なぜ「信用」がボトルネックなのか

ビジネスにおける取引の大半は、相手を信用できるかどうかの確認に時間とコストの多くを費やしています。

企業買収なら数ヶ月のデューデリジェンス。ハイエンド人材の採用なら何度もの面接と身元調査。B2B取引なら与信審査と契約交渉。これらすべての根底にあるのは、「相手が本当のことを言っているか分からない」という不確実性です。

私たちは、この信用の検証プロセスをテクノロジーで根本的に書き換えることを目指しています。そのために3つの技術を軸にしています。

1. ゼロ知識証明（ZKP）——嘘がつけない数学的証明

投資家・経営者の方へ

ゼロ知識証明（Zero-Knowledge Proof）は、「情報の中身を明かさずに、その情報が正しいことだけを証明する」暗号技術です。

例えば、ある企業の年間売上が1億円以上であることを証明したいとき、従来は決算書を丸ごと開示する必要がありました。ZKPを使えば、「売上が1億円以上である」という事実だけを数学的に証明し、具体的な数値やその他の財務情報は一切開示しない、ということが可能になります。

これは単なるプライバシー保護ではありません。改ざんが数学的に不可能な証明であり、監査法人の印鑑よりも信頼性が高い。人間の信用に依存しない、純粋な数学による保証です。

エンジニアの方へ

ZKPの核心は、証明者（Prover）が検証者（Verifier）に対して、あるステートメントが真であることをインタラクティブまたは非インタラクティブに証明するプロトコルです。

私たちが注目しているのは特にzk-SNARKs（Succinct Non-Interactive Arguments of Knowledge）で、証明サイズが一定（数百バイト）であり検証が高速（ミリ秒単位）という特性が、リアルタイムのビジネス取引に適しています。

具体的には、財務データや経歴情報をMerkle Treeにコミットし、特定の条件（売上閾値、資格保有、信用スコア範囲等）に対するZKP回路を構築する方針で開発を進めています。

2. 顔トラッキングAI——定性データの強制定量化

投資家・経営者の方へ

現在の採用面接や人事評価は、基本的に「言葉」に依存しています。しかし人間は言葉で嘘をつける。面接の受け答えを練習すれば、本当のストレス耐性や決断力は隠せてしまいます。

私たちが開発しているMVPは、実務に近いシミュレーション環境を提供し、その中でのユーザーの無意識の反応を捉えるものです。具体的には、目線の動き、表情の微細な変化、操作の迷い（バックスペースの回数や操作の躊躇）といった「デジタル・ボディランゲージ」をAIが分析します。

口では隠せても、無意識の反応は隠せない。これにより、従来は「勘と経験」に頼っていた人物評価を、客観的な定量データに変換します。

エンジニアの方へ

技術的には、ブラウザベースの顔トラッキング（MediaPipe Face Mesh等）とキーストローク・マウス操作のイベントログを組み合わせた多モーダルデータ収集を行っています。

抽出する特徴量は大きく3カテゴリです：

  • 視覚的特徴: 瞳孔の動き（サッケード頻度）、瞬き頻度、表情筋の活性パターン（AU: Action Unit）
  • 操作的特徴: タイピング速度の変動、バックスペース率、マウスの迷い（軌道の直線性）、タスク切替パターン
  • 時間的特徴: 回答までの潜時、タスク間の休止パターン、疲労による性能劣化曲線

これらを時系列で解析し、ストレス耐性・意思決定速度・注意力持続性といった潜在特性のスコアリングモデルを構築します。

3. A2A（Agent-to-Agent）経済——AIが取引する世界

投資家・経営者の方へ

近い将来、経済活動の多くはAIエージェント同士が自律的に行うようになります。企業は自社のAIエージェントに意思決定を委任し、エージェント同士が最適な取引相手を探し、交渉し、契約を締結する。

このA2A経済において最も重要なのは、「エージェントが参照できる信用データの質」です。AIはデータに基づいて判断するため、データが不正確であればすべての取引が歪む。

私たちが構築するのは、このA2A経済における信用インフラです。ZKPで数学的に保証されたハードデータと、顔トラッキングAIで強制定量化されたソフトデータ。この2つを組み合わせた信用プラットフォームにAIエージェントがアクセスすることで、5秒で100%信用できる取引を完了させる世界が実現します。

エンジニアの方へ

A2Aプロトコル設計において、私たちは信用データの標準化レイヤーに注力しています。

具体的には、各企業・個人の信用プロファイルをVerifiable Credentials（W3C VC）に準拠した形式で発行し、ZKPベースの選択的開示をサポートします。AIエージェントはこのクレデンシャルをプログラマブルに検証し、事前に定義されたポリシーに基づいて自律的に取引判断を行います。

また、ソフトデータ（人物評価スコア）については、シミュレーション結果をオンチェーンにアンカリングし、改ざん不可能な形で蓄積する設計を検討しています。

3つの技術が交差する場所

ZKP、顔トラッキングAI、A2A——これらは別々の技術ではなく、一つの課題を解くための3つのピースです。

ハードデータ（財務、経歴、実績）はZKPで嘘がつけない状態にする。ソフトデータ（人間性、能力、適性）は顔トラッキングAIで定量化する。そしてこれらをA2A経済の信用インフラとして統合する。

この3つが揃ったとき、情報を隠すことで利益を得ていた旧来の構造は、不可逆的に解体されます。最も価値のあるマッチングが最速で行われ、良い人・良い企業が正当に評価される世界——それが私たちの描く未来です。