P2 · 検証可能 AI

EU AI Act 適合を、原本を出さず証明する。

Hide ── 隠す AI システム内部・学習データ・モデル詳細
Prove ── 証明する AI Act 各条項への適合

EU AI Act 対応で「high-risk AI システム」の運用責任を証明する必要がある。Lemma で「リスク評価実施」「人間監督」「透明性開示」など各条項への適合を、原本データを開示せず属性として証明可能。

金融・FinTech · 自治体・公共 · 全業種 · 規制対応 2 分
live in production since 2025 · 公共インフラ PoC 稼働中 · ETHGlobal AI Agents 2026 Finalist
01 · 課題認識

推進担当の、3 つの声。

  • 法務・コンプライアンス

    「EU AI Act の high-risk 区分に該当する AI を、適合性検証可能な形で運用したい」

  • AI ガバナンス

    「規制当局・第三者監査に対し、AI 運用の適合を継続的に証明したい」

  • 経営層

    「規制違反のリスクを、技術的に最小化したい」

02 · 変化

原本を渡すか、事実だけを渡すか。

AI に渡すものが変われば、漏洩のリスクごと消える。

Without Lemma
原本をそのまま渡す
ai_system:
customer-decision-bot
risk_category:
high
audit_log:
…(数百万行)
training_data:
…(巨大データセット)
model_card:
↓ すべて AI・外部へ渡る
With Lemma
事実だけを渡す
agent:
did:lemma:agent-decision-bot
modelId:
lemma-internal-classifier-v2
policyHash:
0x71c5…
satisfiesPolicy:
true
holder:
did:lemma:org-acme-ai
jurisdiction:
EU
disclosed:
[risk_assessment_done, human_oversight, transparency]
hidden:
[training_data, model_internals, customer_data]
ZK verified:
✓ VALID
↓ 必要な事実だけ AI へ渡る

AI Act の各条項を policyHash として実装し、AI の判断ごとに satisfiesPolicy の証明を発行します。開示するのは「リスク評価実施」「人間監督」「透明性」といった属性だけで、学習データ・モデル内部・顧客データは隠したまま守られます。規制当局・第三者監査に、原本を出さず継続的に適合を提示できます。

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03 · 選定基準

3 つの基準で、選ぶ。

「中身を出さず渡す」「独立検証」「改ざん不能」の3 つが同時に要る業務こそが Lemma の領域です。

手段 中身を出さず渡す 独立検証 改ざん不能
アクセス制御のみ
マスキング / 匿名化
暗号化のみ
Lemma(ZK 証明)唯一 3 つ揃う
04 · 進め方

進め方

適合ポリシーの設計と PoC から入り、運用まで伴走します。

  1. 30 分の棚卸し — 適合証明したい AI システムと該当条項を特定します。
  2. 適合ポリシーを設計 — AI Act 各条項を policyHash として実装します。
  3. 証明発行層を接続 — AI システムの判断ごとに satisfiesPolicy proof を生成する層を挟みます。
  4. PoC で 1 システム実証 — 4 週間で 1 つの high-risk AI に導入し、条項単位の適合証明を確認します。
  5. 導入支援と運用の伴走へ — 費用感の目安として既存プラン区分(Civic / Critical / Compliance)を参照しますが、構成と価格は会話のなかで設計します。

「AI Act の high-risk 区分が不安」な AI システムを 1 つ、最初の 30 分で聞かせてください。学習データやモデル詳細の開示は不要です。

より広い活用シーン

このユースケースを含む、活用シーンの全体像。

業界・業務領域ごとの活用シーンと、4 つの軸で整理しています。

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DISCOVERY CALL

まずは、30 分の対話から。

Lemma の機能や活用場面について、ご質問にお答えします。技術的な詳細や機微情報(個人情報や機密情報など)の開示は不要です。

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