GhostDrift数理研究所とオンザリンクス、医薬品コールドチェーンの機械検証PoC第1弾を完了、コードを公開–共同実装成果を広島発・日本発の「AIアシュアランス・プロトコル」へ展開

GhostDrift数理研究所とオンザリンクスは、医薬品コールドチェーン向けの共同PoC第1弾を完了しました。
必要な記録を検査し、温度指標を再計算して、引き渡し可否を機械的に判定する仕組みです。
両社はソースコードやサンプルデータをGitHubで公開し、AIアシュアランス基盤への展開を進めます。

記事の概要

株式会社GhostDrift数理研究所と株式会社オンザリンクスは、コールドチェーン領域の戦略的パートナーシップによる共同PoC第1弾を完了しました。
PoCは、医薬品の引き渡し業務を想定し、必要な証拠と条件を機械検証する基盤を実装したものです。
封印を示すseal、管理移転を示すcustody、温度ロガーのlogger、温度記録のtemp_recを検査します。
温度記録から逸脱量と逸脱面積を独立して再計算し、閾値との照合によって判定します。
判定結果は、RELEASE、HOLD、QA_REVIEW、REJECTの4種類で生成します。
RELEASEの場合だけ次の区間を評価し、それ以外ではチェーン評価を停止して、last_goodとfirst_failを記録します。
判定条件やバージョンはSHA-256ダイジェストで記録し、同じ入力、ルール、実装によるリプレイ検証を可能にします。
本PoCはAIモデルの性能評価ではなく、AIなどが生成した業務判断を正式運用へ採用する前の検証基盤を対象にしています。

記事のポイント

1. 証拠と温度を検査： 封印、管理移転、温度ロガー、温度記録を検査し、申告値ではなく記録から温度指標を再計算します。
2. 条件不成立で停止： RELEASE、HOLD、QA_REVIEW、REJECTを判定し、RELEASE以外では後続区間の評価を停止します。
3. 第三者が再検証可能： 同じ入力、ルール、実装で判定を再実行し、判定ラベルとSHA-256ダイジェストを確認できます。

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