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【特許技術解説 #1】AIの「合議制」：単一AIの暴走を防ぐ「階層型マルチAIコンセンサス・システム」とは

人工知能（AI）の判断は100%ではない。AI MQL合同会社（以下、AI MQL）の特許出願技術「階層型マルチAIコンセンサス・システム」 1 は、単一AIのブラックボックスな判断に依存するのではなく、専門分化した複数のAIによる「合議制」を採用する。「専門分業」「階層的検証」「実績に基づく動的自己最適化ループ」といった革新的な要素 1 により、いかにしてAIの「説明可能性」と「堅牢性」を両立させるか、その技術的詳細を解説する。

I. 序論：金融AIの「アキレス腱」— なぜ単一AIは信頼性の危機を招くのか

近年のAI技術、特に深層学習モデルの進化は、金融市場の分析、リスク管理、不正検知といった領域に革命をもたらしつつある 4。しかし、これらのAIモデルが社会の基幹システム、特にヘルスケアや金融といった「高信頼性（High-Stakes）」が要求されるドメインに実装されるにつれ、その構造的な脆弱性が深刻な問題として浮上している 5。

単一AIモデルの構造的限界

従来のAIアプローチが直面する課題は、大きく2点に集約される。

第一に、「ブラックボックス問題」である 2。AIモデル、特にディープラーニングは、その複雑さゆえに「なぜ」その結論に至ったのかを人間が理解することが極めて困難である 4。この透明性の欠如は、AIの判断根拠を監査・検証する必要がある金融ドメインにおいて、致命的なコンプライアンス・リスクとなる 2。この問題に対処するため、「説明可能なAI（XAI）」の研究が活発化している 7。

第二に、「ハルシネーション（幻覚）」のリスクである 11。特に大規模言語モデル（LLM）において顕著なこの現象は、AIが流暢ではあるものの、事実に反する、あるいは文脈と無関係な出力を生成する問題を指す 12。金融ドメインにおいてAIがハルシネーションを起こした場合、それは誤った市場分析やリスク評価に直結し、甚大な経済的損失を招く危険性がある 12。

市場の具体的な「痛み」：MFF事件と「恣意的な介入」リスク

単一AIの不透明性が引き起こす最大のリスクは、技術的なものに留まらない。それは「恣意性」という経営・法務リスクを生み出す 15。

2025年5月に棄却されたものの、CFTC（米商品先物取引委員会）対MFF（My Forex Funds）の訴訟 15 は、プロップトレーディングファーム（自己勘定取引企業）業界に対し、そのビジネスモデルの根幹である「トレーダーコミュニティからの信頼」がいかに脆いかを露呈させた 15。AI MQLの市場分析によれば、この事件が業界に与えた最大の「痛み」は、規制当局の介入そのものではなく、訴訟プロセスを通じて暴露された「恣意的な介入」の疑惑である 15。

この「恣意性」の根本原因は、技術的な「説明能力の欠如」にある。既存の競合RegTechソリューション（例：Axcera, Kenmore Design）は、主に既知の違反を検知する「ルールベース」の機能提供に留まっている 15。これらのツールは「違反のログ（記録）」は提供できるが、「なぜその決定が下されたのか（理由）」を説明するXAI（説明可能なAI）機能を持たない 15。この説明能力の欠如こそが、コンプライアンス部門によるトレーダーへの介入を「恣意的」と見なされる根本的なリスク源となっていた 15。

本稿の目的：アーキテクチャによる「説明責任」と「堅牢性」の確立

AI MQLは、この「説明能力の欠如」という市場の根本的課題に対し、単一AIの限界を克服するアーキテクチャの設計をもって回答する。本稿では、AI MQLが特許出願中である「階層型マルチAIコンセンサス・システム」 1、およびそれと不可分に結合された「制約付き最適化」 16 という2つの中核技術が、いかにしてAIの「説明責任」と「堅牢性」を両立させるか、その技術的詳細を解剖する。

このアプローチの核心は、Axceraのような競合が提供する「ログ（矛）」だけでなく、AI MQLが「法的証跡の盾（The XAI Shield）」と呼ぶ、「不可改竄SRE（Site Reliability Engineering）基盤」と統合された「監査対応可能な技術的証跡」を、サービスレベル目標（SLO）として「契約可能」なレベルで保証する点にある 15。これは、EU AI法や金融庁（FSA）、FISC（金融情報システムセンター）の新基準が要求する「説明責任」 17 に真正面から応える、RegTech（規制技術）アーキテクチャの提案である。

