デジタルコンサルティングファームのMassive Act、人とAIの「意思決定の信頼性」を科学する独自AI技術「DDIM™」の中核技術で特許取得

― 妥当性・透明性・説明責任を統合評価。AI時代の意思決定インテグリティを支える新たな技術基盤の社会実装へ ―

MASSIVE ACT.INC

2026年9月28日 11時32分

株式会社Massive Act（本社：東京都港区、代表取締役：高萩遼介、以下「Massive Act」）は、人間およびAIが関与する意思決定プロセスを構造化し、その妥当性・透明性・説明責任を統合的に評価する独自技術「DDIM™（Decision Data Integrity Model）」の中核技術について、特許を取得したことをお知らせいたします。

取得した特許は、「意思決定プロセスのインテグリティを評価する情報処理システムおよび情報処理方法」（特許第7917862号）で、2026年9月1日付で特許に登録されました。

DDIM™が対象とするのは、AIモデル単体の精度や説明可能性だけではありません。

経営判断、DX投資、マーケティング、AI活用などにおいて、「その意思決定は、十分な根拠に基づいているか」「異なる立場から検証しても妥当か」「第三者に説明できるか」という、意思決定プロセスそのものの品質を評価対象とします。

Massive ActはDDIM™を、AI活用の高度化とともに重要性を増す「Decision Integrity（意思決定インテグリティ）」を技術的に支える評価アーキテクチャとして位置づけ、企業・組織における社会実装を進めてまいります。

■特許概要

特許番号：特許第7917862号

発明の名称：意思決定プロセスのインテグリティを評価する情報処理システムおよび情報処理方法

登録日：2026年9月1日

特許権者：株式会社Massive Act

発明者：高萩遼介

AIが高度化するほど、「何を答えたか」以上に「なぜ、その判断を採用したのか」が問われる

生成AIをはじめとするAI技術の急速な普及により、企業における意思決定のあり方は大きな転換期を迎えています。

これまで人間が行っていた分析、予測、提案の一部をAIが担うことで、意思決定の高速化・高度化が進む一方、新たな課題も顕在化しています。

AIが高度な提案を生成できたとしても、その提案を「なぜ採用したのか」という最終的な意思決定責任は、組織からなくなるわけではありません。

また、人間による意思決定についても、会議資料、分析データ、専門家の意見、AIによる分析、過去の経験など複数の情報が混在することで、判断根拠そのものが複雑化しています。

結果として、

・判断の根拠がどこにあるのか

・根拠となった情報は信頼できるのか

・判断に偏りや矛盾が含まれていないか

・反対の根拠が適切に検討されているか

・誰がどの情報をもとに判断したのか

・後から第三者が同じ意思決定を検証できるのか

といった、「意思決定そのものの品質」を問う必要性が高まっています。

Massive Actは、この課題を単なるAIの説明可能性の問題ではなく、人間とAIが協働する時代における意思決定インテグリティの問題として捉え、DDIM™を開発しました。

「答え」ではなく、「答えに至る構造」を評価するDDIM™

DDIM™の特徴は、意思決定の最終結果だけを見るのではなく、その判断に至るプロセスそのものを計算可能な構造へ変換することにあります。

意思決定を構成する「主張」「根拠」「反証」「出典」などの要素と、それらの関係性を構造化。

さらに、それぞれの情報について、信頼性、因果的な整合性、情報の偏り、倫理的リスク、情報鮮度など複数の属性を解析することで、意思決定を多面的に評価します。

そのうえで、DDIM™では意思決定の品質を大きく3つの観点から捉えます。

●Validity｜妥当性
判断を支える根拠や反証、その関係性を解析し、意思決定の論理的・構造的な妥当性を評価。

●Transparency｜透明性
判断根拠や情報間の関係がどこまで開示・追跡可能であり、第三者による検証が可能かを評価。

●Accountability｜説明責任
判断の根拠、承認・検証プロセスなどから、その意思決定について組織がどこまで説明責任を果たせる状態にあるかを評価。

これらを統合することで、意思決定プロセス全体のインテグリティを定量的に捉えます。

独自の数理モデルにより、意思決定を「構造」と「スコア」の双方から解析

DDIM™では、意思決定を構成する各情報を独立した要素として評価するだけではなく、各要素がどのようにつながり、最終判断を支持または反証しているのかという関係性まで解析対象とします。

概念的には、

意思決定情報
→ 構造化
→ 各要素の品質評価
→ 根拠・反証関係の解析
→ Validity / Transparency / Accountability評価
→ 意思決定インテグリティの統合評価

という多層的な評価アーキテクチャを採用しています。

内部では複数の属性値、関係強度、評価係数等を用いた独自の数理モデルによりスコアリングを行い、単なるチェックリストでは捉えることのできない「意思決定構造全体としての信頼性」を解析します。

なお、具体的な数理モデル、パラメータ設計およびアルゴリズムの詳細については、中核技術として知的財産管理の対象としています。

評価して終わらない。意思決定そのものを改善するフィードバックループ

DDIM™が目指すのは、意思決定に「点数を付ける」ことではありません。評価結果から、意思決定のインテグリティを低下させている要因を特定し、

「重要な判断根拠に一次情報が不足している」
「特定の主張に対する反証検討が不足している」
「判断根拠間に整合性の弱い箇所が存在する」
「第三者が追跡するための情報が不足している」

といった改善ポイントへ変換します。

さらに生成AIを組み合わせることで、分析結果を人間が理解・実行できる自然言語の改善提案として提示。評価 → 課題特定 → 改善 → 再評価というフィードバックループを形成し、組織の意思決定品質そのものを継続的に高度化することを目指しています。

■ 代表取締役高萩遼介（本技術発明者）コメント

AIが高度化するほど、企業の意思決定は必ずしも簡単になるわけではありません。むしろ、AIやデータから多くの選択肢が提示されるからこそ、「なぜその判断を選んだのか」を説明することの重要性は、これまで以上に高まっていくと考えています。

私たちはデジタルマーケティングやDXの現場で、多くの意思決定に関わってきました。その中で感じてきたのは、同じデータを見ても、誰が、どの根拠を重視し、どの反証を検討するかによって、結論は大きく変わるということです。にもかかわらず、その「判断に至るプロセス」自体を客観的に評価する仕組みは、まだ十分に確立されていません。

DDIM™は、AIに意思決定を委ねるための技術ではありません。人間とAIが行う意思決定を構造化し、その妥当性・透明性・説明責任を検証可能にすることで、より信頼できる意思決定を支えるための技術です。AI時代だからこそ、最終的に重要になるのは「AIが何を答えたか」だけではなく、「私たちは、なぜその判断をしたのかを説明できるか」です。その説明可能な意思決定の蓄積こそが、企業にとって新たな知的資産になると考えています。

今回の特許取得を一つの起点として、DDIM™を単なる評価モデルに留めず、企業の経営判断やDX・AI活用における意思決定品質を支える技術基盤へと発展させてまいります。