askOdin — AI Judgment Infrastructure for Capital Allocation

Technical Registry · Institutional IP Doctrine

決定論的AIのアーキテクチャと知的財産

// THE askOdin PROTOCOL STACK

askOdinは、ソフトウェアの画面ではありません。データルームとパートナー会議の間にある空白を埋める、決定論的な検証インフラです。

一般的なAIプラットフォームは、資料の上にLLMを重ね、語りを要約します。askOdinは、情報の抽出と評価を厳密に分けています。意味を扱う層が、人が書いた非構造の語りを読み取ります。中核のアーキテクチャは、特許出願中で、数学的に決定論的であり、構造の物理を評価します。

このアーキテクチャは、米国仮特許出願4件によって保護されています(米国特許商標庁による仮出願の説明、英語)。

4 米国仮特許出願
0 言語モデルが見る評価値
110,000+ ベンチマーク・コーパス

// The Deterministic Split

抽出はLLM、評価はGo。分けているからこそ、出所を保証できます。

Column 01 · The Trap

確率的なうわべ

一般的なAIデューデリジェンス・ソフトウェアは、データルームの上にLLMを重ね、それにビジネスモデルの検証を期待します。これは構造的に成り立ちません。生成モデルは確率的であり、構造の物理ではなく、語りの滑らかさのために最適化されています。確実に監査することはできません。

Column 02 · The Architecture

askOdin のアーキテクチャ

askOdinは、抽出と評価を構造的に分けています。

  1. 1. 抽出:言語モデルは、非構造の語りを読み取り、変数を数学的な制約に対応させることだけを行います。
  2. 2. 評価:RUNE Protocol が決定論的に実行します。構造化された変数を5つの柱と3つの監査チェックで採点し、その結果を、公開されている案件データをもとに算出した 110,000+ の Clarity Score からなるベンチマーク・コーパスの中に位置づけます。

The Provenance Ledger

評価したすべての主張に、主張ごとの暗号学的ハッシュが付きます。投資委員会やLPが Clarity Score に異を唱えたとき、その評価は記録から再構成できます。判定は決定論的なので、記録された変数からは同じスコアが導かれます。数学的に再構成でき、説明責任に耐える記録です。

記録と保持の扱い:セキュリティとデータの取り扱い →

// THE PROTOCOL STACK

プロトコル・スタック

SYSTEM RUNE // LAYER 01

RUNE Protocol™

U.S. PATENT PENDING 63/948,559
層
領域特化型の中間表現コンパイラ
機能
中核となる審査のプロトコルです。RUNEは、非構造の財務的な語りを取り出し、有向非巡回グラフに変換します。そのうえで、構文、論理の物理、規制適合の3段階でコンパイルを行い、もろさのスコア(Brittleness Score)を伝播させ、実行の前にコンパイル時エラーを示します。

CLAIM 01

コンパイル時エラーの検出

論理の物理への違反(例:market_share > 100%)を、分析が一語も生成される前に特定します。後からではありません。

CLAIM 02

不確実性の伝播

出典となる主張の意味的な曖昧さを、その後のすべての計算に数学的に伝播させます。もろい前提が、自信ありげな数字の中に隠れることはありません。

UNSTRUCTURED INPUT

「2027年度までに、獲得可能な市場の140%を獲得する見込みです。」

↓ rune compile
{
"var": "market_share",
"value": 1.40,
"constraint": "<= 1.0",
"brittleness": 0.73,
"status": "VIOLATION"
}
SYSTEM RAVEN // LAYER 02 SEALED

RAVEN Protocol™

U.S. PROV. PATENT NO. 63/994,876
層
資料間の三角検証エンジン
機能
性質の異なる資料が集まるデータルームのための検証層です。RAVENは、ピッチ資料、財務モデル、裏づけ資料をまたいで、敵対的な三角検証を行い、資料間の矛盾を表に出します。たとえば、PDFに書かれた主張を、Excelのモデルに組み込まれた数式と照合します。
注記
RAVENの三角検証エンジンのアーキテクチャ上の仕組みは、米国仮特許出願第63/994,876号により保護されており、公開していません。askOdinが提供するのは検証の機能であって、ソースコードではありません。

CLAIM 01

矛盾の保持

ピッチ資料とモデルが食い違うとき、その矛盾を保持したまま示します。単一のコンテキストで動くモデルのように、もっともらしい辻褄合わせでならすことはしません。

CLAIM 02

資料をまたぐ出所の追跡

照合したすべての数値を、PDF、スプレッドシート、メモといった異なる形式をまたいで、その出所までたどります。どの二つの出典がぶつかったのかを、資本配分者が正確に確かめられます。

THREAD A · PDF
deck.pdf · p.7
売上高
$5.0M
✕
THREAD B · XLSX
model.xlsx · C12
売上高
$1.2M
KILL SHOT 資料間で $3.8M の差が説明されていない
SYSTEM NORN // LAYER 03

