AI駆動システムのための
検証可能な監査エビデンス

AIおよびアルゴリズムシステムは、金融市場、医療、自動運転車、重要インフラなど、高リスクな環境にますます導入されています。これらのシステムはしばしば「ブラックボックス」として機能し、人間の理解を超える速度と規模で意思決定を行います。

従来の監査メカニズムは、可変ログと信頼ベースの主張に依存しています。このようなアプローチは以下の場合に不十分です：

• 意思決定プロセスが不透明で再構築が困難な場合
• ログの整合性を独立して検証できない場合
• 規制当局が単なる主張ではなく証拠を要求する場合

EU AI法（第12条）、MiFID II記録保持要件、SECのアルゴリズム取引透明性に関する期待を含む新興の規制フレームワークは、検証可能で改ざん検知可能な監査証跡の必要性をますます強調しています。

VeritasChain Standards Organization (VSO) は、AIおよびアルゴリズムシステムにおける検証可能な監査エビデンスのためのオープン仕様の策定に専念する、独立した非営利技術標準化団体です。

VSOは以下の原則に基づいて運営されています：

• 非営利： VSOは商業的利益のために運営されていません
• ベンダー中立： 仕様は実装に依存しないよう設計されています
• オープン開発： 技術作業は公開文書とともに透明に行われます

VeritasChain Protocol (VCP) v1.0 は、アルゴリズムおよびAI駆動システムの暗号学的に検証可能な監査エビデンスを可能にするために設計されたオープン技術仕様です。

VCPは、アルゴリズム判断のための「フライトレコーダー」として機能することを意図しています—結果だけでなく、それらの結果に至った文脈とパラメータを、独立して検証可能な形式でキャプチャします。

中核技術コンポーネント

• 暗号ハッシュチェーン： イベントは暗号ハッシュを使用してリンクされ、改ざん検知可能なシーケンスを作成します
• マークル証明： 大規模データセット内の個々のレコードの効率的な検証
• デジタル署名： 各イベントは署名され、真正性と否認防止を確立します
• 改ざん検知可能なイベントログ： 履歴レコードへの変更が検出可能になります
• 第三者検証可能性： 監査エビデンスは元のシステムへのアクセスなしに検証可能です

統合アプローチ

VCPはサイドカー統合用に設計されています—既存の取引システムや意思決定システムへの侵襲的な変更を必要とせずに監査エビデンスをキャプチャすることを目指しています。このアプローチは統合の複雑さと運用リスクを最小限に抑えることを意図しています。

VSOは検証可能な監査標準の開発と採用を推進するための継続的な取り組みを行っています：

• 技術文書： VCP v1.0仕様および関連資料が公開されています
• 標準化団体との連携： 関連する公的機関および国際標準化団体と技術ノートを共有しています
• 研究出版物： ポジションペーパーと技術分析が公開レビュー向けに発行されています
• オープンツール： リファレンス実装と評価ツール（VAP Scorecard Explorerなど）が一般利用可能です
• 国際対話： VSOは複数の管轄区域の規制・標準コミュニティとの継続的な関与を維持しています

VCPは、Verifiable AI Provenance (VAP) Frameworkのより広い文脈で運用されています：

• VAP Framework： 複数のドメインにわたる検証可能なAI意思決定来歴のための一般要件を定義する上位フレームワーク
• VCP v1.0： VAPのドメイン固有プロファイルで、当初は金融サービスとアルゴリズム取引に焦点を当てています

このモジュラーアーキテクチャは、検証可能な監査エビデンスへの一貫したアプローチを維持しながら、自動運転車、医療AI、重要インフラなど他の高リスクドメインへの将来の拡張を可能にするよう設計されています。