Day 10 総括：PoR 3指標の到達点と次の課題

序文 — 10日間で到達した現在地

本連載では PoR（照合点）・ΔE（存在変動）・grv（語彙重力）の3指標を組み合わせ、生成テキストにおける「意味逸脱」を定量的に検知できるかを検証してきました。

GPT-4o系モデルからOSS／APIモデルへの汎用化、CIへの組込み、ヒートマップUIまで実装し、実務適用性を確認しています。本稿では連載の成果を整理し、次の課題と研究テーマを展望します。

10日間で得た主要な気づき

1. 最速の逸脱検知は PoR × grv
   PoRスパイクとgrv高密度が重なる瞬間が最も敏感なシグナルで、ΔEが逸脱強度を定量化。

2. モデル間差異は再学習で吸収可能
   PoR／ΔEのμ・σはモデルごとにずれるが、閾値再学習で再現性を維持できる。

3. 可視化でレビュー時間を約40%削減
   ヒートマップとライブグラフの併用により、人間による逸脱確認が高速化。

なぜ PoR・ΔE・grv の “3指標” が必要か

PoR・ΔE・grv の“3指標”は、それぞれ異なる役割を持っています。

PoRは「照合度を捉える点」として、一瞬一瞬のモデルの共鳴を把握します。
ΔEは「変動エネルギー＝動き」を示し、出力の揺らぎやエネルギーの急変動を検知します。
grvは「語彙密度＝場」として、語彙圧がどこに集中し偏在しているかを構造的に捉えます。

この3つの指標を組み合わせて活用することで、
AUC（検出性能指標）が0.88から0.95へと大きく向上し、FP（過検知）やFN（見逃し）も単独指標の時より約25%削減できます。

つまり、UGH理論が提起する「意味コンプライアンス崩壊」を検知するための
最小セットとして、3指標の複合が有効であることが実証されました。

実装面の学びと課題

• CIレイテンシ：GitHub Actionsで0.5s/PRを達成したが、Δstyle推定がボトルネック。
• APIモデルのΔE欠損：log-probが取れず精度−5%。grv×1.2補正で回復。
• ワンコマンド化：safe_chat → Mini-Evalまでを統合するCLIを設計中（実装予定）。

次フェーズのロードマップ（概要）

1. safe_evalパッケージ化
   pip install safe_evalで導入できるCLI & Python APIを公開予定。

2. マルチモーダルPoR
   画像・音声モデルにもPoR/ΔE/grv相当の指標を拡張し、意味逸脱を検知。

3. コミュニティベンチマーク
   UGHコミュニティと共同で、多様モデルに適用可能なベンチマークを整備。

まとめ

人間とAIの現在地点と課題

生成AIは創造・自動化の領域を急速に拡大しましたが、意味逸脱・ハルシネーション・価値観のねじれといったリスクが依然として残っています。

人間はアウトプットを活かしつつ、誤動作を即座に検知して修正する「セーフティ・イン・ザ・ループ」を確立する段階にいます。

AIの安全性強化は不可欠

ユースケースが社会基盤へ広がるほど、FP（過検知）とFN（見逃し）のバランス、運用コスト、リアルタイム性──三つ巴の最適化が重要になります。

安全性を疎かにした素早いデプロイは、結局ビジネス／社会コストを跳ね上げることがDay 1–9の検証で可視化されました。

UGHがAIの安全性にどう寄与するのか？

UGH式ドリフト検知はPoR・ΔE・grvという三指標で：

1. 点（PoR）：瞬間的な照合度の逸脱を捕捉
2. 動き（ΔE）：応答エネルギーの急変を数値化
3. 場（grv）：語彙圧の歪みをヒートマップ化

と3Dで異常を測量します。モデル依存性が低く、OSS／APIいずれでも再学習により精度が再現できるため、汎用的な安全計器盤として機能します。

AIとの共創未来の青写真

AIは人間の可能性を拡張するパートナーとなり、人間とAIはそれぞれの役割を再定義しながら共存・共進化していく。

その未来は、もはや遠いビジョンではなく目前まで近づいている――。

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