術を国際的な社会実装へと広げていきます。
【会社概要】
会社名：株式会社AIアシュアランス（AI Assurance, Inc.）
代表者：代表取締役 前木秀光
所在地：東京都新宿区北新宿4丁目4番4号110号室
事業内容：責任OS・実行結果閉包を中核とするAIアシュアランス技術の研究開発・社会実装
公式サイト：https://www.ai-assurance.co.jp/
AI評価を保険判断へつなぐ技術
例えば、AIエージェントが企業の大口送金を自動実行する業務を保険対象とする場合です。AIの誤った送金指示をゼロにはできなくても、「権限のない送金や上限額を超える送金を実行段階で遮断する仕組み」は、数学的な証明やテストで裏付けられる場合があります。
当社の技術は、その証拠が実際のシステムやAIのバージョン、権限設定、運用条件に適用できるかを検証し、確認済み・未確認・矛盾のある部分を区別します。条件変更時には必要な再検証を行い、裏付けのない範囲を保証済みとは扱いません。
これにより、AIの性能評価だけでは見えにくいリスク低減策の有効性を、技術的な根拠に基づいて評価できる領域が広がります。 その結果を、保険会社の引受可否・補償範囲・保険料等の検討材料につなげることを目指します。
こうした技術評価の保険活用は、すでに世界で始まっています。再保険大手Munich ReはAI向け保険「aiSure(TM)」で技術的なリスク評価を活用し（※1）、Armilla AIは技術評価を取り入れた賠償責任保険や性能保証を展開（※2）。国内では、あいおいニッセイ同和損保とArchaicが「生成AI専用保険」を提供しています（※3）。
当社が目指すのは保険商品そのものではなく、検証可能な技術的根拠を保険会社のリスク評価につなぎ、AIの技術的な保証を経済的なリスク引受に活かす基盤です。
なお、本発表は保険商品の販売開始や保険料引下げを確約するものではありません。具体的な引受可否・補償範囲・保険条件・保険料等は、保険会社等の評価及び契約条件に基づいて決定されます。
AI保険を重点領域にしながら、責任OSの射程を他分野へ広げる
今回の出願には、共通基盤2件とAI保険を支える技術に加え、次の4技術を含みます。
責任OSのPCT国際出願の技術体系インフォグラフィック
■モデル出力の用途別利用制御 ― 使える可能性を残し、活用の幅を広げる
AIに限らず、統計・機械学習・ルールベース・シミュレーションなどのモデル出力について、「何に使えるか」を用途ごとに検証する技術です。
例えば、企業の信用リスク予測では、運用条件が変わっても順位付けは利用できる一方、倒産確率の数値表示や融資の自動実行には裏付けが不足する場合があります。
本技術は、出力の性質を個別に検証し、用途ごとに「利用可能・利用不可・保留」を判定。裏付けのある機能を最大限に活かす道を開きます。 金融、医療、製薬・臨床開発、電力などへの応用を想定しています。
・関連する公開検証例 ― 電力需要予測モデルの監査
当社の関連研究では、東京電力パワーグリッドの電力需要データと気象データ（2024年1～4月）を使い、当社の検証用モデルで、設定した判定基準の下で前提条件からの構造的逸脱を検出。検証コードと監査結果を公開しています。
https://ghostdrifttheory.github.io/ghostdrift-adic-audit/
■会計監査・財務情報 ― AIが作成した数字を、根拠とともに活用する未来へ
EYは2026年4月、監査基盤「EY Canvas」への複数のAIエージェントの組込みと世界展開を発表しました※4。
監査のAI化では、効率化に加え、**「AIが作成した数字を、何の根拠で、どこまで監査に使えるか」**が重要です。
本技術は、元データの裏付け内容・範囲・前提を仕訳・集計・見積りなどの処理後も引き継ぎ、財務情報から元データへさかのぼって証拠を照合します。
どの証拠が財務情報のどの部分まで裏付けるかを双方向に検証し、未確認部分を確認済みの監査根拠として採用させない技術です。
■ソフトウェアテスト ― テストの「成功」を、信頼できる品質の根拠へ
Tricentisは2026年8月、テストの検証不足やソフトウェア公開時のリスクを可視化する、開発中のAI技術を発表しました※5。
AIが大量のテストを高速実行しても、本来必要な機能や安全対策を試せたとは限りません。
本技術は、要求・仕様から検証事項を定め、対象の機能や制御が働く場面への到達と、必要な動作・効果の観測を証拠で確認します。
「テストが本当に成立したか」と「結果が仕様に適合したか」を別々に検証し、両方確認できた試験だけを適合根拠に採用する技術です。
■生成AI・GEO領域 ― 企業情報を、AI時代の信頼できる情報資産へ
