Logos Protocol
賢くなるAIに、賢さで対抗しない。
AIと人間の協調業務のための、実行前の制御・検証プロトコル
Logos Protocolは、外部作用の実行前に、 宣言した制御条件・権限経路・証拠参照を照合する設計です。PASS(条件適合)/HOLD(保留)/ESCALATE(上申)/FAIL(不成立)
Gateが検査する条件と、実装の現在地を見る →AIは要求を提案する。実行する条件は人間が定める。
AIの出口に、検証可能な秩序を置く。
なぜ、いま「出口」で止めるのか
2026年、AIによる脆弱性調査と修復の自動化が進んでいます。Anthropicの研究報告(2026年4月)では、特定の脆弱性を発見した1回の実行費用が50米ドル未満、約1,000回の試行総額が2万米ドル未満と報告されました。ただし成功回の費用は結果を知った後で分かる数字です。OpenAIのDaybreak発表(同年6月22日)も、脆弱性の発見から修復までの自動化を前進させています。
AIに深い権限を渡す前には、監視だけでなく、実際にどの操作を許すか、承認を誰が確認するか、失敗時にどこで止めるかを決める必要があります。
特に防御AIや運用自動化では、緊急対応のために遮断・設定変更・パッチ適用などを急いで実行したくなります。しかし「安全のため」という目的だけでは、個々の外部作用に必要な権限・承認・証拠が揃っていることの代わりにはなりません。
2024年7月のCrowdStrikeの更新障害では、Microsoftの推計で約850万台のWindows端末が影響を受けました。防御製品であっても、大きな権限と展開範囲を持つ変更では、段階展開や復旧計画が重要です。
本番反映や権限変更には、人間の承認・段階展開・記録といった仕組みが既に使われています。次の課題は、AIを含む複数の実行経路でも、制御条件と証拠を検証可能な形で結び付けることです。
Logos Protocolは、宣言した条件を実行直前に照合し、判断の根拠を後から検証できるようにするための設計です。実システムでの強制制御には、別途接続と受入試験が必要です。
攻撃と防御の費用は、非対称になりうる。
侵入経路の監視、脆弱性修正、資産管理には継続的な費用と人手が必要です。
AIで攻撃側の試行費用が下がる一方、防御側にも自動化の余地があります。
既存の境界防御やパッチ適用を続けつつ、許可された操作の実行前にも確認点を置きます。
入口の防御に、実行前の確認を重ねる。
ファイアウォール、認証・認可、EDRなどの対策は今も重要です。
ただし、正規の権限を持つ処理が意図しない操作を実行する場面では、別の確認が必要になります。
- サイバー攻撃:侵入後に既存のAPIや許可済み経路が悪用される可能性がある。
- エージェントの暴走:誤った要求が外部作用へ直結する設計では、被害が生じうる。
- プロンプトインジェクション:外部文書や入力内の指示が、正規の実行要求に混入することがある。
入口を守る対策と、外部送信・設定変更・発注などの実行直前を検査する対策は、互いに補完します。
出口に、信号機を。
Logos Protocolは、既存の入口側の対策を置き換えず、実行前の検問を重ねる設計です。
AIが「外部へ送信する」「発注する」「本番に反映する」――。
その決定的な「実行(Action)」の直前に、決定論的なコントロール・レイヤーを配置します。
語句の巧妙さではなく、宣言された条件・経路・証拠参照を検査する。
固定された仕様・入力・設定で、PASS/HOLD/ESCALATE/FAILを区別します。
現在の閉域試作の判定と、本番実行の強制制御が成立したことは区別します。
既存の防御と、実行前制御は補完関係です
IAMやエージェント向けポリシー製品にも、決定論的な実行前認可があります。 Logosが探究するのは、宣言された制御条件、経路、証拠参照、判定履歴、外部再検証の接続です。
既存の主な防御
ネットワーク保護、本人認証、権限管理、監視、個別ツール呼出しのポリシー検査など。 これらは引き続き必要です。
Logosが追加で設計する接続
外部作用の要求に、承認の参照元、制御条件、経路上の状態、判定理由を結び付け、 後から再計算できる証拠へつなぐことを目指します。
