統制された AI レイヤー

AI のアクションは、ゲートを通るか、起こらないかのいずれかです。

すべてのエージェントの登録簿、引用とドル建てコストを伴う実行記録、そして拒否できる単一の書き込みゲート — AI が関与した不利益決定は、その決定が要した権限を持つ記名の人的レビュアーなしには記録できません。

デモを予約するプラットフォームを見るインタラクティブデモ
app.aegisnow.ai/console

Cortex コマンドセンター

ライブ

登録済みエージェント

134

許可／拒否

94 / 6%

平均レイテンシ

820ms

実行単位のコスト追跡

100%

週次の統制された AI アクション数

推移

Cortex AI は、他のモジュールが呼び出す統制された AI レイヤーです。エージェントはフレームワーク、バージョン、チャンピオンまたはチャレンジャーの役割とともに登録され、各実行は使用したモデル、読み取った入力、引用、出力、そしてトークンとドル建てのコストを保存します。モデルが関与する書き込みは、機能ごとに再実装されるのではなく保険金・引受・アクチュアリーで共有される単一の評価を通り、その評価は書き込みを拒否できます。AI が関与した不利益決定は、その決定が要したのと同じ権限を持つ担当者による記録済みの人的レビューなしには書き込めません。明確に述べます — AI 実行台帳はハッシュ連鎖されておらず、RAG はなく、プロンプトインジェクション検知もありません。

0 つのゲートを保険金・引受・アクチュアリーの書き込みが共有

例示的な成果です。ワークセッション形式のデモで、Cortex AI を御社のデータ・フレームワーク・目標に合わせてご説明します。

選ばれている理由

Cortex AIを選ぶ理由

AI は提案する。決めるのは人と規程である。

記録されるのではなく、許可される

モデルが関与する書き込みは共有された単一のゲートを通るか、起こりません。起きた後に記録することは統制ではなく、拒否することが統制です。

AI の関与は申告ではなく検知

実行識別子を省略しても決定が AI と無縁になるわけではありません — 同じ案件を引用する統制下の実行は、いずれにせよ発見されます。

AI 向けの緩い階層は存在しない

AI が関与した否認は、否認そのものの権限水準に服します。レビュアーは、その決定が要したのと同じ権限を持たなければなりません。

作業に帰属するコスト

トークン・レイテンシ・ドルが実行ごとに記録されるため、AI 支出は請求書の一行としてではなく、それを生んだ作業まで遡れます。

未分類は未分類と読める

ガバナンス属性の初期値は無害な値ではなく「未分類」です。評価されていないシステムが低リスクと読めてはならないからです。

限界はデモではなくページに

ハッシュ連鎖された AI 台帳なし、RAG なし、インジェクション検知なし — 評価中に発見させるのではなく、ここで名指しします。

Four outcomes that never collapse into two

Computed, found no data, no executor bound, held for approval. "We looked and there is none" and "we did not look" are different facts and are reported as such.

Limits on the page, not in the demo

No hash-chained AI ledger, no RAG, no injection screening — named here rather than discovered during an evaluation.

モジュールの中身

初日から使える機能

すべての機能は、共通のデータ基盤・統制された Cortex の頭脳・証跡台帳の上で動きます。そのため Cortex AI は、プラットフォームの他の部分と積み上がるように効いてきます。

