Solutions

PoC は通った。
でも、本番が止まる。

機密を渡せない。判断を証明できない。規制が通らない。AI 導入の最後のハードルは、モデルの精度ではなく証明層。Lemma は「データを持たない」設計で、これを構造的に解消します。

live in production since 2025 · 対応標準: MCP / A2A / x402 / C2PA / W3C VC · ETHGlobal AI Agents 2026 Finalist

課題

AI 採用が止まる、
3 つの壁。

多くの企業で AI PoC は成功するが、本番運用に出す前で止まる。理由はモデル選定ではなく、組織として AI に責任を持って使うための証明基盤が不足していること。

いまの組織

PoC で止まる

機密の壁・説明責任の壁・規制の壁の前で、AI 採用が現場に届かない。CISO・法務・コンプライアンスが推進を慎重にせざるを得ない構造。

証明層を組み込んだ組織

本番に出せる

データを渡さずに事実を証明できる構造で、3 つの壁を技術的に解消。CISO・法務・コンプライアンスが推進を加速できる土台ができる。

Wall 01

機密の壁

機密情報を AI に渡せない。クラウド AI で社内データを扱うリスクが許容できない。

→ データを持たない設計で、AI が原データに触れずに判断できる構造へ。

Wall 02

説明責任の壁

AI 判断の根拠を、後から再現・監査できない。CISO・内部監査が production 移行を承認しない。

→ 判断の入力・モデル・過程を独立検証可能な暗号証跡として記録。

Wall 03

規制の壁

EU AI Act・ISO 42001・国内規制への適合を証明する手段がない。法務が PoC を本番に出させない。

→ 監査グレードの暗号証跡と選択的開示で、規制適合性を技術的に提示可能。

業務シナリオ

中身を明かさず、
必要なことだけ証明する。

業務領域ごとに、AI に渡したくない情報がある。Lemma は HIDE → PROVE の構造で、機密を保ったまま AI に判断・行動を任せる。

業界別ユースケース

業界の現場に、
証明層が組み込まれる。

業界・業務単位での実装シナリオを集約。自社の業務にどう組み込むかは、各 Use Case で詳述。

証明層の概念整理は 信頼レイヤー(Why) →

採用ステップ

3 ヶ月で、
証明層を本番運用へ。

既存システムは止めない。共存設計で、証明層を前段に追加するだけ。

01 Discovery

課題と業務領域を整理

どの業務で証明層が必要か、既存システムとの接続ポイントを 1 セッションで設計。

1 セッション · 60-90 分
02 PoC

4 週間で動く構成に

対象業務の 1 シナリオで、Lemma を組み込んだ証明層を実装、社内検証まで。

4 週間 · 1 シナリオ
03 本番

1 行追加で展開

PoC の構成をそのまま本番に展開。既存システムを止めず、証明層を前段に追加。

2 ヶ月以内 · 共存運用
// 既存の AI 呼び出しの前段に追加するだけ
import { prover } from '@lemmaoracle/sdk'

const { proof } = await prover.prove(claim)
// proof を AI に渡す。原データは渡さない。
SDK は 2026/6/24 公開予定。既存システムへの組み込みは Discovery Call にて設計
自己診断

チェックリスト:
証明層が必要か?

該当する項目にチェック。3 つ以上で、Lemma の組み込み検討フェーズに入る価値あり。

0 / 8
3 つ以上の該当で、証明層の組み込みを検討する価値があります。Discovery Call で業務領域に応じた構成案を提示します。
Discovery Call を予約 →
次の一手

AI を、
本番運用へ。

機密も、説明責任も、規制対応も。証明層から組み込むことで、AI 採用の次の一手が動き出す。