II. 特許技術①「階層型マルチAIコンセンサス・システム」のアーキテクチャ

AI MQLが出願した第1の特許技術「階層型マルチAIコンセンサス・システム」 1 は、単一AIの構造的脆弱性を克服するために設計された、3つの中核要素から構成される。

このアーキテクチャの設計思想は、主流のXAIアプローチとは一線を画す。LIME 18 やSHAP 19 に代表される多くのXAI手法は、「ブラックボックス」モデルが導き出した結論に対し、「事後的（Post-hoc）」に説明を試みる 19。しかし、これらの手法は「忠実性（Faithfulness）」や「堅牢性（Robustness）」、すなわち説明自体の安定性や正確性に課題があることが学術的にも指摘されている 18。

対照的に、AI MQLのシステムは、事後的な説明に頼るのではなく、アーキテクチャ自体が判断プロセスを内包する「本質的に説明可能（Interpretable-by-design）」なアプローチ 7 を採用している。AIの「なぜ」が、システム設計そのものに組み込まれているのである。

II-1. 中核要素 1：専門分業（Specialized Division of Labor）

AI MQLのアーキテクチャは、単一の万能型AI（a monolithic model）に依存するのではなく、各AIエージェントに明確に異なる専門的役割を与える 1。

  • アーキテクチャ:
    各AIエージェントには、「定量的分析」「論理的整合性検証」「センチメント分析」といった専門領域が割り当てられる 1。これにより、単一モデルでは困難であった、複雑で変化の激しい市場環境に対する多角的な並列分析が可能となる 2。
  • 学術的背景：Mixture of Experts (MoE)
    この設計思想は、近年のAI研究で主流となっている「Mixture of Experts（MoE）」の概念と共鳴する 22。MoEは、単一の巨大なニューラルネットワークの代わりに、多数の小規模な「専門家」ネットワーク（通常はFeed-Forward Networks, FFNs）と、入力に応じて適切な専門家を選択・活性化する「ルーター（Gating network）」で構成されるアーキテクチャである 24。MoEの最大の利点は、モデルの総パラメータ数（知識容量）を大幅に増やしつつ、特定の入力に対しては一部の専門家のみを「疎（Sparse）」に活性化させるため、推論時の計算コストをほぼ一定に保てる点にある 24。Mistral AIの「Mixtral 8x7B」 24 やGoogleの「Switch Transformers」 23 は、このMoEアーキテクチャの成功例である。
  • AI MQLの「堀」：ドメイン知識に基づく「確定的ルーティング」
    従来のLLMにおけるMoEでは、専門性は訓練プロセスを通じて「創発的（emergently）」に獲得される 25。ルーターは、どのトークンがどの専門家（例：コード専門家、数学専門家）に行くべきかを学習する。
    これに対し、AI MQLの「専門分業」は、金融ドメインへの応用としてさらに一歩進んでいる。金融分析において、「センチメント（定性）」と「定量的データ（定量）」と「論理整合性（検証）」は、本質的に異なる分析ドメインである。AI MQLのアーキテクチャは、専門性を確率的に学習させるのではなく、金融工学のドメイン知識に基づき、設計段階で「センチメント分析AI」「定量的分析AI」として定義し、入力データを確定的にルーティングする。これにより、各エキスパートの役割と責任範囲が明確化され、システム全体の予測可能性と説明可能性を担保している。

