Pillar 02 バグを見つける ≠ 決定を証明する

検証可能 AI

Verifiable AI

AI の判断過程を、再現可能な暗号証明として記録する仕組み。何を入力に、どのモデルで、どう決定したかを後から独立検証できる。

AI は、企業と公共の判断を日常的に下しています。規制(EU AI Act、ISO 42001)は説明可能性を義務化しつつありますが、モデルログはベンダー側で管理され、世代交代のたびに失われていくため、「なぜそう判断したか」を後から検証できる仕組みは、いまもありません。Lemma は、判断ごとの入力データ・参照ソース・適用ルール・モデル世代を改ざん耐性のあるアテステーションとして記録し、モデル更新後も監査トレイルが残るようにします。検証可能 AI は、Lemma の信頼インフラが「AI 判断」を担保する軸です — 信頼インフラを構成する 4 つの軸のひとつ。

2026 年、AI 判断の
独立検証は監査要件になった。

直近 1 年で、採用 AI の差別判定、医療 AI の説明不能、自律 coding agent の暴走など、判断過程が事後検証できない事案が連続している。XAI による「説明」は監査要件を満たさず、判断の事実そのものを暗号証跡として残す層が求められている。

規制動向 EU AI Act 高リスク AI 要件NY Local Law 144 (採用 AI 監査義務)米 SEC AI 開示ガイダンスEEOC AI 採用差別ガイダンス

判断の事実を、
モデル更新後も独立検証できる。

検証可能 AI は、AI の判断を「説明する」のではなく「再現できる暗号証拠として残す」設計。入力・モデル・推論結果を改ざん不能な形で結びつけ、第三者監査が後から独立検証できる証跡を提供する。

役割

AI 判断の入力 / モデルバージョン / 推論結果を、改ざん不能な暗号コミットメントで紐づけた証跡として残す。

隣接領域との違い

XAI / interpretability ツールは判断の「説明」を生成する。Lemma は判断の「事実」を独立検証可能にする(補完関係)。

既存実装

Lemma 経由。zkML primitives の本番実装は 2026 後半予定、それまでは commitment scheme のみで対応。

AI 判断が問われる、
代表的な業務領域。

深く知る、
使い始める。

活用シーン

この軸を、業務でどう動かすか。

業界・業務領域ごとの活用シーンと、関連ユースケースを Solutions で展開しています。

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