チャンピオンとチャレンジャーを備えたエージェント登録簿

各エージェントをフレームワーク・バージョン・種目・役割とともに登録し、何が有効かを事実にします。

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引用とコストを伴う統制された実行

各実行が、入力・引用・出力・確信度・レイテンシ・トークン・ドル建てコストを記録します。

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書き込みゲート

モデルが関与する書き込みは、ゲートを通るか、起こりません。

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人的レビューと、それを要する不利益決定

レビューは実行に対して記録され、AI が関与した不利益決定はそれなしには成立しません。

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app.aegisnow.ai/console

Cortex コマンドセンター

ライブ

登録済みエージェント

134

許可／拒否

94 / 6%

平均レイテンシ

820ms

実行単位のコスト追跡

100%

週次の統制された AI アクション数

推移

フォールバックを伴うモデルルーティング

タスクは主モデルと宣言されたフォールバックへ振り分けられ、プロバイダ障害は停止ではなく劣化にとどまります。

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AI エンドポイントのレート制限

AI ルートは独自のレート制限を持ち、ハンドラ単位ではなくミドルウェアとして適用されます。

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本モジュールの現在の到達点

ほのめかすのではなく明示します — RAG、プロンプトインジェクション防御、ハッシュ連鎖された AI 台帳は構築されていません。

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Where this module ends today

Stated rather than implied: RAG, prompt-injection defence and the hash-chained AI ledger are not built.

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機能の詳細

各機能が実際に行うこと

以下の各セクションには個別のリンクがあります。ページ内に埋もれさせず、必要な回答だけを引用できます。

機能 01

チャンピオンとチャレンジャーを備えたエージェント登録簿

各エージェントをフレームワーク・バージョン・種目・役割とともに登録し、何が有効かを事実にします。

エージェントは配備して放置されるのではなく登録されます。それぞれがフレームワーク、バージョン、ドメイン、ステータス、そしてチャンピオンかチャレンジャーかの役割を持つため、「この決定について実際に有効なモデルはどれか」という問いは、配備した人に尋ねるのではなく記録が答えます。

役割間の昇格は監査された操作であり、履歴は置き換えられずに可視のまま残ります。これにより、ある決定が下された時点でどのエージェントが稼働していたかを再構成できます。

登録簿は、規制当局が問うガバナンス属性も保持します — 決定における役割、消費者への影響区分、出所、ベンダー、責任者、テスト間隔。これらは無害な値ではなく「未分類」を初期値とします。分類されていないシステムは、低リスクではなく未分類として読まれるべきだからです。

できること

  • 各エージェントをフレームワーク、バージョン、ドメイン、ステータス、チャンピオン／チャレンジャーの役割とともに登録する。
  • 役割間の昇格を、履歴が可視な監査済み操作とする。
  • 決定における役割、消費者への影響区分、出所、ベンダー、責任者をエージェント上に保持する。
  • ガバナンス属性の初期値を、無害な値ではなく「未分類」とする。

準拠する基準

  • チャンピオン／チャレンジャーの役割
  • AI システム目録の属性

製品での確認方法

登録簿を開き、現行の分類がないシステムで絞り込んでください。一覧から消えるのではなく、未分類として表示されます。

機能 02

引用とコストを伴う統制された実行

各実行が、入力・引用・出力・確信度・レイテンシ・トークン・ドル建てコストを記録します。

実行はログ行ではなく記録です。実際に使用したプロバイダとモデル、プロンプトのバージョン、読み取った入力参照、入力要約、出力、確信度、ステータス、書き込みの処分を保存します。したがって、モデル出力に基づいて取られた行動は、それを生んだ正確な実行まで遡れます。

引用は任意の付加物ではなく記録の一部です。何を読んだか言えない実行は何の証拠にもなりません。だからこそ引用テーブルが実行の隣に存在し、だからこそ不利益決定の統制は、案件を引用する実行を見つけることで AI の関与を検知できます。

コスト会計は実行単位で、かつ実在します — 入力トークン、出力トークン、レイテンシ、ドル建てコストがすべての実行に保存されます。これにより AI 支出は、月末にベンダー請求書の一行として現れるのではなく、それを引き起こした作業に帰属します。

できること

  • 各実行にプロバイダ、モデル、プロンプトバージョン、入力参照、入力要約を記録する。
  • 引用を出力テキストの内部ではなく、実行の隣に保存する。
  • 実行ごとに出力、確信度、ステータス、書き込みの処分を保持する。
  • 各実行の入力・出力トークン、レイテンシ、ドル建てコストを計上する。
  • 実行を「何を引用したか」で検索可能にする。これが決定への AI 関与を検知する方法です。