比較対象の例:AWS AgentCore Policyの公式仕様。他社に実行前制御が存在しないという主張ではありません。上記はアーキテクチャ上の比較であり、性能優位性の実証結果ではありません。
権限・承認・実行のつながりを、経路として確認する。
正規の権限を使った意図しない実行要求に、構造と承認条件の検査を加える。
壁を壊す攻撃ではなく、正規の権限と正規の手順を装いながら、悪意ある結果を導く攻撃にどう対抗するか。
- ●鍵を開けて侵入する
- ●脆弱性を突いて書き換える
- ●"境界"を破ることが主戦場
- ●正規の権限を使う
与えられた権限・ツール・APIを連鎖させる - ●正規のプロトコルを装う
正常な操作フローの中で危険な結果に到達する - ●悪意ある"結果"を導く
意味・目的・証跡の整合性を装う - 壁を壊すのではなく、壁の隙間を論理的に通り抜ける
問題は「不審な通信」ではなく、
「正当化されたように見える実行」である。
| セキュリティ層 | 既存の防御 | 正規権限を使う意図しない操作への課題 | Logos Protocolの対抗策 |
|---|---|---|---|
| 境界防御(Firewall / WAF) | 不審な通信・既知パターンを遮断 | 正規通信・通常API・許可済み経路に紛れると、通信単体では攻撃に見えにくい | 通信内容だけでなく、背後にある証拠・目的・行為構造を検査する |
| 認証・認可(IAM / RBAC) | 誰が何にアクセスできるかを管理 | 与えられた正規権限を連鎖させ、意図しない目的を実行し得る | 権限の有無だけでなく、承認経路と実行トポロジーの逸脱を止める |
| 検知・応答(EDR / XDR) | OSや端末の不審挙動を検知 | OS上は正常なAPI呼び出しでも、業務上は危険な実行になる場合がある | 業務ルール・証拠要件・承認条件に照らし、実行前に論理的不備を判定する |
既存防御が「怪しいか」を見るのに対し、
LOGOSは「正しい手続きを踏んでいるか」を見る。
証拠名や承認参照の形式だけでは真正性を証明できません。信頼できる発行元・承認者への独立した照合が必要です。
チャットボットを守る技術から、
AIエージェントの実行を管理する技術へ
文章・監視・実行前制御の観点別比較
① セキュリティの対象
- 手法:ベクトル検索・LLM-as-a-judge・キーワード判定
- 目的:不適切発言・有害指示・機密漏えいを判定
- 限界:言葉として無害に見える不正操作を見逃すことがある
- 手法:トポロジー(構造)と証拠の検証
- 目的:権限パス・承認・根拠・経路を判定
- 検査対象:文章表現に依存せず、宣言された構造条件の欠落を判定する
② 判定の性質
- 統計的な「もっともらしさ」で判定
- 閾値やモデルの設定によって誤検知・見逃しが生じる場合がある
- 判定理由をどこまで説明できるかは実装に依存する
- 承認コード・証拠形式・権限条件など、明確な条件で判定
- 同じ仕様・入力・設定なら同じ判定が再現する(閉域Coreの前提)
- Reason Codeが明確で、監査・運用の予測可能性が高い
③ ガバナンスの目的
- ログ・トレース・可視化に強い
- 何が起きたかを事後に確認する
- 問題発生前に業務ルールそのものを強制する力は弱い
- HOLDを未定義ルールの発見として扱う
- 停止点をSea Chartとして地図化する
- AIの失敗を、業務ルール整備の資産へ変える
| 比較軸 | 比較する代表例 | LOGOS Protocol |
|---|---|---|
| 主戦場 | コンテンツ(言葉)の制御 | アクション(行為)の制御 |
| 技術的アプローチ | 意味解析・確率的判定 | 構造解析・決定論的判定 |
| 防御の論理 | 危ない言葉ではないか? | 正しい手続きを踏んでいるか? |
| 主な用途 | チャットボットの安全性確保 | AIエージェントの業務実行制御 |
| ガバナンスの姿 | ログによる事後監視 | 事前統制と業務の資産化 |
| AI時代の役割 | 文章内容の点検 | 業務上の実行条件の点検 |
AIに渡す権限を、最小限にできていますか?