NORN Protocol™

U.S. PROV. PATENT NO. 64/011,252
層
時系列の意味的ドリフト検出器
機能
時系列の状態を追跡します。NORNは、時系列に並んだ資料を評価し、Presentation Score(語りの主張の密度)と Clarity Score(構造的な論理の健全性)の乖離を取り出します。語りが強まる一方で、その下の事業の物理が劣化していく Narrative Inflation を、数学的に検出します。

CLAIM 01

潜在的なドリフトの算出

Narrative Inflation を示します。プレゼンテーションの語調は強まり ΔP ≥ 0、その下の構造は静かに劣化していく ΔC < 0 状態です。

CLAIM 02

グラフの遡及的な重み付け

確認された構造的な失敗を用いて、今後の案件照会における関係の減衰の重みを調整します。

SEMANTIC DRIFT · Q1→Q3
— Presentation— Clarity
Q1 Q2 Q3 DRIFT DETECTED
ΔPresentation +0.31 ΔClarity −0.44
SYSTEM JUDGE // LAYER 04

JUDGE Protocol™

U.S. PROV. PATENT NO. 64/017,488
層
非対称・ノンパラメトリックな較正器と実行時サーキットブレーカー
機能
決定論的な免疫系です。汎用のLLMは説得のために最適化されています。askOdinは、物理のためにコンパイルします。下層の言語モデルが新しい確率的なハルシネーションを生成した場合、JUDGEはその出力を遮断し、資料内の意味的な差分を算出し、新しい論理制約を動的に合成して、そのルールを稼働中のメモリにアトミックに読み込みます。同じ種類の論理の破綻は、以後すべてのパイプラインで抑え込まれます。

CLAIM 01

ルールの自動コンパイル

資料内の意味的な差分を評価し、新しい制約をその場で合成します。エンジンは、読みながら自らのガードレールを書きます。

CLAIM 02

アトミックなホットロード

新しい制約を、数千の並行実行スレッドに、停止時間なしで読み込みます。その下にあるニューラルネットワークには手を加えません。

judge · runtime.go HOT-LOAD
payload := llm.Hallucinated()
rule := compile(
"revenue.deck == revenue.xlsx"
)
mu.Lock()
rules["r_4821"] = rule
mu.Unlock()
✓ constraint live · 0ms downtime

// Output Layer

出所の記録(Provenance Ledger)

askOdinのスタックは、実行のたびに、数学的に追跡可能な記録を発行します。確率的な「推奨」は出しません。結論に至った論理と数学的な根拠を、そのまま再構成できる形で記録します。

これが、今日の受託者責任を果たすために求められる注意の水準です。

// FAQ

よくある質問

決定論的なAIと確率的なAIの違いは?

確率的なAI、たとえば大規模言語モデルは、次に来そうな言葉を確率にもとづいて生成します。そのため、同じ質問でも次に聞いたときには別の答えが返ることがあります。決定論的なAIは、固定されたルールから答えを計算します。同じ入力からは、毎回同じ出力が返ります。askOdin は両方を役割ごとに使い分けています。言語モデルが資料から主張を抽出し、決定論的なGoのエンジンがそれを評価します。同じ入力から同じ Clarity Score が返るのは、このためです。

askOdin は、言語モデルを使っているのか?

使っています。ただし、抽出のためだけです。言語モデルが資料を読み、型の決まった主張を取り出します。評価は行いません。評価は、言語モデルの外にある決定論的なエンジンが実行します。言語モデルが読み、コンパイラが判定します。

特許は登録済みか、それとも仮出願か?

米国で仮特許出願を4件行っています。RUNE(63/948,559)、RAVEN(63/994,876)、NORN(64/011,252)、JUDGE(64/017,488)です。はっきり申し上げると、出願済みの仮出願であり、登録された特許ではありません。米国の仮出願は公開されないため、現時点で公報から内容を確認することはできません。

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このスタックを、貴社の投資委員会の前に置きます。集計結果は、Q1 2026 マクロ監査(英語)でご覧いただけます。

データルームを動かす前に:何を、どれだけの期間保持するのか。どの管理策がポリシーで、どれが実装済みか →

// askOdin PROTOCOL STACK

// RUNE Protocol™  ·  U.S. Prov. Patent No. 63/948,559

// RAVEN Protocol™  ·  U.S. Prov. Patent No. 63/994,876  ·  Architectural mechanics sealed

// NORN Protocol™  ·  U.S. Prov. Patent No. 64/011,252

// JUDGE Protocol™  ·  U.S. Prov. Patent No. 64/017,488

// askOdin Pte. Ltd. © 2026  ·  Confidential & Proprietary Infrastructure