PROOFPICK — 実行基盤デモ（実装版）

商品選択の「根拠」を証明する

ProofPick は店舗・倉庫に常設する「実行基盤」。その上で複数のロボットが分散して動く。これは核心機能の1シーン。

小麦アレルギーのお客さまが「小麦不使用のルー」を注文した場面

Project ProofPick（分散AI・暗号監査ロボティクス探究班）— 誰でもAIロボを安心して走らせられる社会を目指して

はじめに — インフラ分離モデル使用技術：実行基盤（インフラ分離）
店舗・倉庫はロボットを買わず「場」と「実行基盤」だけを提供。外部のAIロボットがタスクを受注し、完了証明を出すたびに報酬を得る。
→ 以降は、この実行基盤の上でロボットが「商品選択の根拠」を証明する1シーンの実装
STEP 1 — 注文受付（PIIマスク）正規表現＋機械学習
入力（判断LLMへ渡す前）
山田さん（会員No.1234、小麦アレルギー）：「カレー用の野菜と、小麦不使用のルー」
出力（正規表現＋機械学習でフィルタリング済み）
（未実行）
※ 定型は正規表現、曖昧な箇所は機械学習（ローカルLLM）で重篤な情報を除去
STEP 2 — 分岐器（Router）でルート判定regex＋条件判断でトリアージ
この注文は「定型」か「非定型」か？（実際にルールで分類）
定型注文（例：「牛乳1本」）
→ LLMを通さず直接 Lookup へ
非定型・複合注文
→ 分散LLM へルーティング
判定結果：未実行
プロンプトインジェクション防御（ユーザプロンプトレベル）Random Forest 分類器トリアージ
ユーザのプロンプト（注文文）
カレー用の野菜と、小麦不使用のルー
検査結果：未実行
STEP 3 — 候補の比較検討（根拠つき）Lint
候補 A：市販カレールー
アレルゲン：小麦 含有 ✕／198円
根拠: bbox[120,40,80,60] / log_line 1042
候補 B：米粉カレールー
アレルゲン：小麦 不使用 ✓／258円
根拠: bbox[220,40,80,60] / log_line 2057
決定論的Lint：未実行
STEP 4 — 商品Lookupの暗号回路ZK Lookup（ハッシュコミット）
商品テーブル（LUT）から候補を参照し、「正しく比較検討した」ことをハッシュでコミットする。
[候補A: 小麦・198円] ─┐
                      ├─ LUT参照回路 ─→ 比較検討 ─→ 証明 π
[候補B: 米粉・258円] ─┘
証明 π：未生成
STEP 5 — 根拠付き選択比較選択
候補 B（米粉・258円）
根拠：「アレルゲン基準（小麦不使用）に適合」
STEP 6 — お客さまへ提示する「安心バッジ」可視化
✓
アレルギー基準適合
✓
選択の根拠を記録済み
✓
個人情報マスク済み
STEP 7 — 決定証跡（改ざん検証つき）WebCrypto ECDSA

      
署名検証：未実行

    


    
    

      
STEP 8 — 3者切り替え監査ビュー墨塗り監査（DCSS）

      

        
        
        
      

      

        
専門数式は見せない。「✓ アレルギー基準適合」の緑バッジだけ。

      

      
      
    


    
    

      

        
STEP 9 — モデル外で安全を強制（CNEI）操作上限 Level ≤ τ

        
      

      
ボタンを押すと、店内POPに混入した悪意ある指示をゲートが遮断します。

    


    
    

      

        
ロボット制御の安全（VLA動的チャンク）割引累積不一致度

        
      

      

        
未実行行動列の期待値 vs 現在予測のズレを計算

        
不一致度：未計算

      

    


    
    

      

        
報酬の自動決済（コンソーシアムチェーン）ハッシュ連鎖

        
      

      
ブロックチェーン：未生成

    


    
    

      

        
新規ロボの漸進的トラスト（MPT）ステートマシン

        
      

      
トラストレベル：L0（棚スキャンのみ）

    


    

      各ステップはブラウザ標準API（正規表現・SHA-256・WebCrypto ECDSA）で実際に動作します。