海外PR大手Bursonは2026年6月、AI検索での企業の露出を信頼や評判につなげるため、情報の裏付けを重視するGEOレポートを公表しました※6。
AI検索では、企業情報が見つかるだけでなく、「信頼できる根拠があり、AIの回答に正しく使われること」が重要です。
本技術は、企業の主張・前提・証拠・検証結果の関係を確認し、本技術を組み込んだ生成AI・RAG・AIエージェントで、条件に合う情報源の採用を制御。さらに、実際に使われた情報源と最終回答の各主張を結ぶ証明経路を検証します。
「AIに見つけてもらう」だけでなく、企業情報に検証可能な根拠を備え、情報源の採用から最終回答の裏付けまで検証する技術です。
責任OSが対象とするのは、これらの用途だけではありません。
情報の正式採用、外部送信、設定・権限変更、契約・決済、物流・製造計画、設備制御、法務業務、医療AIなど、幅広い業務を想定しています。
生成AIだけでなく、数理最適化、ルール処理、人間の判断にも対応。判断の根拠と責任を確認し、AIや人の判断を社会で安心して活かすための共通基盤として展開していきます。
EU AI Actへの技術的な解決モデルと、AI事業者ガイドラインの実装設計をLean4で公開
EU・日本のLean4形式検証インフォグラフィック
AI規制やガイドラインを「守ります」という宣言で終わらせず、「技術的にどう実現し、何を検証できるか」まで示す。
当社は、EU AI Actと日本のAI事業者ガイドラインから選択した要請について、責任OSによる技術的な対応策と実装設計を公開しました。単なる制度との対応表ではなく、実行制御・証拠管理・再検証・監査を結び付け、明示した前提の下で成立する性質をLean4で数学的に示しています。
・EU AI Act版：規制上の要請に対する技術的な解決モデルを提示
技術文書の管理、AIの実行許可・停止、記録保存、監査への証拠提供、運用後の監視について、責任OSでどう対応するかを具体化しています。
例えば、「停止したシステムが設定変更だけで再実行されない」「定められた保存期限内の記録が途中の削除処理で失われない」「古い文書を現在の根拠として無条件に流用しない」といった性質を、明示した条件の下で公開モデル上に証明。規制対応を文書管理だけで終わらせず、実行から監査・継続監視までつなぐ設計です。
・AI事業者ガイドライン版：理念を実際のシステムに組み込むための条件を具体化
AIの開発者・提供者・利用者の間で、「何を確認し、どの証拠と利用条件を引き継ぎ、いつ再検証し、どの条件で実行を許可・停止するか」を、技術的な設計条件として明示しています。
利用範囲を広げず根拠を引き継ぐ条件など、実装が満たすべき要件を明示し、その前提の下で、最終実行が全段階の利用条件を満たすこと、実行前の再検証まで根拠をたどれること、条件を戻すだけでは古い許可が復活しないことを、公開モデル上で数学的に示しています。
企業がガイドラインの理念を実装する際に、何を仕組みとして備え、何を検証すべきかを示す技術基盤です。
責任OSの価値 ― 規制対応を、検証可能な実行と証拠へ
両版は共通の責任OSの中核を変更せずに構成。個々の操作だけでなく、条件変更や記録管理を含む一連の処理についても検証可能な設計を示しています。
AIガバナンスを、方針や文書の整備にとどめず、実際の判断・実行を制御し、その根拠を後から検証できる仕組みへ。 これが今回の公開成果の重要な意義になると考えています。
対象範囲・検証結果（2026年10月6日時点）
・EU版：Regulation (EU) 2024/1689の当初制定文、第11・12・14・19・43・72条から選択した要請。検証対象版「bef1531」
・日本版：AI事業者ガイドライン第1.2版（2026年3月31日公表）から選択した要請。検証対象版「f10314e」
両版ともLean 4.26.0（数学的な証明をコンピュータで検査する仕組み）によるビルド・証明検査と、警告をエラーとして扱うソース検査に成功しています。結果は各対象版に限ります。
公開資料
EU版：
https://github.com/GhostDriftTheory/responsibility-os-eu-ai-act-mapping
日本版：
https://github.com/GhostDriftTheory/responsibility-os-jp-ai-guidelines-mapping
※検証範囲に関する留意事項
Lean4が検査するのは、公開モデル上の定義・命題・証明です。法令・ガイドライン全体への準拠、公的認証、法的責任の確定・免責、個別製品の本番実装や現実世界の安全性を保証するものではありません。制度上の要請と技術設計の対応の妥当性、実装が証明の前提を満たすこと、実際の文書・証拠との対応は別途確認が必要です。
