AIシステムにおける信頼性の問題は、いまだに「精度」や「確率的な信頼度」で語られることが多いですが、実運用・事故対応の文脈では、それだけでは不十分です。

本当に厄介なのは、異常やトラブルが起きたあとに「当時の判断を検証できない」ことです。
私はこれを Responsibility Evaporation（責任の蒸発） と呼んでいます。

なぜ既存の監視・検証では足りないのか

現場では、こんな状態が起きます。

こうした問いに、数学的に YES / NO を返せない。
この時点で、説明責任・監査・稟議の場ではアウトになります。

ADIC-Audit とは何か

ADIC（Audit of Drift in Context）は、モデルの性能を良くするための仕組みではありません。

「その実行が、当時その条件で行われた」ことを第三者が検証できる形で固定するための監査フレームワークです。

特徴は以下の通りです。

いわば、計算過程そのものの 「数学的台帳（Mathematical Ledger）」 を作ります。

現在、このフレームワークを 電力需要データ（2024年1月〜4月） に適用しています。

この分野では、

という背景があり、「動いたか」ではなく「説明できるか」 が問われます。

今回公開しているページでは、

をまとめています。

🔗 AI説明責任プロジェクト（プロジェクト概要）
https://www.ghostdriftresearch.com/%E8%A4%87%E8%A3%BD-adic-1

AIを「信用できそうか」で判断する時代は終わりつつあります。
これから必要なのは、事故が起きたときに何を提出できるか、その一点です。

ADIC-Audit は、推測ではなく 監査可能性（Auditability） を基準に AIシステムを評価するための実装です。