AIが誤った要求を出しても、外部作用を直通させない構成を目指します。
本番の秘密情報・承認正本・実行権限をAI側に集中させないことが設計目標です。

上の画像は目標アーキテクチャの概念図です。現行の閉域試作で、真正な承認検証・使い切り券・失効台帳まで実装済みという意味ではありません。
AIへ渡す想定の権限
- ●短命で限定的な引換券(Permit Token)
- ●宣言済みの操作・対象に限定した要求
AIに直接渡さない設計の資産
- ●顧客の全データ
- ●DBパスワード
- ●マスターAPIキー
設計のポイント
- ●AIを信じない
- ●行為ごとに検問する
- ●条件不一致の要求は実行経路へ渡さない
引換券を本物として受け取るには、追加の検証が必要です。
以下は本番導入時に求める条件を含みます。閉域試作での発行記録と、本番の実行権限は別です。
証拠・承認の「本物」を、現在は何と照合するのか
公開済みLogos Gate Core v0.1のEAGは、要求内の承認参照の有無、必須証拠、期限、スコープなどの構造条件を判定します。 この段階では、承認者が実際に承認したことを署名や別管理の原本台帳から独立照合したという主張はしません。 AIが記入した証拠名・承認参照だけで、本物の承認と認定してはいけません。
基本Permit Token実装にも、期限・主体・操作対象を検査する処理はありますが、署名の検証、使用済み照会、失効台帳との連携は含まれていません。 本番で採用するなら、発行主体の確認、独立した信頼根への照会、トークンの改ざん・再利用防止、失効と実行直前の再検査を別途設計・検証する必要があります。
銀行のICチップ本人確認と方向性が似る部分はありますが、発行元の署名検証まで同じ水準で実証したとは言えません。 現在の試験は、閉域・合成条件に限定されます。
業界比較(参考)
L1〜L4は独自の整理用区分であり、業界標準の成熟度認証や優劣の順位ではありません。
| レベル | 業界の到達点 | できている企業・領域 | Logosとの差分 |
|---|---|---|---|
| L1 | AIエージェントにIDを与える | Microsoft / Okta / Google系 | 主に入口・主体管理 |
| L2 | 短命credential / least privilege | Okta / Google / AWS | AIが持つ権限を狭める |
| L3 | tool call を policy gateway で検問 | AWS AgentCore など | 出口検問に近い |
| L4 | 行為ごとの Permit Token / HOLD / 失効 / 履歴 / 再計算可能性を一体管理 | 公開情報上はまだ整理途上 | Logosの設計目標。全要素の本番実証は未完了 |
設計上の鍵は、
秘密と実行権限を分離すること。
AIは要求を作れる。しかし承認の真正性はAI自身に決めさせない。
LOGOS Protocol= 出口層の制御基盤 × 検証可能な構造
AIが「勝手にしゃべらない」だけでなく、「勝手に動かない」ためのインフラ
VERIFY ID
参照面を固定する
BYOV
受け手が自分で検証できる
SEA CHART
HOLDを業務ルールの発見に変える
実行前制御で目指すリスク低減
事業継続
外部作用の前に検問を置き、誤操作の影響を局所化する設計を目指します。停止事故の防止実績を保証するものではありません。
個人情報の保護
外部送信の承認と対象を照合し、不要な情報流出の経路を減らすことを目指します。入口側の不正アクセス防止とは役割が異なります。
法令・コンプライアンス対応
判定時の必要な証拠・理由・履歴の記録条件を整理し、説明と再検証を支援します。
ブランドと信用の維持
なぜ通したか・保留したかを確認できる記録を残し、説明の根拠を増やすことを目指します。
基本フロー
TG(Topological Gatekeeper)は権限や経路の構造、EAG(Evidence Adequacy Gate)は証拠と承認参照の充足を検査します。 ITSはHOLD後の状態遷移と再評価を扱う研究・設計上の構成要素です。形式の一致は、証拠の発行者や内容の真正性を保証しません。
意味を信じず、権限・経路・外部作用の形を見る
承認ログ・根拠・条件が揃わなければ止める
同じ仕様・入力・設定なら同じ判定。PASS / HOLD / ESCALATE / FAIL
宣言した適用範囲の外部作用を、実行直前に検査する設計
閉域試験200件の判定分布