今後の展開
当社は、AI保険を次の中核領域に位置付け、保険会社・再保険会社等との技術検証、引受判断に必要な証拠の整理・連携に関する共同検討を目指します。並行して、会計監査、ソフトウェアテスト、企業情報の発信、金融・医療・物流・製造・公共・重要インフラ等への適用を進めてまいります。
また当社は、広島AIプロセスが掲げる「安全・安心で信頼できるAI」の理念を、企業がAIの判断を正式に採用・実行するための「検証可能な条件と証拠」へ具体化することを重視しています。当社が発起人として携わる広島AIアシュアランス協議会（HAAC）は、広島AIプロセスFriends Group「Partners' Community」に参加しており、実証と公開技術基盤を通じて、広島発のAIアシュアランスの国内外への社会実装を推進しています。
その具体的な機会として、2026年10月14日（水）開催の「製造業AI物流カンファレンス2026 in 広島」（主催：株式会社オンザリンクス）では、当社代表が総務省・広島県の登壇者とともにパネルディスカッションに参加します。 国のAIガバナンス、地域での実証、民間による技術実装を結び、広島AIプロセスの理念をAI判断の採用・実行を支える検証可能な仕組みへと具体化する道筋を議論し、発信していきます。
カンファレンス公式サイト：
https://www.onzalinx.co.jp/conference2026/
AIを賢くするだけでなく、その判断を社会が採用できる状態へ。
責任OSを共通基盤に、採用・実行・結果の確認から、その根拠を用いたリスク引受までを接続する、AI時代の日本発・広島発の基盤インフラをこれからも目指してまいります。
参考資料：AI保険・会計監査・ソフトウェアテスト・PRに関する公式公開資料
※1｜AI保険：Munich Re「AI Whitepaper」掲載「De-Risking AI Ventures」
https://www.munichre.com/en/solutions/for-industry-clients/insure-ai/ai-whitepaper.html
※2｜AI保険：Armilla AI「AI Insurance」
https://www.armilla.ai/ai-insurance
※3｜AI保険：あいおいニッセイ同和損保・Archaic「生成AI専用保険」の提供開始（2024年2月28日発表）
https://www.aioinissaydowa.co.jp/corporate/about/news/pdf/2024/news_2024022701277.pdf
※4｜会計監査：EYのAIエージェント導入に関する公式発表（2026年4月7日）
https://www.ey.com/en_gl/newsroom/2026/04/ey-launches-enterprise-scale-agentic-ai-to-redefine-the-audit-experience-for-the-ai-era
※5｜ソフトウェアテスト：Tricentisの新AI技術に関する公式発表（2026年8月20日）
https://www.tricentis.com/news/tricentis-introduces-ai-innovations-enterprise-software-development
※6｜PR・GEO：Burson「The Credibility Paradox」に関する公式発表（2026年6月2日）
https://www.bursonglobal.com/newsroom/global/burson-research-highlights-gap-between-visibility-and-believability-in-generative-engine-optimization
※各資料は2026年10月8日時点で確認しています。各社の事例は市場動向を示す参考情報であり、当社との提携や当社技術の採用・評価を意味するものではありません。また、各社の技術的な限界や優劣を断定するものではありません。
PCT国際出願7件の一覧
※技術名称はプレスリリース向けの説明名称です。
会社概要・お問い合わせ
【商号変更と今後の展開】
当社は2026年10月1日、株式会社GhostDrift数理研究所から株式会社AIアシュアランスへ商号変更しました。従来の数理研究を継続しながら、AIアシュアランス領域のパイオニアとして、独自技術の研究開発と社会実装を国内外で推進していきます。