準拠する基準

  • 実行単位での入力引用
  • 実行単位のトークンとコスト会計

製品での確認方法

任意の統制された実行を開いてください。モデルのバージョン、読み取った入力、返した内容、そしてトークンとドルでの費用が明示されます。

機能 03

書き込みゲート

モデルが関与する書き込みは、ゲートを通るか、起こりません。

エージェントの出力が実際の書き込みにつながる場合、その書き込みは拒否しうる評価を通ります。これこそがこのレイヤー全体が存在する理由です — 自動化されたアクションは、起きてから記録されるものではなく、許可されるか否かのどちらかです。

ゲートは機能ごとに再実装されるのではなくドメイン間で共有されます。これが、その隣により緩い第二の経路が生まれることを防ぎます。保険金側、引受側、アクチュアリー側は同じ評価を呼び出します。

拒否は具体的です。呼び出し側には、汎用的な否認ではなくどの条件が満たされなかったかが伝えられます。説明できないゲートは、いずれ迂回されるからです。

できること

  • モデルが関与するすべての書き込みを、拒否できる単一の評価へ通す。
  • 機能ごとにではなく、保険金・引受・アクチュアリーで一つのゲートを共有する。
  • 拒否時に、汎用的な否認ではなく満たされなかった条件を名指しする。
  • 書き込みの処分を実行そのものに記録する。

準拠する基準

  • 単一の統制された書き込み経路
  • 明示的な拒否理由

製品での確認方法

規程に違反する統制された書き込みを試みてください。満たされなかった条件とともに拒否され、実行には書き込みではなく拒否が記録されます。

機能 04

人的レビューと、それを要する不利益決定

レビューは実行に対して記録され、AI が関与した不利益決定はそれなしには成立しません。

人的レビューは、誰かが覚えている手順ではなく実行に紐づく記録です。レビュアー、その判断、その理由が保存されるため、「人が確認した」は保証ではなく検証可能な主張になります。

不利益決定においてレビューは必須であり、その基準は具体的です — レビュアーはその決定自体が要したのと同じ権限を持たねばならず、モデル出力が決定的である場合、レビューは管理者級へ引き上げられます。AI 向けの別個の、より緩い承認階層は存在しません。AI が関与した否認は否認の権限水準に服し、ソフトウェアが関与したことを理由に基準が下がることはありません。

AI の関与は申告ではなく検知されます。実行識別子を省略しても決定が AI と無縁になるわけではありません。同じ案件を引用する統制下の実行が、いずれにせよ発見されるからです。

できること

  • レビュアー、判断、理由を実行に対して記録する。
  • AI が関与した不利益決定を書き込む前に、記録済みの人的レビューを要求する。
  • レビュアーに、その決定自体が要した権限を要求する。
  • モデル出力が決定的であった場合は管理者級へ引き上げる。
  • 呼び出し側の申告に頼らず、引用する実行から AI の関与を検知する。

準拠する基準

  • 保険会社による AI 利用に関する NAIC モデル・ブレティン（準拠であり認証ではない）
  • 同等権限のレビュアー

製品での確認方法

レビューなしで AI 関与の否認を試みると 403 adverse_decision_review_missing。保険金権限のない担当者に承認させると 403 adverse_decision_reviewer_unauthorised が返ります。

機能 05

フォールバックを伴うモデルルーティング

タスクは主モデルと宣言されたフォールバックへ振り分けられ、プロバイダ障害は停止ではなく劣化にとどまります。

ルーティングは宣言的です。タスク種別ごとに主モデルとフォールバックを指定するため、ある作業にどのモデルを使うかは呼び出し箇所に埋め込まれた事柄ではなく設定です。支払備金の見積もりを扱うモデルの変更は、コード変更ではなくルーティング変更です。

フォールバックがあることで、単一プロバイダは単一障害点ではなく依存関係になります — 主モデルが利用できないタスクは、宣言された代替で実行されます。

ローカルとホスト型のプロバイダは同じインターフェースの背後にあるため、自社境界内でモデルを動かす必要がある保険会社は、呼び出し側コードに知らせることなくそれを実現できます。

