Lemma は AI のためのトラストレイヤーです。データの出所、AIの判断、エージェントの行動 — そのすべてを暗号学的に検証可能にします。現場でAIが止まる本当のボトルネックは、ここにあります。
生成AIを導入しても成果が出ない。その課題のトップは、すべて一点に集約される——データ。
| 課題カテゴリ | 内容 |
|---|---|
| 機密・プライバシー | 機密情報・個人情報の取り扱いへの不安 |
| システム統合 | 既存システムとの統合の複雑さ |
| データ品質 | 思ったような回答が得られない（データ品質の問題） |
| 説明責任 | 出力の根拠・推論過程がわからない |
これらは表面上バラバラな課題に見えるが、根本は一点に集約される。AIが信頼して使えるデータが、用意できていない。
センサー値・業務ログ・契約記録は複数拠点を経由する過程で欠損・改ざんリスクにさらされている。そのままAIに渡せばハルシネーションを誘発し、業務推論を歪める。
業務自動化に必要なデータを丸ごと外部に渡すことは、個人情報保護法・機密管理の観点から許容されない。「証明したいが、中身は見せたくない」という矛盾がAI活用を阻む。
エージェントAIが自律実行するならば「なぜその判断をしたか」を人間が確認・説明できなければならない。処理根拠の追跡可能性が、AI導入の前提条件となる。
Lemma のトラストレイヤーは4つの暗号学的能力で構成されています。上で述べた3つの課題のそれぞれに、特定の能力が対応します。
データの出所を、中身を見せずに証明する。
AIが何を見て、何を判断したかを証明する。
エージェントに行動権限があったことを証明する。
コンプライアンスを、原データを開示せずに証明する。
6つのクリティカルな業務プロセス——手作業から暗号学的検証へ。
1つでも当てはまる場合、Lemma が有効です。
外部の事実確認に基づいて承認・支払い・次工程を進める業務がある
その確認作業に人手・時間・コストがかかっている
AI導入を検討しているが、社内データの品質・機密管理に不安がある
サプライチェーンをまたいだトレーサビリティの証明が必要
監査・コンプライアンス対応で「誰がいつ何をしたか」の証明を求められる
取引先・行政への証明で、機密情報の開示に抵抗がある
4つの入口、1つの暗号基盤。ドメインに合うセグメントを選択してください。
金融・製造・エージェントの3業界×Valid/Invalid の計6サンプルから選び、Verify を押すだけ。本物の暗号プリミティブで、完全にブラウザ内で動作します。データは送信されません。
デモを開く →ZKP・DID・来歴管理の技術仕様から、最短数週間で始めるPoCの設計ステップまで。導入を検討する方の「次のアクション」をまとめています。
ZKP・DID・来歴管理の技術仕様と実装アプローチ
製造・サプライチェーン・IP管理の応用シナリオ
PoCの設計・評価指標・最短検証ステップ
導入判断チェックリストと推奨アクション