ビッグテック各社が開発競争を展開してきた「再帰的自己改善」――合同会社メンタルナビ独自のソリューションを開発 (3/6ページ)
SRC-RSIは運用担当者の指示に従いますので、いつでも、自己改善の暴走を防ぐことができます。
3. 検証プロセスの明確化
TREAT原則（臨床試験（治験）の統計解析における極めて重要な原則）
SRC-RSIにおいては、次の対応を行う。
① Explainability（説明可能性）: SRCがワーキングメモリ（短期記憶）として、判断プロセスを判断ログとして構造化し、RAGなどに長期記憶として保存。
② Trustworthiness（信頼性）: 判断ログには、当該判断に至ったエビデンスを明示する。特に、SRC-RSIにより判断は決定論化するので、統計検定（σ、P値、信頼区間、Cohen’s hなど）で信頼性を証明することが可能になる。
③ Reproducibility（再現性）: 全てが同一のスキーマの判断通りに出力される（決定論化）。同じコンテキストや根拠データを与えられた際に、一貫して同様の安全な結論（出力）を導き出せるかを検証する。203万回のテストで規定逸脱なし。
SRC-RSIは能力最大化ではなく、QCDS（品質・コスト・納期・安全性）を同時最適化する再帰的自己改善アーキテクチャです
RSIとしての成果
RSIとして成立するためには、要件の適合だけではなく、成果を示す必要があります。次世代AIとして期待される成果について、性能向上、AIの開発力、自律性について説明します。
【性能：QCDSの改善状況】
性能向上として、QCDSの改善状況を示します。