また、当社が発起し運営に携わる広島AIアシュアランス協議会（HAAC）では、広島AIプロセスの理念を、企業が実際に活用できる検証可能な技術・仕組みへとつなぐ活動を進めています。当社の技術開発と協議会での活動を通じ、日本のAIアシュアランス市場の形成と高度化を牽引し、日本発の技術を国際的な社会実装へと広げていきます。
【会社概要】
会社名：株式会社AIアシュアランス（AI Assurance, Inc.）
代表者：代表取締役 前木秀光
所在地：東京都新宿区北新宿4丁目4番4号110号室
事業内容：責任OS・実行結果閉包を中核とするAIアシュアランス技術の研究開発・社会実装
公式サイト：https://www.ai-assurance.co.jp/
EU・日本のLean4形式検証インフォグラフィック
AI規制やガイドラインを「守ります」という宣言で終わらせず、「技術的にどう実現し、何を検証できるか」まで示す。
当社は、EU AI Actと日本のAI事業者ガイドラインから選択した要請について、責任OSによる技術的な対応策と実装設計を公開しました。単なる制度との対応表ではなく、実行制御・証拠管理・再検証・監査を結び付け、明示した前提の下で成立する性質をLean4で数学的に示しています。
・EU AI Act版：規制上の要請に対する技術的な解決モデルを提示
技術文書の管理、AIの実行許可・停止、記録保存、監査への証拠提供、運用後の監視について、責任OSでどう対応するかを具体化しています。
例えば、「停止したシステムが設定変更だけで再実行されない」「定められた保存期限内の記録が途中の削除処理で失われない」「古い文書を現在の根拠として無条件に流用しない」といった性質を、明示した条件の下で公開モデル上に証明。規制対応を文書管理だけで終わらせず、実行から監査・継続監視までつなぐ設計です。
・AI事業者ガイドライン版：理念を実際のシステムに組み込むための条件を具体化
AIの開発者・提供者・利用者の間で、「何を確認し、どの証拠と利用条件を引き継ぎ、いつ再検証し、どの条件で実行を許可・停止するか」を、技術的な設計条件として明示しています。
利用範囲を広げず根拠を引き継ぐ条件など、実装が満たすべき要件を明示し、その前提の下で、最終実行が全段階の利用条件を満たすこと、実行前の再検証まで根拠をたどれること、条件を戻すだけでは古い許可が復活しないことを、公開モデル上で数学的に示しています。
企業がガイドラインの理念を実装する際に、何を仕組みとして備え、何を検証すべきかを示す技術基盤です。
責任OSの価値 ― 規制対応を、検証可能な実行と証拠へ
両版は共通の責任OSの中核を変更せずに構成。個々の操作だけでなく、条件変更や記録管理を含む一連の処理についても検証可能な設計を示しています。
AIガバナンスを、方針や文書の整備にとどめず、実際の判断・実行を制御し、その根拠を後から検証できる仕組みへ。 これが今回の公開成果の重要な意義になると考えています。
対象範囲・検証結果（2026年10月6日時点）
・EU版：Regulation (EU) 2024/1689の当初制定文、第11・12・14・19・43・72条から選択した要請。検証対象版「bef1531」
・日本版：AI事業者ガイドライン第1.2版（2026年3月31日公表）から選択した要請。検証対象版「f10314e」
両版ともLean 4.26.0（数学的な証明をコンピュータで検査する仕組み）によるビルド・証明検査と、警告をエラーとして扱うソース検査に成功しています。結果は各対象版に限ります。
公開資料
EU版：
https://github.com/GhostDriftTheory/responsibility-os-eu-ai-act-mapping
日本版：
https://github.com/GhostDriftTheory/responsibility-os-jp-ai-guidelines-mapping
※検証範囲に関する留意事項
Lean4が検査するのは、公開モデル上の定義・命題・証明です。法令・ガイドライン全体への準拠、公的認証、法的責任の確定・免責、個別製品の本番実装や現実世界の安全性を保証するものではありません。制度上の要請と技術設計の対応の妥当性、実装が証明の前提を満たすこと、実際の文書・証拠との対応は別途確認が必要です。
今後の展開
当社は、AI保険を次の中核領域に位置付け、保険会社・再保険会社等との技術検証、引受判断に必要な証拠の整理・連携に関する共同検討を目指します。並行して、会計監査、ソフトウェアテスト、企業情報の発信、金融・医療・物流・製造・公共・重要インフラ等への適用を進めてまいります。