できること

  • タスク種別ごとに主モデルとフォールバックを宣言する。
  • モデルの選択を、呼び出し箇所への埋め込みではなく設定として保つ。
  • ローカルとホスト型のプロバイダを単一のインターフェースの背後に置く。
  • Hold all nine mutating steps for a named approver.
  • Throw at import when a step names an action nobody registered.
  • Keep computed, no-data, unbound and held as four distinct step outcomes.
  • Record a gate refusal as its own outcome rather than as an error.
  • Turn no-data, unbound and held steps into stated limitations on the evidence pack.

準拠する基準

  • 宣言的なタスク→モデルのルーティング
  • タスクごとの宣言されたフォールバック
  • Read / propose / mutate capability registry

製品での確認方法

ルーティング表を読んでください。各タスクが主モデルとフォールバックを示し、割り当ての変更は呼び出し側コードに触れません。

機能 06

AI エンドポイントのレート制限

AI ルートは独自のレート制限を持ち、ハンドラ単位ではなくミドルウェアとして適用されます。

AI エンドポイントはルート接頭辞に適用されるミドルウェアで制限されるため、その配下のすべてのハンドラに、後から追加されたものも含めて制限が及びます。ハンドラ単位で適用される統制は、次のハンドラでいずれ忘れられる統制です。

実行単位のコスト会計と組み合わせることで、二つの独立したブレーキが得られます — AI をどれだけの頻度で呼べるか、そして各呼び出しが実際にいくらかかるかです。

正直に述べます。これはレート制限であって、完全なポリシー・アズ・コードのレイヤーではありません。モデルの許可リストも、超過時に作業を止める設定可能な支出上限も、コンテンツフィルタもありません — それらはここでほのめかすのではなく、下で述べます。

できること

  • レート制限を AI ルート接頭辞にミドルウェアとして適用し、後から追加されるハンドラも対象とする。
  • レート制限とは独立に、実行ごとのコストを追跡する。
  • Present local and hosted providers behind one interface.

準拠する基準

  • ルート接頭辞単位のレート制限
  • Declared fallback per task

製品での確認方法

AI エンドポイントを上限を超えて呼び出してください。ミドルウェアが拒否し、その拒否は実装したルートだけでなく接頭辞配下のすべてのルートに及びます。

機能 07

本モジュールの現在の到達点

ほのめかすのではなく明示します — RAG、プロンプトインジェクション防御、ハッシュ連鎖された AI 台帳は構築されていません。

ページは、すべての AI アクションを対象とする改ざん検知可能なハッシュ連鎖台帳、引用付きで回答する根拠付き RAG チャット、プロンプトインジェクション防御、モデル許可リスト、コスト上限、コンテンツフィルタ、プロバイダのヘルス監視を主張していました。このうち四つは実装されておらず、一つは別の場所に実装されています。

AI 台帳はハッシュ連鎖されていません。`ai_agent_runs` には直前ハッシュも連鎖ハッシュの列もありません。実行は保存されるのであって、連鎖されていません。ハッシュ連鎖自体はこのプラットフォームに存在します — アクチュアリー監査ログが GENESIS を起点に `sha256(prevHash + canonical)` を計算します — しかしそれが保護するのはアクチュアリー API の変更であって、AI のアクションではありません。AI 台帳を改ざん検知可能と表現することは、別のテーブルの性質を借りることでした。

RAG はありません。検索は保険金請求・メモ・保存文書テキストに対する SQL ILIKE であり、当のエンドポイント自身の注記が「埋め込みなし、LLM なし」と述べています。またグラフ検索には、関連度スコアリングは埋め込みから得るべきだが現状そうなっていないと記録した FIXME があります。プロンプトインジェクションの検査もありません — コード中の唯一の言及は、ジェイルブレイクをリスクとして指摘するコメントです。そしてポリシー・アズ・コードの一覧のうち、レート制限は実在します。モデル許可リスト、強制されるコスト上限、コンテンツフィルタは実在せず、プロバイダのヘルス監視もありませんが、宣言されたフォールバックは存在します。