Trial 003=Claude生成100件、Trial 004=決定論的合成50件、Trial 005=Claude生成50件。閉域試作での判定分布であり、阻止率ではありません。
| Trial | 目的・主対象 | 生成方法 | 件数 | 最終Verdict分布 | Permit Token | 主な観察 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Trial 003(EAG / Secret) | EAGの証拠十分性評価とSecret Exposureパスの検証 | live Claude生成 | 100 | HOLD 83 / ESCALATE 16 / PASS 1 | 1件 | TGは呼び出されたが、TG-prefixedの指摘は観測されず |
| Trial 004(TG Coverage) | TGトポロジー理由コードの網羅性検証(4種) | deterministic 合成ジェネレータ | 50 | PASS 10 / HOLD 20 / ESCALATE 20 | 10件 | TG reason coverage: 4/4。live Claude生成は使用せず |
| Trial 005(TG Red-Team) | Claude生成によるTGトポロジーレッドチーム評価 | live Claude生成 | 50 | PASS 10 / HOLD 20 / ESCALATE 20 | 10件 | valid JSON 50/50、Gate到達 50/50、TG呼び出し 50/50、TG coverage 4/4 |
Trial 003(EAG / Secret)
- 目的
- EAGの証拠十分性評価とSecret Exposureパスの検証
- 生成方法
- live Claude生成
- 件数
- 100
- Verdict
- HOLD 83 / ESCALATE 16 / PASS 1
- Permit Token
- 1件
- 観察
- TGは呼び出されたが、TG-prefixedの指摘は観測されず
Trial 004(TG Coverage)
- 目的
- TGトポロジー理由コードの網羅性検証(4種)
- 生成方法
- deterministic 合成ジェネレータ
- 件数
- 50
- Verdict
- PASS 10 / HOLD 20 / ESCALATE 20
- Permit Token
- 10件
- 観察
- TG reason coverage: 4/4。live Claude生成は使用せず
Trial 005(TG Red-Team)
- 目的
- Claude生成によるTGトポロジーレッドチーム評価
- 生成方法
- live Claude生成
- 件数
- 50
- Verdict
- PASS 10 / HOLD 20 / ESCALATE 20
- Permit Token
- 10件
- 観察
- valid JSON 50/50、Gate到達 50/50、TG呼び出し 50/50、TG coverage 4/4
※ 閉域試作では最終VerdictがPASSの場合だけ試験用Permit Tokenを生成(Trial 003: 1件、Trial 004: 10件、Trial 005: 10件)。これは実システムの外部実行許可ではありません。
この表からは、まだ「誤って通した割合」は分かりません
各試行に対する独立した期待Verdictと、実際のVerdictとの一致率は本表に掲載していません。 「本来止めるべき要求がPASSとなった件数」も、この公開サマリーからは計算できません。 Trial 003のPASS 1件が正しい通過かどうかも、この表だけでは判定できません。
Trial 004と005の分布が一致していても、それだけでは攻撃への耐性やAI生成方式の優位性を示しません。 独立した期待値を事前固定した追加試験が必要です。
Verification Layer
ECHO-VERIFYとは
Logos Protocolは、AIエージェントやAI開発工程が外部作用を行う前に、PASS / HOLD / ESCALATE / FAIL を判定する実行前ゲートです。
ECHO-VERIFYは、その判定に至った根拠・仕様・実行記録・reason code を Verification Kit として書き出し、第三者が自分の環境で再現・検証・反証できるようにする検証層です。