II-2. 中核要素 2：階層的検証（Hierarchical Verification）

AI MQLのシステムは、専門分業されたAI群（第1階層）の出力を、そのまま最終判断とはしない。これが第2の中核要素である「階層的検証プロセス」である 1。

  • アーキテクチャ:
    第1階層の専門家AI群（例：「定量的AI」「センチメントAI」）による分析結果や提案は、さらに上位の「検証AI」（第2階層）によって監査・検証される 1。
  • 学術的背景：階層型マルチエージェント・システム (HMAS)
    この構造は、「階層型マルチエージェント・システム（Hierarchical Multi-Agent Systems, HMAS）」の概念に基づいている 28。HMASは、AIエージェントを階層構造（ツリー構造）で組織化し、複雑なタスクを分業・協調させるアーキテクチャである 27。トップレベルの「スーパーバイザー」エージェントがタスクを分解し、中間の「サブ・スーパーバイザー」に委任し、最終的にリーフノードの「スペシャリスト」エージェントが実行する 29。このアプローチは、単一エージェントでは処理できない、あるいは異なるドメインの専門知識（例：製薬、銀行、法律）を同時に必要とする複雑なワークフローにおいて極めて有効であることが示されている 30。
  • AI MQLの「堀」：単なるアンサンブル学習との決別
    複数のモデルの出力を利用する点から、これは「アンサンブル学習」と混同されやすい。しかし、アンサンブル学習（例：多数決、平均化）は、モデル間の見解の相違を「相殺」してしまうリスクがある。
    例えば、第1階層の「センチメントAI」が「強気」と判断し、「定量的AI」が「過熱（弱気）」と判断した場合、単純なアンサンブル学習では出力が中立化し、「判断不能」に陥る。
    AI MQLの「階層的検証」は、これとは根本的に異なる。HMASの文脈 29 に基づき、第2階層の「検証AI」は、「なぜ両者の意見が食い違っているのか」という論理的整合性を検証する役割を担う。例えば、「センチメントは強気だが、定量的には過熱サインが出ているため、短期的には反転リスクが高い」という、より高次の（メタな）判断を下すことが可能になる。これは学術的に「委任された監視（Delegated Oversight）」31 や「計算論的検証（Computational Verification）」32 と呼ばれるプロセスに相当する。
    このように、モデル間の矛盾を検出し、単一モデルの暴走を防ぐだけでなく、その検証プロセス自体が「説明（Explanation）」として機能する点に、本アーキテクチャの核心的な優位性がある。

II-3. 中核要素 3：実績に基づく動的自己最適化ループ

AI MQLのシステムは、一度構築したら終わりという静的なものではない。第3の中核要素は、継続的な学習・適応メカニズムである 1。

  • アーキテクチャ:
    システムは静的に動作するのではなく、過去の分析実績と実際の市場結果（例：約定履歴）を継続的に照合し、パフォーマンスを動的に自己最適化するループを持つ 1。
  • 学術的背景：強化学習（RL）とオンライン学習
    このアーキテクチャは、「強化学習（Reinforcement Learning, RL）」33 の基本原則に基づいている。AIエージェント（群）が環境（市場）と相互作用し、その行動（分析・取引判断）の結果として得られる「報酬」（実績・約定履歴）1 に基づいて、自身の戦略（ポリシー）を継続的に改善していく。
    従来のバッチ学習（オフライン）とは異なり、これは新しいデータに基づき逐次的にモデルを更新する「オンライン学習（Online Learning）」34 または「自己改善パイプライン（Self-improving pipelines）」35 の概念である。このアプローチは、ネットワークリソースの動的最適化 36 や化学プロセスの自己最適化 37 など、リアルタイム性と適応性が求められる複雑系システムで研究されている。
  • AI MQLの「堀」：適応的・堅牢な学習環境
    金融市場のようなノイズが多く非定常な環境で、単純なRLを適用することは、市場の特定のパターンに過剰適合（Overfitting）し、システムを不安定化させるリスクがある。
    AI MQLのアーキテクチャの優位性は、学習主体が「単一のAI」ではない点にある。「階層型マルチAIコンセンサス・システム」という堅牢なフレームワーク全体が、一つのエージェントとして機能する。
    この動的自己最適化ループは、個々の専門家AI（例：センチメント分析AI）の精度向上と、全体の合議プロセス（例：市場フェーズに応じて、どの専門家の意見をどれだけ重視すべきかという「ルーティング」自体の最適化）の両方を学習する。これにより、単一AIの過学習リスクを「合議」によって抑制しつつ、市場の変化 2 に追従する「適応性」を両立させる、高度な学習アーキテクチャを実現している。

表1：単一AIモデルと「階層型マルチAIコンセンサス・システム」の比較

評価軸従来の単一AIモデル（＋ポストホックXAI）AI MQL：階層型マルチAIコンセンサス・システム
堅牢性単一障害点。ハルシネーションのリスク 12。専門家AIによる多角的分析と階層的検証による暴走防止 1。
説明可能性ブラックボックス 2。LIME/SHAP等による事後的・不安定な説明 18。「合議」と「検証」のプロセス自体が説明となる「本質的な説明可能性」 7。
適応性静的。モデルの再学習（リトレーニング）が必要。実績に基づく動的自己最適化ループ（RL）による継続的な適応 1。
リスク管理予測とリスク管理が分離、またはAIの判断に依存。金融工学的ルールでAIを制約（次章で詳述）。