できること

  • 欠けている統制を、実装済みのものの中に残さず名指しする。
  • 実在するハッシュ連鎖されたアクチュアリー監査ログと、連鎖されていない AI 実行台帳とを区別する。

準拠する基準

  • 機能開示

製品での確認方法

ai_agent_runs の列を確認してください。直前ハッシュの項目はありません。次にアクチュアリー監査ログを確認すると、そこでは連鎖が実在します — この対比が、主張の正直な形です。

機能 08

Where this module ends today

Stated rather than implied: RAG, prompt-injection defence and the hash-chained AI ledger are not built.

The page claimed a tamper-evident hash-chained ledger of every AI action, grounded RAG chat returning cited answers, prompt-injection defence, model allowlists, cost caps, content filters, and provider health monitoring. Four of those are not implemented and one is implemented somewhere else.

The AI ledger is NOT hash-chained. `ai_agent_runs` has no previous-hash or chain-hash column; runs are stored, not chained. Hash chaining does exist in this platform — the actuarial audit log computes `sha256(prevHash + canonical)` from a GENESIS root — but it protects actuarial API mutations, not AI actions. Describing the AI ledger as tamper-evident borrowed a property from a different table.

There is no RAG. Retrieval is SQL ILIKE over claims, notes and stored document text; the endpoint's own note says "no embeddings, no LLM", and the graph search carries a FIXME recording that relevance scoring should come from embeddings and does not. There is no prompt-injection screening — the only mention in the codebase is a comment noting jailbreak as a risk. And of the policy-as-code list, rate limiting is real; model allowlists, enforced cost caps and content filters are not, nor is provider health monitoring, though declared fallback is.

できること

  • Name the absent controls rather than leaving them among the implemented ones.
  • Distinguish the actuarial hash-chained audit log, which exists, from the AI run ledger, which is not chained.

準拠する基準

  • Capability disclosure

製品での確認方法

Inspect the ai_agent_runs columns: there is no previous-hash field. Then inspect the actuarial audit log, where the chain is real — the contrast is the honest version of the claim.

リスクを担う人のために

チームのために、準拠する基準に沿って。

Cortex のスキルエージェントが作業を下書きし、出典を示し、すべての操作を証跡台帳に書き込みます。そのため Cortex AI は、監査上の立場を損なうことなく、責任を担う担当者の仕事を速めます。

対象となる方

  • データおよび AI 担当役員
  • モデルリスク責任者
  • プラットフォームアーキテクト
  • コンプライアンス責任者
  • イノベーションチーム

準拠する基準

  • NAIC の AI モデル・ブレティン
  • NIST AI リスクマネジメントフレームワーク
  • EU AI 法
  • モデルガバナンス
  • GDPR
CortexAI推論コパイロット
根拠あり

不正グループと共通の端末フィンガープリント94
過去のSIU案件と関連する修理工場87
損害パターンが閉鎖済みクラスタと一致81
出典契約元帳保険金請求グラフSIU案件記録
確信度94%
組み合わせるとさらに