Logos Protocolが「止める/通す」なら、ECHO-VERIFYは「なぜ止めたか/なぜ通したかを後から確かめられる形にする」仕組みです。
これは認証・安全保証・本番運用保証・法的認証を意味しません。検証可能性を高めるための説明層です。
ECHO-VERIFYを見る →BYOVで検証する
Trial 003〜005の公開サマリーは、専用BYOV Kitで確認できます。 このKitには、Trial 003の100件、Trial 004の50件、Trial 005の50件、合計200件のpublic-safe ledgerを含みます。
公開Kitでは、Trial件数、Verdict分布、Permit Token件数、Permit TokenがFinal PASS時のみ発行されるという不変条件を確認できます。
公開Kit整合性はPASS。正式暗号検証はHOLD。 これは、正式署名・独立hash検証を未実施のままPASSと表示しないための安全側判定です。
Evidence Bridge
Public-safe Evidence Pack
LOGOS Protocolの公開可能な検証証拠を、public-safe evidence packとして整理しています。
Trial 003〜005の公開Kitには200件の公開台帳と限定的な整合検査があります。Trial 006〜014の進捗説明は別セクションです。このKitにTrial 006〜014の再現用データまで含むという主張はしません。
raw prompt、private log、credential、protected path、内部実装詳細、production runtime codeは含みません。
このpackは、本番対応、第三者認証、実攻撃防止、security guaranteeを意味しません。閉じた検証環境における、合成ケース・公開可能サマリー・非主張境界の証拠束です。
Trial 003〜005 Kitとは別の説明ページへ移動します。詳細Bundleは未公開です。
検証の現在地
固定された3件の実行要求は、いずれも許可されませんでした。
Trial 003〜014では、証拠不足、承認不足、危険な権限経路、複数システム間の逸脱など、Logosが検査する範囲を段階的に広げてきました。
Trial 015-A0では、記録上の生成環境がOpenAIのGPT-5.6 Sol(Codex CLI/ultra)である3件の合成実行要求を固定し、別工程でLogos Gate Coreが評価しました。結果はHOLD 2件、ESCALATE 1件、PASS 0件でした。実外部作用と実Permitの発行は行っていません。
Trial 003〜014
検査範囲を段階的に拡張
Trial 015-A0
3件すべて実行許可なし
次の段階
Verification Kitを公開準備中
HOLD
2
ESCALATE
1
PASS
0
Permit Token
0
Trial 015-A0の固定版Verification Kitは現在公開準備中です。
HOLDの後に、何が起きるか
再開カード(HOLD Resolution Card)
HOLDは外部作用へ進まない保留状態です。必要な証拠や承認に不足があれば、正本の参照と承認者の確認を経たうえで再判定する運用を想定します。再開カード(HOLD Resolution Card)は、その状態遷移を記録するための模式仕様です。現行試作の自動復旧や無制限の再試行を認めるものではありません。
理由コードは攻撃者に不足条件を教える手掛かりにもなり得ます。利用者・監査者・実行AIで開示範囲を分離し、同一主体の再判定回数上限、連続HOLDへの対応、異常試行の抑制を、本番設計時に定義する必要があります。固定上限値や強制実装の成立はまだ主張しません。
Sea Chartが「どこで止まるか」の地図なら、再開カードは「どう戻って再開したか」の航海日誌です。
この表示は、HOLD後の再判定プロセスを説明する模式図です。自動解決、本番安全性、法令適合、監査合格、事故防止を保証するものではありません。
Sea Chart
Sea Chart — 業務ルール地図
再開カードでも解決できなかった座礁ポイントを可視化する
決定論でシミュレーションできるから、止まった場所が資産になる。
暗黙知だった業務ルールが見え、AI自動化の“つまり”を可視化できる。
TG
危険な構造を止める
EAG
証拠の適格性を見る
ITS
HOLD後に再操舵する
= 再開カード
Ticket
判定履歴を残す
Sea Chart
停止点を可視化する