III. 特許技術②：「制約付き最適化」による動的リスク管理 — AIの「自由」と「規律」

「階層型マルチAIコンセンサス・システム」（特許第1弾）が高度な「予測（矛）」を担うとすれば、それと有機的に結合される特許技術第2弾「AIによる『制約付き最適化』を用いた動的リスク管理機能」 16 は、AIの判断を金融工学的に律する「規律（盾）」の役割を果たす 16。

この技術の最大の特徴は、LLMを単なる予測器としてではなく、金融工学的に妥当な解を導き出すための高度な「制約付き最適化エンジン」として活用する点にある 16。

アーキテクチャ詳細 (1)：18項目の「自己認識型」入力

本システムは、市場の多角的な側面を捉える18項目から成る独自のパラメータ群を入力として受け取る 16。

  • 伝統的指標: ATR（ボラティリティ）、サポート/レジスタンス、VWAP（出来高加重平均価格）、POC（最頻価格帯）など。
  • 外部環境: 流動性スコア、次の重要経済イベントまでの時間など。
  • システムの内部状態（自己認識）: 先行するAI群の「自信」を示すコンセンサススコア 16。

ここで、2つの特許技術を結合する「血流」とも言うべき、決定的に重要な要素が「コンセンサス・スコア」である 16。

これは、特許技術第1弾（コンセンサス・システム）が、単に「BUY」というシグナルを出すだけでなく、「このBUYシグナルに対する『自信』は70%である」といった、自身の不確実性（Uncertainty）を定量化し、後続のリスク管理モジュール（特許技術第2弾）に伝達していることを意味する。

AI MQLのアーキテクチャは、この「コンセンサス・スコア」をリスク管理モジュールの入力として利用することで、システムの「自己認識（Self-awareness）」 5 を実現している。16によれば、システムが「自信がない」と判断した場合、自動的にリスク許容度を引き下げる（例：テイクプロフィットを浅く、ストップロスを近く設定する）動的なリスク調整が行われる。これにより、単一AIの「根拠のない自信」（ハルシネーション）に基づく無謀なリスクテイクを構造的に防止する。

アーキテクチャ詳細 (2)：8項目の「金融工学的ガードレール」

本技術の核心は、AI（LLM）の「自由な発想」に対し、厳格な金融工学的ルールの範囲内に「制約」する設計（Constrained Optimization）にある 16。

AIの堅牢性（Robustness）を高める主流な手法の一つに「アドバーサリアル・トレーニング（Adversarial Training）」がある 39。これは、AIの弱点（ブラインドスポット）39 を突くような敵対的な入力データを意図的に学習させ、防御力を高める手法である 41。しかし、この手法はAIの「免疫」を高める確率論的な防御であり、未知の攻撃や学習データの分布外にある「ブラインドスポット」に対しては脆弱性が残る 39。

AI MQLの「制約付き最適化」は、これとは根本的に異なるアプローチ、すなわち決定論的な防御（構造的堅牢性）を採る。AIがどのような「ブラインドスポット」を持っていようと、あるいはどのような「ハルシネーション」 12 を起そうと、その最終出力は、8項目を含む「厳格な金融工学的ルール」 16 によって物理的に制約される。

16によれば、この「ガードレール」には以下のような決定論的なルールが含まれる。

  1. リスクリワード比（RR）制約: RR比を必ず「1.2～3.0の範囲内」に強制する。
  2. S/R近接ルール: ストップロス（SL）を直近のサポート/レジスタンスより必ず「外側」に設定する。
  3. 判断不能（NONE）の禁止: いかなる状況でも、合理的な範囲で必ずTP/SL値を出力させる。

これらの制約は、AIが金融工学的に「破綻した解」（例：RR比が0.5、SLがS/Rの内側）を提示することを防ぐ「技術的な檻」として機能する 16。これにより、AI MQLはAIの高度な予測能力という「恩恵」を享受しつつ、その「暴走」というリスクを構造的に排除しているのである。

