CHRONICLE LOOP / LOOP AUTOMATION

第2世代ループエンジニアリング自動化の前に、監査可能性を設計する。

AIに作業を任せる前に、記録、分類、抜け漏れ検出、停止条件、複数LLM監査、判断の来歴を整える段階モデルを説明する発表スライドです。

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発表スライド

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Reading Guide

本資料は、第2世代ループエンジニアリングの自動化を、AIが人間の判断を代替する仕組みではなく、人間が意味判断に集中できるようにする監査可能性の設計として整理します。ManualからAdaptiveまでの段階を通じて、どこを軽く回し、どこで止まり、何をChronicleとして残すかを扱います。

作業そのものの自動化より先に、記録、分類、抜け漏れ検出、停止条件を整えます。速さよりも、あとから監査できる状態を先につくります。

Manual、Template、Capture、Check、Assist、Guarded、Orchestrated、Adaptiveへ進み、人間の役割を手作業から基準設定と最終判断へ移します。

Tester、Semantic、Risk、Adversarialのように疑い方を分け、論点整理として人間へ渡します。多数派の安全判定で少数の重大指摘を消しません。

Current Status

この段階モデルは、AI支援開発やAI運用でループを速く回す前に、観測、停止、人間レビュー、複数視点の監査、判断来歴の保存をどの順で整えるかを示すものです。

実際の導入では、対象システム、権限、外部送信、個人情報、課金、公開範囲、法務・労務・セキュリティ上の判断に応じて、停止条件とレビュー責任を個別に設計する必要があります。

この資料の背景にある考え方は、一般エッセイとして再構成した「意味と意図を監査するChronicleループ」でも読めます。