Pillar 01 — Verifiable Origin
来歴証明。
AI が読むデータの出所を、改ざん不能な証明として渡す。
業務文書・API レスポンス・IoT 計測値などの「どこから来たか」を、暗号証明として AI 入力や業務システムへ。Lemma 信頼インフラを構成する 4 軸の 1 つ。
いま、最も求められている課題に答える
出所が不明な AI 入力を業務で使えない
改ざん検出のない RAG・知識ベースを信頼できない
監査・規制対応で「出所証明」を求められる
01 · 来歴証明とは
データの出所を、誰が見ても検証できる形で渡す。
文書やデータに、発行元の暗号署名と改ざん不能なハッシュをつけて配信。AI や受信側は、原本にアクセスせず出所を独立検証できます。
発行システム
原本データ
業務文書・API レスポンス・IoT 計測値など、発行者が確認できるデータ。
原本は発行元で保管
Lemma
ハッシュ + 発行者署名
1原本をハッシュ化
2発行者が暗号署名
3来歴チェーンに記録
原本の中身には触れない
AI / 業務システム
来歴付きデータが届く
sourceHash0x9c4f...
issuerkyc.jp
issuedAt2026-06-05
lineageChain✓
改ざんは検出可能
たとえると、公正証書のような仕組みです。
重要な契約や遺言を残すとき、公証人が「この文書はこの人が、この日に作成した」と認証する公正証書を作成する——このような経験はありませんか。Lemma の来歴証明は、同じ考え方。データに対して「誰が、いつ発行したか」を暗号的に固定し、第三者が後から独立検証できます。
公開するもの
来歴の事実 + 証明
- ✓
sourceHash（データの fingerprint） - ✓
issuer（発行元の暗号署名） - ✓
issuedAt（発行時刻） - ✓来歴チェーン（連鎖の追跡可能性）
この仕組みで、何が起きるか
✓AI が読むデータの出所が、暗号証明として届く
✓原本データは発行元に留まり、共有されない
✓改ざんは数学的に検出可能
✓第三者が、原本を見ずに来歴を独立検証できる
データの信頼を、構造で連鎖させる。
→AI 入力の出所が、業務の前提として常に揃う
→多階層サプライチェーンの信頼が、ハッシュで繋がる
→改ざん検出が、業務フローに組み込まれる
02 · 既存手段との違い
ハッシュ計算・電子署名・バックアップと、何が違うか。
個別の技術はあるが、「出所」「改ざん不能」「独立検証」を 1 つの構造で揃えるのが Lemma。
手段
出所を証明できる
原本は手元
独立検証可能
暗号証明
単純ハッシュ計算
✗
✓
△
△
電子署名のみ
△
✓
✗
△
バックアップ・冗長化
✗
✓
✗
✗
Lemma 来歴証明
✓
✓
✓
✓
04 · 業務での活用
この軸を使う、業務シーン。
P1 · RAG
RAG コンテンツ来歴P1 · 部品
サプライチェーン部品来歴P1 · ブリッジ
DeFi ブリッジ検証P1 · 契約
長期契約記録P1 · 統制
内部統制承認証明P1 · 資格
資格提示05 · 技術リファレンス
独自の暗号技術で、出所だけを証明する。
発行者署名
データの発行元（業者・行政・社内）を暗号的に固定。誰が発行したかを後から独立検証できる。
ハッシュコミットメント
原本の中身は伏せたまま、唯一の fingerprint だけを公開。改ざんは数学的に検出可能。
来歴チェーン
複数階層の発行・引き継ぎを連鎖として記録。多階層サプライチェーンや RAG 索引で、出所の連続性を担保。
// your.provenance.v1 — Lemma canonical schema
{
"$schema": "your.provenance.v1",
"sourceHash": "0x9c4f...e7d2",
"issuer": "kyc-provider.jp",
"issuedAt": "2026-06-05T10:00Z",
"lineageChain": [
{ "node": "supplier-a", "hash": "0x71..." },
{ "node": "manufacturer-b", "hash": "0x9c..." }
],
"attestation": "0xa8...4f3e"
}
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{ "node": "supplier-a", "hash": "0x71..." },
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}