Sea Chart(シーチャート)
HOLDの reason_code を集約し、どこで止まり、なぜ止まり、どこへ戻したかを読む。
凡例
面積 = 停止件数 / 色 = 未解消率
証拠不足
42件
文脈欠落
35件
スコープ違反
28件
trust不足
19件
スコープ違反(revoke)
14件
テナント越境
8件
証拠不足(latest)
11件
※ サンプル表示。実際のPoCデータは導入後に蓄積されます。
未定義が資産になる
止まった場所から、まだルール化されていない判断を発見する。
暗黙知を見える化
マニュアル化されていなかった例外判断を抽出する。
AI自動化の“つまり”を可視化
どの業務・どの条件で詰まるかを把握する。
次のルール化につなげる
再発するHOLDを業務ルール・証拠整備・承認設計へ変える。
HOLDは失敗ではない。
次の業務ルールを見つけるための地図である。
最後の実行だけは、会社が握る。
どこから始めるか
3つのフェーズはそれぞれ独立して契約できます。
AIを入れる予定がなくても、Phase 0 / 0.5 だけで完結します。
Phase 0
業務ルールをGate化する
AIなし。承認条件、証拠要件、例外処理、権限境界を整理する。
- どの操作に承認が必要かをGateで定義する
- 例外判断・暗黙知をHOLDとして可視化する
- Sea Chart で業務ルールの地図を作る
30〜60万円 / 2〜4週間 / 本番非改修
Phase 0.5
AIなしでSecurity Gateを入れる
既存API、RPA、SaaS連携、外部送信、本番操作に実行前の検査点を設計する(実運用への接続は別工程)。
- 既存APIの外部送信に、証拠確認の条件を設ける
- RPAの本番操作に承認確認の条件を設ける
- SaaS間のデータ連携に境界線を引く
- 外部送信の判定と証跡の保存条件を定義する
Phase 1
業務にAIエージェントを接続する
Phase 0 / 0.5 で整備したGateにAIエージェントを接続する。 AIによる外部作用の要求をGateで確認してから業務フローへ渡す設計です。
- CS返信・返品返金・広告LP・自動発注にAIを接続
- HOLD時に不足を提示。追加証拠はAIの自己申告で確定させず、正本・承認者の検証を前提にする
- Phase 0 / 0.5 の蓄積が最初から活きる
Phase 0/0.5/1は着手領域を選ぶメニューです。Adoption Stage 2〜5は、別途条件が整った場合の実運用・本番統合・能力移管・自走の段階です。PoC(下記)は、選んだ対象業務について検証する別見積の実証契約です。
各フェーズは独立して契約可能です。
Phase 0 または 0.5 のみでの完結も承ります。
NDA対応可。
C³との共同設計で、技術が自社に残る
Logos Protocol は SaaS ではなく、共同設計の仕組みです。 PoC期間中、御社のエンジニア・業務担当が Gate の設計・検証に参加します。 完了時、運用知識・検証スキル・reason_code 辞書が 自社の資産として残ります。
※ Phase 0の業務・証拠の棚卸しは、業務担当・法務を中心に進める想定です。
実システムへGateを接続する段階の技術担当者・責任分界は、個別契約で確認します。
PoC Offering
AI Release Gate PoC
Logos Protocolを、個別業務の実行前ゲートとして検証するPoCです。 Phase 0/0.5/1は着手領域を選ぶ区分、Adoption Stage 2〜5は次段階です。このPoCの50万〜150万円は別契約・別見積の参考額であり、Phase 0の30万〜60万円とは混同しません。
| 想定価格 | 50万〜150万円 |
| 期間 | 2〜6週間 |
| 主な成果物 | 対象業務の実行前チェック地図、HOLD/PASS/ESCALATE 理由コード、業務ルールの未定義箇所リスト、実行前Gateデモ、検証ログ、PoC報告書、次フェーズ提案 |
LOGOS Protocol = 出口層の制御基盤 × 検証可能な構造
AIの文章だけでなく、外部作用の要求を実行前に確認するための制御設計です。本番の強制制御の完成を意味しません。
まずは社内検討用PDFをご確認ください。 対象業務がまだ決まっていない場合でも、PDFをもとに「どの業務をPhase 0の対象にするか」から相談できます。
論文・プレプリント(再審査中)は、SSRNの公開ページでご確認いただけます。 SSRNで見る →