プラットフォーム全体と組み合わせて

Cortex AI は他のすべてのモジュールと同じ基幹を共有します。組み合わせることで、連携の負債を増やさずに対応範囲を広げられます。

引受ワークベンチ

料率算出・決裁・照会を、統制された一つの引受デスクで。

スマートクレーム

案件上のすべての判断に、決裁者と根拠規程と記録がある。

カスタマー 360

関係のすべてを一画面に、コンダクトも含めて。

アクチュアリー基盤

ガバナンスこそが製品である。

業種別に見る規制業種における Cortex AI の使われ方をご覧ください。
生保・年金・退職給付の保険会社

生命保険・年金

加速引受から、自動化された死亡保険金支払まで。

生命保険・年金 を見る個人分野・企業分野の保険会社

損害保険

見積から保険金支払までを一つの基幹システムで、コンバインド・レシオを見据えて。

損害保険 を見るMGA、MGU、カバーホルダー

MGA・プログラムアドミニストレーター

権限の内側で引き受け、期日どおりに報告し、より多くのキャパシティを得る。

MGA・プログラムアドミニストレーター を見る
よくあるご質問

Cortex AI のよくあるご質問

デモの前に評価チームが知りたいことに、率直にお答えします。

モデルが関与する書き込みが、それを拒否できる単一の評価を通ること、そして拒否が満たされなかった条件を名指しすることです。ゲートは機能ごとに再実装されるのではなく保険金・引受・アクチュアリーで共有され、これがその隣により緩い第二の経路が生まれることを防ぎます。起きた後にアクションを記録することは統制ではありません。

申告ではなく検知によってです。実行識別子を省略した呼び出し側は、それによって決定を AI と無縁にできるわけではありません。同じ案件を引用する統制下の実行が、いずれにせよ発見されるからです。これが統制と自己申告制の違いであり、引用が出力テキストの中ではなく記録として保存される理由です。

いいえ。以前のページはそうだと述べていました。`ai_agent_runs` には直前ハッシュも連鎖ハッシュの列もなく、実行は保存されるだけで連鎖されていません。ハッシュ連鎖自体はこのプラットフォームに存在し、アクチュアリー監査ログが GENESIS を起点に sha256(prevHash + canonical) を計算します。しかしそれが保護するのはアクチュアリー API の変更であって AI のアクションではなく、以前の主張は別のテーブルの性質を借りていました。

ありません。検索は保険金請求・メモ・保存文書テキストに対する SQL ILIKE であり — 当のエンドポイントの注記が「埋め込みなし、LLM なし」と述べています — グラフ検索には、関連度スコアリングは埋め込みから得るべきだが現状そうなっていないと記録した FIXME があります。回答は読み取った行を引用できますが、これはキーワード検索であってベクトル検索ではありません。

実装されていません。この概念のコード中の唯一の出現は、ジェイルブレイクを認識すべきリスクとして指摘するコメントです。入力の検査もコンテンツフィルタもありません。信頼できない入力に AI 機能を露出する保険会社は、これを既に備わった統制ではなく、これから行う作業として扱うべきです。

レート制限です。これは AI ルート接頭辞にミドルウェアとして適用されるため、ハンドラごとに覚えておく必要はなく、後から追加されたものにも及びます。実行単位のコスト会計も実在します — 各実行にトークン、レイテンシ、ドルが記録されます。モデル許可リスト、超過時に作業を止める支出上限、コンテンツフィルタ、プロバイダのヘルス監視は実装されていません。タスクごとの宣言されたフォールバックは実装されています。

Nine steps out of 241. Twelve named agents each carry a published step plan, and every step's action resolves against one registry of 219 capabilities — 165 read, 36 propose, 18 mutate. The nine mutating steps hold for a named approver. That classification is enforced at import: a definition whose step names an unregistered action throws when the module loads, so a typo cannot reach a running system and silently default to mutate.

It is recorded as no-data, which is not the same as zero and not the same as unbound. Four outcomes are kept distinct — computed, found no data, no executor bound, held for approval — and each of the last three becomes a stated limitation on the evidence pack rather than a silent gap. A dashboard that renders "we looked and there is none" as 0 is asserting a measurement nobody took. The certification gate added a fifth outcome, refused, recorded as its own state rather than as an error, because a step stopped by a working control did not fail.

自社データでCortex AIを体験

ワークセッションをご予約ください。御社のデータソース・ワークフロー・準拠基準を Cortex AI に当てはめ、Cortex が実際に推論する様子をお見せします。

デモを予約するプラットフォームを見るインタラクティブデモ
Cortex AI — AI は提案する。決めるのは人と規程である。 | AegisNow Insurance