PoC（概念実証）の成功率100%、企画から分析まで1時間、1ヶ月のPJでも99%以上の納期短縮 (3/5ページ)
実際、弊社では12種のPoCに取り組んできましたが、最初の3種は弊社代表が指示をしながらPoCを進めていました。その後は、再帰的自己改善の学習効果により自律的に行うようになり、処理スピードも格段に速くなりました。
成功率100%の仕組み
12種のPoC（203万回のテスト）で全て成功した要因は次の通りです。
1. 基準設定：弊社では基準通り判断・応答することを求めます。
2. 構造的応答制御技術：不安定な判断や応答を抑制します。精度が高まります。
3. AI-PoCプロトコル：再帰的自己改善システムでPoCプロセスをコントロールします。SRC-AIがAIを管理するために、迅速・大量・正確にテストが実施できます。
4. 効果測定：統計検定で効果測定が可能です。
「AI-PoCプロトコル」のしくみ
1.判断基準：スキーマの構築
例えば、SRC-RSIは、交通法規や安全運転ルールなどから安全運転におけるスキーマ（基準）を構築しますが、これらを分析すると、「認識」「物理」「判断」のカテゴリーと変数の組み合わせに収束します。システムでは以下のように処理します。
① スキーマの定義: 10カテゴリー（雨、霧、歩行者など）に対し、変数を定義します（例：[環境]=[豪雨], [リスク]=[死角歩行者], [状態]=[通信異常]）。
② 論理的再構成: テスト問題については、異なる組み合わせにより作成して、あらかじめ定義された「法規スキーマ」や「安全基準スキーマ」と照合します。
システムは文章をゼロから書いているのではなく、「定義された基準（事実・基準・判断）」というスキーマから各シナリオに流し込み、整合性を検証するという数学的な処理を行っています。
