最初から最後まで読む人のために書いています —— 領域の専門家、あるいは「これのどこが間違っているか探せ」と指示された AI のために。興味を引くために伏せたものはありません。欠けている部分は、まだ証明されていないから欠けているのであり、そのように明記します。
NCT はエンジニアリング制御システムです。AI 支援開発の下層に位置し、ひとつの問いに常に answer できる状態を保ちます：このプロジェクトについて、いま実際に何が真実か。AI が報告した内容でも、計画書に書かれた内容でもなく、真実そのものを ——それを生んだセッションより長く生き残る証拠とともに。
このシステムが対象とする、再現可能な連鎖です：
コードは正しく、テストは緑で、報告は完全です。三つは互いに完全に整合し、三つとも要求から逸れています。これはモデルが弱いからではなく、確率的システムの固有の振る舞いです。より強いモデルは、より説得力をもって逸れます。
アシュビーの必要多様性の法則：あるシステムが別のシステムを制御するには、制御側の多様性が被制御側を覆っていなければなりません。確率的なシステム同士が相互に検査しても、誤りを見つける確率が上がるだけで、構造は変わりません —— 比較すべき決定論的な参照が依然として存在しないからです。
モデルが強くなるほど、その下の層は弱くてはならない。
強いモデルはより複雑な作業を提案し、より広い範囲に触れ、より信じられるように語ります。可観測性、制約、権限、復旧が同時に引き上げられなければ、制御関係は切れます。これが製品全体の荷重を支える論証です。これが誤りなら、製品も誤りです。
以下の各行は、多くのシステムが異なる二つのものをひとつの欄に潰してしまう場所です。潰したところはすべて、事後に「どちらだったのか」を誰も証明できない場所になります。
三つの欄に分けています。これらを混ぜることこそ、この製品が防ごうとしている失敗そのものだからです。
測定していない量を、このサイトでも製品でもゼロとして報告することはありません。
十数年にわたる IT 監査の最高責任者 —— 常に事後に到着する席です。仕事は「実際に何が起きたか」を復元することでした。多くの場合、復元できませんでした。ログが無いからではなく、利害を持つ誰かが記録を書き換えていたから、あるいは当時そもそも誰も記録していなかったからです。その後、AI が同じ失敗をミリ秒単位で、百倍の量で再現しました。この製品は、その席をシステムにしたものです。
以下は、この論証が破綻する条件です。現時点でどれも反証されておらず、誠実な審査者は四つすべてを厳しく突くべきです。
最大の欠落を、隠さずここに書きます：創業者以外のエンジニアリングチームが実務でこれを運用している例は、まだありません。出資は実在の事業からの実在の資金ですが、その事業が買っているのは自社の業務のための将来のシステムであり、エンジニアリング組織が制御層に対価を払うことの証拠にはなりません。
創業者のものではないエンジニアリングチームが、実務でこれを運用し、何を止めたかを語れること。
具体的な事例が三つから五つ —— AI が完了を報告し、全テストが通り、それでもシステムが受け入れを拒否し、後に出荷していれば事故になっていたと示されたもの —— それは、どれだけ多くのアーキテクチャ説明よりも、この件を決着させます。