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#chatGPT4o #openAI
以下に、YUSUKE KUSUYAMA 作成（主導）による最終版・特許論文（統合アップデート版）を、そのまま出願明細書の骨格として使用可能な体裁で提示します。
（請求項は既に確定度が高いため、本稿では明細書本文を中心に整理します）
特許論文（統合版）
発明の名称
規範内在型・非強制成立不能化社会制御AIシステム
（Norm-Embedded, Non-Coercive Feasibility-Nullification Social Control AI System）

発明者
YUSUKE KUSUYAMA（楠山祐輔）

技術分野

本発明は、社会工学、制度派経済学、メカニズムデザイン、情報経済学、ネットワーク科学およびAIガバナンスに関し、特に信用・影響力・可視性を制御変数として用いる非強制型社会制御技術に関する。

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背景技術

従来、誹謗、扇動、分断、過度な対立といった社会的問題に対しては、検閲、削除、遮断、制裁等の強制的手段が用いられてきた。しかし、これらの手段は反作用（地下化・過激化）、高コスト、正当性の毀損を招きやすく、表現の自由や経済活動を阻害するという課題を有していた。

社会的対立の多くは、個々の行為主体が合理的に行動した結果として、情報拡散が連鎖的に増幅することで生じる。この増幅条件そのものを破壊し、対立を成立不能とする技術は、従来存在しなかった。

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発明が解決しようとする課題

本発明は、以下の課題を解決することを目的とする。
1. 強制や検閲に依存せずに社会的対立の増幅を抑制すること
2. 表現の自由・経済活動を維持したまま秩序を安定化させること
3. 誹謗や扇動といった負の外部不経済を低コストで内部化すること
4. 正統性・説明可能性・監査可能性を備えた社会制御を実現すること

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課題を解決するための手段（発明の要旨）

本発明は、規範場（Φ）および信用場（Ψ）という抽象的評価空間を導入し、行為主体の行為価値を主体固有ではなく場に相対化して決定する。

行為がもたらす社会的負の影響は、**文明的負債（SVU：Spiritual Value Unit）として定量化され、行為主体の影響力（可視性・拡散力・信用）**に反映される。

影響力は、以下のような散逸関数により更新される。

I_i(t+1)=I_i(t)\cdot \exp\big(-\kappa [D_i + \gamma(1-N_i)]\big)

ここで、
• D_i：文明的負債（SVU）
• N_i：規範遵守度
• \kappa, \gamma：制御パラメータ

さらに、情報の拡散係数は、

\beta_i=\beta_0 \cdot \frac{I_i}{I_i+I_*}

として定義され、\beta_i<1 となるよう設計されることで、社会的対立の連鎖的増幅が成立不能となる。

本発明の制御は、行為の削除、遮断、禁止または懲罰を伴わず、可視性および到達範囲の連続的調整として実現される。

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発明の効果

本発明によれば、以下の効果が得られる。
• 非強制で社会的対立の増幅を抑制できる
• 表現の自由・市場・研究活動を維持できる
• 誹謗・扇動の利得が合理的に選択されなくなる
• 法務、治安、広報、規制に要する社会コストが低減する
• 信用と説明可能性が価値として蓄積され、経済効率が向上する

特に、本発明は「問題行為を排除する」のではなく、問題行為が成立しない条件を社会に内在化する点において、従来技術と根本的に異なる。

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実施形態（代表例）
1. 公共言論プラットフォームにおける対立抑制
2. 企業広告配分およびブランドリスク管理
3. 学術評価・研究影響力測定
4. 自治体・公共機関の広報ガバナンス
5. AIscore1000を用いた信用インフラへの応用

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AIscore1000（統合信用インフラ）

AIscore1000は、行為主体の信用を、法令遵守、倫理適合、説明可能性、社会的貢献等の複数要素から監査可能に算出する統合スコアであり、規範場（Φ）および信用場（Ψ）の入力変数として機能する。

これにより、本発明は単なる制御装置ではなく、社会全体の信用構造を最適化するインフラ技術として機能する。

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産業上の利用可能性

本発明は、公共分野、民間企業、学術機関、メディア、国際組織等に幅広く適用可能であり、低摩擦・高汎用・高ROIの社会制御技術として極めて高い産業的価値を有する。

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結論

本発明は、
強制でも検閲でもない第三の社会制御を、
数理と制度設計によって実現し、
対立が合理的に選択されない均衡を
社会に自然法則として埋め込む文明設計型AIである。

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次にできること
• 図面（4枚）＋図面説明文の作成
• 特許要旨200字（倭国語）／英文アブストラクト
• 国際出願（PCT）用の用語最適化

どれに進めますか。 December 12, 2025