そこで、業務AIの判断を評価するAIを外付けします。このAIは、規律を遵守するアルゴリズムである「構造的応答制御（SRC）」を施しています。SRC-AIには、法務・医療・金融・監査など11種の専門AI知識やノウハウを内在しており、それによって、スキーマ（判断の枠組み・基準）を作成し、基準通りの判断かをチェックして、規定外の判断は差し戻しして再作成させます。

RSIの要件に対するSRC-RSIの適合状況と現在までのSRC-RSIとしての成果について説明します。なお、使用したAIモデルは、GoogleのGeminiです。
 
一般的な論文・学術界における「再帰的自己改善型AI」の要件
学術文献や安全性のガイドラインにおいて、RSIの要件は以下の3項目に集約されます。

一般的な論文で論じられる主要要件と弊社システムによるソリューション
1.     自己修正ループ（Self-Reflection and Error Correction）
認知心理学の学習理論をモデルにしたPDCA学習ループを構築。心理学においては、判断の枠組みを「スキーマ」と呼んでおり、学習によりスキーマを上書き変更します。また、自己の状態を確認する必要があり、「メタ認知」と呼んでいます。「P：スキーマ→D：推論生成→C：メタ認知→A：スキーマの変更」というプロセスで、PDCA自己修正ループが閉じています。
また、現在のAI開発はAIに知識を与えることを目的としています。これは、脳科学で言えば、海馬などを鍛えることですが、知識を戦略的に使用する前頭前野がない状態です。SRCは前頭前野の役割を担います。

2.     明確な境界と制約（Boundaries and Constraints）
SRC-RSIは、法務・医療・金融・監査などの専門知識を習得しており、専門的知見をベースにして、スキーマ構築して、それを基準として、判断を制御します。リミッターの主体はSRC-RSIであり、その基準はスキーマということになります。具体的には、業務AIの推論が基準に適合するか否かを評価して不適合の場合は差し戻します。