AuditWeave: AI支援およびデータ変換ワークフロー向けの改ざん防止、監査者による追跡可能な証拠レイヤー

AIが私たちの生活のあちこちで活躍する時代になりました。例えば、病院での病気の診断を助けたり、銀行でお金を扱う際の判断をサポートしたり。でも、AIが「こう判断しました！」と結論を出したとき、その理由を後からきちんと説明できるか、そしてその記録が途中で書き換えられていないか、というのはとても大切な問題です。特に、法律やルールが厳しい分野では、この「説明責任」が厳しく求められます。

これまでにも、AIがどういう動きをしているかを見守るツールや、AIの判断が少しずつ変わっていくのを監視する機能、あるいはルールを守っているかを確認するレポートなどはありました。これらは、AIシステムを実際に作っているエンジニアさんたちにとっては役立つものでした。しかし、AIの出した結論が、どの情報やデータに基づいて判断されたのか、その証拠までさかのぼって確認したい、という「チェックする側」の人たちのニーズには、必ずしも十分に応えられていなかったのです。

そこで登場したのが、「AuditWeave」という新しい仕組みです。これは、AIが何かを判断したり、データが変換されたりする一つ一つの工程を、まるで日記のように記録していくものです。しかも、一度書いた記録は後から書き換えることができない「追記専用」の仕組みになっています。さらに、記録が改ざんされていないことを保証するために、「ハッシュチェーン」という技術が使われています。これは、前の記録と次の記録が暗号学的にしっかりと結びついているイメージです。

AuditWeaveのすごいところは、AIが文章の情報を読み込んで回答を生成する「RAG（検索拡張生成）」という技術や、表形式のデータ（Excelのようなもの）を整理・変換するような、さまざまな場面で使えるということです。これらの工程が、システムに依存しないシンプルな「イベント語彙」で記録されるため、AIの判断からデータの変換まで、一連の流れを最初から最後まで、一つの記録でたどることができるようになります。これにより、AIを使ったシステム全体の信頼性がぐっと高まることが期待されます。