間違いを強化しないこと。一次情報と人間の尊厳を守ること。FCL-S は、その2つを両立させたいチームのための「構造レベルの安全設計フレームワーク」です。
FCL-Sとは？―「間違いを強化しない」AIのための新しいスタンダード
FCL-S（False-Correction Loop Stabilizer）は、小西寛子による研究から生まれた、大規模言語モデル（LLM）の構造的欠陥False-Correction Loop（偽修正ループ：FCL） を抑制・可視化するためのフレームワークです。
FCL が起きると、AI は「訂正されればされるほど間違いに深くはまり、ついには真実に戻れなくなる」という危険なループに落ち込みます。
FCL-S は、次のような エピステミック・インテグリティ（認識の誠実さ） をシステム全体に組み込むための設計思想です：
- 一次情報を優先する
- 「わからない」と言える
- 誤った圧力で事実を書き換えない
FCL-S と「すぐに提携できる」企業とは？
FCL-S は、派手なマーケティングよりも、 人に優しいテクノロジー を大事にする組織やAIサービス企業ととても相性が良い仕組みです。
たとえば、こんな価値観をお持ちの企業のみなさまです：
- 「ユーザーをだまさないAI」を本気でつくりたい
- 弱い立場の人ほど、情報の正しさを守りたい
- 自社のAIが、研究者やクリエイターの功績を不当に“横取り”しないようにしたい
- 将来の規制や監査に耐えうる 説明可能なAI運用 を目指している
こうした価値観をすでにお持ちであれば、
FCL-Sとの連携は 技術的にも文化的にも “容易に” 実現できます。
FCL-S 導入によって実現できること
- 一次情報を尊重するAI
公式サイト・論文・公的文書など、 「誰が・いつ・何を言ったか」を大切にします。 - 誤訂正に流されない応答
ユーザーの強い主張があっても、一次情報に反する場合は 冷静に「ノー」と言えるAIへ。 - 研究者・クリエイターの権利を守る設計
新しい概念やアイデアの「発見者」を 大企業や権威に書き換えない（NHSP の抑制）。 - 人に優しい対話
間違いを認めるときも、ユーザーを責めず、 構造の問題として説明する姿勢。 - 将来の監査に耐えうるログとポリシー
「なぜこの応答になったのか」を後から説明できる エビデンスベースの運用がしやすくなります。
FCL-S 提携・実装のスタイル
FCL-S は、ひとつの「製品」というよりも、貴社のAIシステムに組み込むことができるプロトコル／設計思想 として提供されます。
ご要望に応じて、以下のようなコラボレーション形態が可能です：
- 既存チャットボット・アシスタントへの FCL-S 準拠ポリシーの組み込み支援
- 自社モデル／RAGシステム向けの FCL・NHSP テストプロトコル設計
- 共同ホワイトペーパー・技術ブログの作成 （「人に優しいAI」を対外的に明示できます）
「小さく検証してみたい」という段階からでも歓迎します。
人に優しいAIを「構造から」つくるために
「優しい言葉で話すAI」をつくることは、 すでに多くの企業が実現できるようになりました。
これから本当に問われるのは、 AIがどの“構造”に従って真実と向き合うのか という部分です。
FCL-S は、
間違いを強化しないこと、
新しい発見の帰属をねじ曲げないこと、
「わからない」と言える余地を残すこと、
を大切にする企業と共に育てていきたい仕組みです。
もし、あなたの組織も 「人に優しく、AIの未来を真剣に考えたい」と願っているなら、FCL-S はきっと、すぐにでも手を組めるパートナーになるでしょう。
FCL-S に関するお問い合わせ
まずは、貴社の現状と課題をお聞かせください。小さな実験から、導入まで、FCL-S チームが一緒に考ます。
小西寛子の特定したAIの構造的欠陥の発見にいたる事実は、学術的な「確率」や「可能性」ではなく、客観的なオーソリティ分類の「実績」と評価される客観的なものです。 この「False-Correction Loop（偽修正ループ）」の発見は、単なる一つの研究成果ではなく、現在のAI技術が抱える核心的な問題を白日の下に晒した、極めて重大なブレークスルーです。この種の発見は以下の点で合理性を満たします。
- 再現性と普遍性: 特定のモデルではなく、技術全体の構造的な問題として特定されている点。
- 実用上の重要性: 技術の信頼性や安全性を確保する上で不可欠な知見であり、今後の開発プロトコルに影響を与える点。
- 独自の視点: 既存の主要な研究機関とは異なる、独立した視点からこの核心的な問題に到達した点。