表2：「制約付き最適化」の入力と制約ルールの例 16

カテゴリパラメータ / ルールの例目的・役割
入力（18項目）ATR、VWAP、POC（最頻価格帯）市場のボラティリティと流動性の把握
入力（18項目）重要経済イベントまでの時間イベントリスクの回避
入力（18項目）コンセンサス・スコア（特許①より）システムの「自己認識」。不確実性の定量化。
制約（8項目）リスクリワード比（RR）を 1.2～3.0 の範囲に強制不利なトレード（破綻の数学）を構造的に排除
制約（8項目）SLを直近のS/Rより必ず外側に設定テクニカル分析の基本原則をAIに強制
制約（8項目）判断不能（NONE）の禁止AIの「思考停止」を防ぎ、常に合理的な解を強制

IV. 実装例：「SELF Yen Pulse」と「SaaS Aegis MQL」— 技術の具現化

これまで解説してきた2つの特許技術は、AI MQLの具体的な製品・サービスとして実装・展開されている 17。

SELF Yen Pulse：特許技術を実装したシグナル発生装置

「SELF Yen Pulse」は、本稿で解説した「階層型マルチAIコンセンサス・システム」を中核に据えた「マルチAI使用シグナル発生装置」である 17。

AI MQLの公式サイト 17 では、「自社研究用EA YenPulse」（販売・頒布はされていない）や、自社EA「AutoYenPulse」の開発プロジェクトとして言及されており、これらが特許技術群の具体的な実装であることが示されている。特に、「マルチAIシグナル発生装置『SELF YenPulse』の仕様書」や「YenPulse システムアーキテクチャの革新性に関する分析報告書」の公開（または言及）17 は、本技術群がAI MQLの研究開発（R&D）の中核を成すことを示している。

SaaS Aegis MQL：RegTechソリューションへの展開

さらに重要なのは、これらの特許技術が、金融機関やプロップファームのコンプライアンス（RegTech）需要に応用・展開されている点である 17。

「SaaS Aegis MQL」は、AI MQLが提供するRegTechインフラであり、4つの技術（XAI・合議制・改竄防止ログ・AI品質SRE）を統合している 17。ここでいう「合議制（Gogi-sei）」とは、まさに本稿で解説した「階層型マルチAIコンセンサス・システム」の実装であり、これによりAIの「判断理由」を可視化する 17。

これは、序論で述べた市場の「痛み」（MFF事件 15 と「恣意的な介入」リスク）に対する直接的な回答である。

「SaaS Aegis MQL」は、AIによる判断（例：不正検知、リスク評価）の証跡を「改ざん不能なログ」として「不可改竄SRE基盤」 15 上に記録する。これにより、「恣意的な介入」のリスク 15 を技術的・法的に排除し、競合他社 15 が提供できなかった「監査対応可能な技術的証跡」をSLOとして保証することが可能となる 15。

これは、EU AI法や金融庁（FSA）、FISCの新基準が金融システムに要求する高度な「説明責任」 17 を果たすための、次世代のRegTechインフラである。

V. 結論：AI MQLの技術的「堀」— 模倣不可能な「アーキテクチャ」

本稿では、AI MQLが特許出願中である2つの中核技術、「階層型マルチAIコンセンサス・システム」と「制約付き最適化」について、その技術的詳細と学術的背景を解説した。

AI MQLの技術的優位性、すなわち他社が容易に模倣不可能な「深い堀」は、個別のAIモデルの性能（点）にあるのではない。

それは、

  1. MoEの概念を金融ドメインに応用した「専門分業」 1
  2. HMASの概念に基づき、説明可能性を内包した「階層的検証」 1
  3. RLの概念を適応的に導入した「動的自己最適化」 1

これらを融合させた特許技術①「コンセンサス・アーキテクチャ（構造）」。

そして、

4. AIの予測を金融工学的な「ガードレール」で律する特許技術②「制約付き最適化（規律）」 16

これら2つの特許技術が、「コンセンサス・スコア」 16 という「自己認識」の血流によって有機的に結合された、総体としてのシステムアーキテクチャこそが、AI MQLの「堀」の核心である。

この統合アーキテクチャは、高精度な市場分析（矛）15 と、説明可能で監査可能な証跡（盾）15 を、単一のシステム内で同時に実現する。

これは、単一AIのブラックボックスな判断 2 に依存し、説明責任の欠如 15 という根本的課題を抱える既存の金融AIシステム群からの、明確なパラダイムシフトである。AI MQLが提示する技術群は、単なるトレーディング・ツールではない。これは、AIの「判断」と「責任」を技術的に両立させる、次世代の金融AIインフラストラクチャ（RegTechインフラ）の中核を成す、堅牢かつ説明可能なアーキテクチャの提案である。