また当社は、広島AIプロセスが掲げる「安全・安心で信頼できるAI」の理念を、企業がAIの判断を正式に採用・実行するための「検証可能な条件と証拠」へ具体化することを重視しています。当社が発起人として携わる広島AIアシュアランス協議会（HAAC）は、広島AIプロセスFriends Group「Partners' Community」に参加しており、実証と公開技術基盤を通じて、広島発のAIアシュアランスの国内外への社会実装を推進しています。
その具体的な機会として、2026年10月14日（水）開催の「製造業AI物流カンファレンス2026 in 広島」（主催：株式会社オンザリンクス）では、当社代表が総務省・広島県の登壇者とともにパネルディスカッションに参加します。 国のAIガバナンス、地域での実証、民間による技術実装を結び、広島AIプロセスの理念をAI判断の採用・実行を支える検証可能な仕組みへと具体化する道筋を議論し、発信していきます。
カンファレンス公式サイト：
https://www.onzalinx.co.jp/conference2026/
AIを賢くするだけでなく、その判断を社会が採用できる状態へ。
責任OSを共通基盤に、採用・実行・結果の確認から、その根拠を用いたリスク引受までを接続する、AI時代の日本発・広島発の基盤インフラをこれからも目指してまいります。
参考資料：AI保険・会計監査・ソフトウェアテスト・PRに関する公式公開資料
※1｜AI保険：Munich Re「AI Whitepaper」掲載「De-Risking AI Ventures」
https://www.munichre.com/en/solutions/for-industry-clients/insure-ai/ai-whitepaper.html
※2｜AI保険：Armilla AI「AI Insurance」
https://www.armilla.ai/ai-insurance
※3｜AI保険：あいおいニッセイ同和損保・Archaic「生成AI専用保険」の提供開始（2024年2月28日発表）
https://www.aioinissaydowa.co.jp/corporate/about/news/pdf/2024/news_2024022701277.pdf
※4｜会計監査：EYのAIエージェント導入に関する公式発表（2026年4月7日）
https://www.ey.com/en_gl/newsroom/2026/04/ey-launches-enterprise-scale-agentic-ai-to-redefine-the-audit-experience-for-the-ai-era
※5｜ソフトウェアテスト：Tricentisの新AI技術に関する公式発表（2026年8月20日）
https://www.tricentis.com/news/tricentis-introduces-ai-innovations-enterprise-software-development
※6｜PR・GEO：Burson「The Credibility Paradox」に関する公式発表（2026年6月2日）
https://www.bursonglobal.com/newsroom/global/burson-research-highlights-gap-between-visibility-and-believability-in-generative-engine-optimization
※各資料は2026年10月8日時点で確認しています。各社の事例は市場動向を示す参考情報であり、当社との提携や当社技術の採用・評価を意味するものではありません。また、各社の技術的な限界や優劣を断定するものではありません。
PCT国際出願7件の一覧
※技術名称はプレスリリース向けの説明名称です。
会社概要・お問い合わせ
【商号変更と今後の展開】
当社は2026年10月1日、株式会社GhostDrift数理研究所から株式会社AIアシュアランスへ商号変更しました。従来の数理研究を継続しながら、AIアシュアランス領域のパイオニアとして、独自技術の研究開発と社会実装を国内外で推進していきます。
また、当社が発起し運営に携わる広島AIアシュアランス協議会（HAAC）では、広島AIプロセスの理念を、企業が実際に活用できる検証可能な技術・仕組みへとつなぐ活動を進めています。当社の技術開発と協議会での活動を通じ、日本のAIアシュアランス市場の形成と高度化を牽引し、日本発の技術を国際的な社会実装へと広げていきます。
【会社概要】
会社名：株式会社AIアシュアランス（AI Assurance, Inc.）
代表者：代表取締役 前木秀光
所在地：東京都新宿区北新宿4丁目4番4号110号室
