業務ユースケース — 検証可能 AI
AI モデル切替時の動作整合性を、後から証明する。
AI モデルを更新（v3.5 → v4.0 等）した後でも、過去の判断が再現可能か、結果が変わるかを検証したい場面があります。Lemma では各時点の modelId と policyHash を判断時にコミットするため、モデル更新後も過去の判断ロジックを暗号的に遡及して検証できます。
01 · 課題認識
推進担当の、3 つの声。
- AI 開発・運用
「モデル更新後、過去の判断を遡って再現・検証する必要が出てくる」
- 監査・規制対応
「「その時のモデル」で「その時のポリシー」を運用していたことを証明したい」
- 法務
「過去の AI 判断に対する責任を、後から明確化したい」
02 · 変化
原本を渡すか、事実だけを渡すか。
現場の手は増えない。相手の確認が変わる。
① 現場は、保存するだけ。
- いつもの操作
- 記録を入力して、保存
- 保存と同時に
- 証明が付く（裏で API 連携）
- 記録の本文
- 送信されない
② 相手は、リンクを開くだけ。
改ざんされていません
NOT TAMPERED
- 証明された事実
- モデル切替前後の同一判断（または差分）
- モデル内部・パラメータ・学習データ
- 表示されない
- ログイン・キー
- 不要
なぜ Lemma か
- 本文は出さない — 記録の本文（個人情報・機微データ）は送信も開示もしません。
- 相手が独立に検証 — 受け取った側はリンクを開くだけ。アカウントもキーも不要です。
- 書き換えは検知 — 1文字の書き換えも、検証の時点で一致しなくなります。
判断の瞬間に modelId@timestamp と policyHash を固定し、入力・出力のコミットメントと satisfiesPolicy を同時にコミットします。モデルが更新されてもこの記録は不変で、過去の判断を「その時のモデル・その時のポリシー」で遡及検証できます。モデル内部やパラメータを開示せずに、判断の整合性を独立に示せます。
技術詳細を見る ↗03 · 選定基準
なぜ、いままでのやり方では足りないのか。
「中身を出さず渡す」「独立検証」「書き換えの検知」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 | 書き換えを検知 | そのままだと |
|---|---|---|---|---|
| アクセス制御・権限管理 | △ | ✗ | ✗ | 社内の誰かが直せた、という疑いが残る |
| マスキング / 黒塗りで提出 | △ | ✗ | ✗ | 黒塗りの手間が増え、元の記録の真正性は示せない |
| 暗号化して保管・送付 | ✓ | ✗ | ✗ | 相手が確かめるには、結局開示が要る |
| Lemma（ZK 証明）唯一 3 つ揃う | ✓ | ✓ | ✓ | 相手がリンクを開くだけで確かめられる |
04 · 進め方
実装イメージと、導入の流れ。
示すことモデル切替前後の同一判断（または差分）
出さないものモデル内部・パラメータ・学習データ
送るものハッシュのみ
記録の本文送信されません
発行しました 0x68d4…9f01
改ざんされていません
NOT TAMPERED
署名の一致改ざんの有無発行者
開示範囲・保存期間の設計から PoC、本番運用まで伴走します。
まずは、30分のヒアリングから。
「モデル更新後に過去の判断を説明できるか不安」な AI システムを 1 つ、最初の 30 分で聞かせてください。モデル内部の開示は不要です。
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