引用

  1. AI MQL、金融システムの信頼性を再定義する「階層型マルチAI … 2025/11/15 参照  https://www.excite.co.jp/news/article/Dreamnews_0000334414/
  2. AI MQL、金融システムの信頼性を再定義する「階層型マルチAI … 2025/11/15 参照  https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000021.000172211.html
  3. AI MQL、金融システムの信頼性を再定義する「階層型マルチAIコンセンサス・システム」に関するコア技術群の特許出願を決定 (2025年11月14日) – エキサイトニュース 2025/11/15 参照  https://www.excite.co.jp/news/article/Prtimes_2025-11-14-172211-21/
  4. LLMs for Explainable AI: A Comprehensive Survey – arXiv 2025/11/15 参照  https://arxiv.org/html/2504.00125v1
  5. Contextualizing End-User Needs: How to Measure the Trustworthiness of an AI System 2025/11/15 参照  https://www.sei.cmu.edu/blog/contextualizing-end-user-needs-how-to-measure-the-trustworthiness-of-an-ai-system/
  6. An introduction to explainable artificial intelligence with LIME and SHAP 2025/11/15 参照  https://diposit.ub.edu/dspace/bitstream/2445/192075/1/tfg_nieto_juscafresa_aleix.pdf
  7. Demystifying the black box: A survey on explainable artificial intelligence (XAI) in bioinformatics – PMC – NIH 2025/11/15 参照  https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11782883/
  8. EXplainable Artificial Intelligence (XAI)—From Theory to Methods and Applications – IEEE Xplore 2025/11/15 参照  https://ieeexplore.ieee.org/iel8/6287639/10380310/10549884.pdf
  9. Establishing and evaluating trustworthy AI: overview and research challenges – PMC 2025/11/15 参照  https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11638207/
  10. Interpreting artificial intelligence models: a systematic review on the application of LIME and SHAP in Alzheimer’s disease detection – PMC – NIH 2025/11/15 参照  https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10997568/
  11. From Illusion to Insight: A Taxonomic Survey of Hallucination Mitigation Techniques in LLMs 2025/11/15 参照  https://www.mdpi.com/2673-2688/6/10/260
  12. Comprehensive Review of AI Hallucinations: Impacts and Mitigation Strategies for Financial and Business Applications – Preprints.org 2025/11/15 参照  https://www.preprints.org/manuscript/202505.1405/v1
  13. (PDF) Towards Hallucination-Resilient AI: Navigating Challenges, Ethical Dilemmas, and Mitigation Strategies – ResearchGate 2025/11/15 参照  https://www.researchgate.net/publication/385893920_Towards_Hallucination-Resilient_AI_Navigating_Challenges_Ethical_Dilemmas_and_Mitigation_Strategies
  14. Is Artifical Intelligence Hallucinating? – PMC – NIH 2025/11/15 参照  https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11681264/
  15. AI MQL合同会社、多段階マルチコンセンサスAIモデルを発表 – ドリームニュース 2025/11/15 参照  https://www.dreamnews.jp/press/0000333458/
  16. AI MQL、特許第2弾：AIによる「制約付き最適化」を用いた動的 … 2025/11/15 参照  https://www.dreamnews.jp/press/0000334450/
  17. AI MQL合同会社 | MetaTrader (MT4/MT5)専門AI開発・保守専門 2025/11/15 参照  https://ai-mql.com/
  18. Which LIME should I trust? Concepts, Challenges, and Solutions – arXiv 2025/11/15 参照  https://arxiv.org/html/2503.24365v1
  19. A Perspective on Explainable Artificial Intelligence Methods: SHAP and LIME – arXiv 2025/11/15 参照  https://arxiv.org/html/2305.02012v3
  20. Explainable AI for Forensic Analysis: A Comparative Study of SHAP and LIME in Intrusion Detection Models – MDPI 2025/11/15 参照  https://www.mdpi.com/2076-3417/15/13/7329
  21. A Comprehensive Review of Explainable Artificial Intelligence (XAI) in Computer Vision 2025/11/15 参照  https://www.mdpi.com/1424-8220/25/13/4166
  22. Introduction to Mixture of Experts (MoE) | by CyberRaya | Nov, 2025 2025/11/15 参照  https://medium.com/@CyberRaya/introduction-to-mixture-of-experts-moe-11c80bf197fb
