AI 監査ログ証明
Hide ── 隠す プロンプト・入力データ・モデル内部
Prove ── 証明する 正規の指示と入力で生成された出力である
AI 判断の帰属を、判断時に ZK 証明で封じる。モデル更新後も説明責任が遡れる構成です。
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。
- 内部監査・コンプライアンス
「AI 判断の根拠を後から再現するために、入力・モデル・過程の証跡が必要」
- 法務・経営層
「AI による意思決定を、規制当局・株主に説明できる仕組みがない」
- CISO・セキュリティ
「AI 判断の改ざん検知ができず、責任の所在が曖昧になる」
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
- prompt:
- 〇〇案件の与信判断
- model:
- gpt-internal-v4
- params:
- temp=0.2 …
- response:
- 承認
- timestamp:
- 2024-08-15…
↓ すべて AI・外部へ渡る
With Lemma
事実だけを渡す
- agent:
- did:lemma:agent-credit-reviewer
- modelId:
- gpt-internal-v4
- policyHash:
- 0x3d90…
- inputCommitment:
- 0x7a2c…
- outputCommitment:
- 承認判断 = 規定遵守
- satisfiesPolicy:
- true
- ZK verified:
- ✓ VALID
↓ 必要な事実だけ AI へ渡る
AI が判断を下した瞬間に、使ったモデル・入力した事実・適用した基準・最終結論を、ひとつの検証可能な証跡として固定します。原本データは社内に留まり、外部に渡るのは「いつ・どのモデルが・何を根拠に・何を判断したか」という事実だけ。モデルが更新されても過去の判断は不変に残り、当時のデータを開示せず、当局・監査人・申立者が同じ証跡を独立に検証できます。
技術詳細を見る ↗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
いま運用している AI 判断系のうち、どこに説明責任のリスクが集中しているか──御社の構造を聞かせてください。Lemma の判断時アテステーションがそこにフィットしうるかを、最初の会話で一緒に確認します。モデルの実装詳細や機微情報（個人情報や機密情報）の開示は必要ありません。
05 · 関連ユースケース
関連ユースケース
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。
Solutions で 検証可能 AIの活用シーンを見る →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。