事業内容：責任OS・実行結果閉包を中核とするAIアシュアランス技術の研究開発・社会実装
公式サイト：https://www.ai-assurance.co.jp/
https://www.munichre.com/en/solutions/for-industry-clients/insure-ai/ai-whitepaper.html
※2｜AI保険：Armilla AI「AI Insurance」
https://www.armilla.ai/ai-insurance
※3｜AI保険：あいおいニッセイ同和損保・Archaic「生成AI専用保険」の提供開始（2024年2月28日発表）
https://www.aioinissaydowa.co.jp/corporate/about/news/pdf/2024/news_2024022701277.pdf
※4｜会計監査：EYのAIエージェント導入に関する公式発表（2026年4月7日）
https://www.ey.com/en_gl/newsroom/2026/04/ey-launches-enterprise-scale-agentic-ai-to-redefine-the-audit-experience-for-the-ai-era
※5｜ソフトウェアテスト：Tricentisの新AI技術に関する公式発表（2026年8月20日）
https://www.tricentis.com/news/tricentis-introduces-ai-innovations-enterprise-software-development
※6｜PR・GEO：Burson「The Credibility Paradox」に関する公式発表（2026年6月2日）
https://www.bursonglobal.com/newsroom/global/burson-research-highlights-gap-between-visibility-and-believability-in-generative-engine-optimization
※各資料は2026年10月8日時点で確認しています。各社の事例は市場動向を示す参考情報であり、当社との提携や当社技術の採用・評価を意味するものではありません。また、各社の技術的な限界や優劣を断定するものではありません。
PCT国際出願7件の一覧
※技術名称はプレスリリース向けの説明名称です。
会社概要・お問い合わせ
【商号変更と今後の展開】
当社は2026年10月1日、株式会社GhostDrift数理研究所から株式会社AIアシュアランスへ商号変更しました。従来の数理研究を継続しながら、AIアシュアランス領域のパイオニアとして、独自技術の研究開発と社会実装を国内外で推進していきます。
また、当社が発起し運営に携わる広島AIアシュアランス協議会（HAAC）では、広島AIプロセスの理念を、企業が実際に活用できる検証可能な技術・仕組みへとつなぐ活動を進めています。当社の技術開発と協議会での活動を通じ、日本のAIアシュアランス市場の形成と高度化を牽引し、日本発の技術を国際的な社会実装へと広げていきます。
【会社概要】
会社名：株式会社AIアシュアランス（AI Assurance, Inc.）
代表者：代表取締役 前木秀光
所在地：東京都新宿区北新宿4丁目4番4号110号室
事業内容：責任OS・実行結果閉包を中核とするAIアシュアランス技術の研究開発・社会実装
公式サイト：https://www.ai-assurance.co.jp/
当社は2026年10月1日、株式会社GhostDrift数理研究所から株式会社AIアシュアランスへ商号変更しました。従来の数理研究を継続しながら、AIアシュアランス領域のパイオニアとして、独自技術の研究開発と社会実装を国内外で推進していきます。
また、当社が発起し運営に携わる広島AIアシュアランス協議会（HAAC）では、広島AIプロセスの理念を、企業が実際に活用できる検証可能な技術・仕組みへとつなぐ活動を進めています。当社の技術開発と協議会での活動を通じ、日本のAIアシュアランス市場の形成と高度化を牽引し、日本発の技術を国際的な社会実装へと広げていきます。
【会社概要】
会社名：株式会社AIアシュアランス（AI Assurance, Inc.）
代表者：代表取締役 前木秀光
所在地：東京都新宿区北新宿4丁目4番4号110号室
事業内容：責任OS・実行結果閉包を中核とするAIアシュアランス技術の研究開発・社会実装
公式サイト：https://www.ai-assurance.co.jp/
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