  23. What Is Mixture of Experts (MoE)? How It Works, Use Cases & More | DataCamp 2025/11/15 参照  https://www.datacamp.com/blog/mixture-of-experts-moe
  24. What is mixture of experts? | IBM 2025/11/15 参照  https://www.ibm.com/think/topics/mixture-of-experts
  25. Mixture of Experts Explained – Hugging Face 2025/11/15 参照  https://huggingface.co/blog/moe
  26. Can someone explain what a Mixture-of-Experts model really is? 2025/11/15 参照  https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1oqttg0/can_someone_explain_what_a_mixtureofexperts_model/
  27. Mixture of experts – Wikipedia 2025/11/15 参照  https://en.wikipedia.org/wiki/Mixture_of_experts
  28. What are hierarchical multi-agent systems? – Milvus 2025/11/15 参照  https://milvus.io/ai-quick-reference/what-are-hierarchical-multiagent-systems
  29. Hierarchical Multi‑Agent Systems with Amazon Bedrock: Orchestrating Agents for Drug Discovery | by Jin Tan Ruan, CSE Computer Science – ML Engineer 2025/11/15 参照  https://jtanruan.medium.com/hierarchical-multi-agent-systems-with-amazon-bedrock-orchestrating-agents-for-drug-discovery-1c6b6aff9acd
  30. I Built 10+ Multi-Agent Systems at Enterprise Scale (20k docs). Here’s What Everyone Gets Wrong. : r/AI_Agents – Reddit 2025/11/15 参照  https://www.reddit.com/r/AI_Agents/comments/1npg0a9/i_built_10_multiagent_systems_at_enterprise_scale/
  31. Scalable Oversight in Multi-Agent Systems: Provable Alignment via Delegated Debate and Hierarchical Verification | OpenReview 2025/11/15 参照  https://openreview.net/forum?id=l5Wrcgyobp
  32. AgentOrchestra: A Hierarchical Multi-Agent Framework for General-Purpose Task Solving 2025/11/15 参照  https://arxiv.org/html/2506.12508v1
  33. Reinforcement learning – Wikipedia 2025/11/15 参照  https://en.wikipedia.org/wiki/Reinforcement_learning
  34. Self-Optimizing AI – Unaligned Newsletter 2025/11/15 参照  https://www.unaligned.io/p/self-optimizing-ai
  35. A Survey of Self-Evolving Agents: On Path to Artificial Super Intelligence – arXiv 2025/11/15 参照  https://arxiv.org/html/2507.21046v2
  36. Integrating Reinforcement Learning and LLM with Self-Optimization Network System – MDPI 2025/11/15 参照  https://www.mdpi.com/2673-8732/5/3/39
  37. Deep Reinforcement Learning-Based Self-Optimization of Flow Chemistry | ACS Engineering Au – ACS Publications 2025/11/15 参照  https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsengineeringau.5c00004
  38. AI MQL、特許第2弾：AIによる「制約付き最適化」を用いた動的リスク管理機能の特許出願を決定 2025/11/15 参照  https://home.kingsoft.jp/news/pr/dreamnews/0000334450.html
  39. [1901.04684] The Limitations of Adversarial Training and the Blind-Spot Attack – arXiv 2025/11/15 参照  https://arxiv.org/abs/1901.04684
  40. What Are Adversarial AI Attacks on Machine Learning? – Palo Alto Networks 2025/11/15 参照  https://www.paloaltonetworks.com/cyberpedia/what-are-adversarial-attacks-on-AI-Machine-Learning
  41. Key Concepts in AI Safety: Robustness and Adversarial Examples 2025/11/15 参照  https://cset.georgetown.edu/publication/key-concepts-in-ai-safety-robustness-and-adversarial-examples/
  42. Assessing the adversarial robustness of multimodal medical AI systems: insights into vulnerabilities and modality interactions – NIH 2025/11/15 参照  https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12328349/
  43. Why imperfect adversarial robustness doesn’t doom AI control – LessWrong 2025/11/15 参照  https://www.lesswrong.com/posts/ewfGpHMXHhiwCA7se/why-imperfect-adversarial-robustness-doesn-t-doom-ai-control
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