ピースギア技術：因果解析AI - 共立世界〈パルディ・ルスタリエ〉 | 〈パルディ・ルスタリエ〉

概要

因果解析AIは、未来因果スキャンの出力結果を解析し、人間が理解可能な形に整えるために不可欠な存在である。
未来因果スキャンの観測によって得られるのは、膨大かつ高次元的な干渉パターンの集合であり、それは数万通りに及ぶ未来の可能性の重ね合わせである。
これらは単なる映像や数値の羅列ではなく、時間軸と因果構造が複雑に絡み合った状態で現れるため、人間の認知能力では直接理解することは不可能である。
因果解析AIは、こうした干渉パターンを解析し、それぞれの因果経路の危険度や顕在化確率を数値化し、優先度の高い未来を特定する。
AIの出力は「破局度指標（Catastrophe Index）」などの指標として提示され、専門チームが最終的な意思決定を行う際の基盤となる。
未来因果スキャンの「目」として、観測データを読み解き、予防策の道筋を照らすのが、この因果解析AIの役割である。

構造と運用

構造

因果解析AIの構造は、一般的な機械学習や深層学習とは一線を画している。
それは、通常のコンピュータが処理するデータに比べ、未来因果スキャンから出力される情報があまりにも非線形かつ高次元であるためである。
AIの中核には、自己進化型の量子ニューラルネットワークが組み込まれており、時間的因果関係の非対称性や平行世界の重なりを考慮して学習するよう設計されている。
入力層では、干渉パターンを位相、エネルギー強度、分岐点の特徴量に分解し、それを多次元テンソル空間上で表現する。中間層では、これらのテンソルを再構成し、各経路ごとの顕在化確率を計算する。
出力層では、危険度を定量化した指標を生成し、視覚化可能なフォーマットで提示する。
全体は冗長性を備えた多層構造であり、一部のモジュールに故障や破損が生じても機能を維持できる設計となっている。
こうして、膨大なデータを正確かつ効率的に処理する能力を発揮している。

運用

因果解析AIの運用は、観測のたびに必ず行われる。観測結果が記録されると、データは即座にAIの処理系に送られ、解析が開始される。
AIは短時間のうちに数万通りのパターンを解析し、それぞれの因果経路の危険度、発現確率、介入可能性を評価する。
その過程では、過去の観測記録や現実の歴史情報も参照され、現在の行動が未来に与える影響をシミュレーションする。
解析が終わると、危険度の高い順にランキング化されたリストと、各経路ごとの特徴的な因果連鎖の概要が提示される。
専門チームはこの結果をもとに議論を行い、具体的な介入案を策定する。
AIは人間の意思決定を代行するのではなく、あくまで「選択肢と優先順位」を提示する役割に徹する。
運用中のAIは常に学習を続けており、観測が重なるほど解析の精度も向上する仕組みになっている。
そのため、AI自体が進化し続ける動的な存在であるともいえる。
具体的にはモニター画面上に年代と概要等が表示されるものである。

課題

因果解析AIにも課題は存在する。
最大の問題は、未来データの不確定性に対する評価の難しさである。
未来の情報はあくまで確率的であり、観測結果に対して過剰に意味づけしてしまう危険がある。
AIが算出する危険度や発現確率も完全ではなく、予期しない未来が顕在化する可能性は常に残されている。
また、AIの解析結果に依存しすぎることで、人間側の判断力や倫理的判断が損なわれるという懸念もある。
さらに、AIが自己進化する過程で、観測データに含まれる未来の記憶やパターンが「汚染」されるリスクも指摘されている。
万が一、AIが未来の情報をもとに独自の意思決定を行うようになると、それは深刻な倫理的問題を引き起こしかねない。
そのため、運用には常に監査と規制が伴い、人間による監視が欠かせない。
因果解析AIは強力な補助者であるが、それゆえに過信してはならない存在なのである。