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eval000
    特願 2026-096693IOTEIR 2026 国際学会発表Banach 固定点定理

    評価のラディカルイノベーション。The Radical Innovation
    of Evaluation.

    Noise 0 · Bias 0 · Error 0Noise 0 · Bias 0 · Error 0

    コンテスト審査・人事評価・比較評価——
    外生の原理 N × Evaluation Rubric × SEGT 収束で、
    評価が介在するあらゆる場面のバラつきを数学的に除去します。    Contest judging, HR evaluation, procurement —
    External Principle N × Evaluation Rubric × SEGT convergence
    mathematically eliminates variance in any evaluation process.

    90%
    一次審査工数削減Workload reduction
    12×
    審査処理能力Processing capacity
    100%
    全員 FB レポートFB reports for all
    ≥0.87
    Kappa 係数（目標値）coefficient (target)

    The Problem

    評価の「現実」——4 つの構造的問題The Reality of Evaluation — 4 Structural Problems

    審査員を増やしても・ルーブリックを精緻化しても・生成 AI に採点させても、解決できない問題があります。Adding more evaluators, refining rubrics, or delegating to generative AI — none of these solve the root problems.

    🎲
    ノイズ（Noise）Noise
    気分・時刻・順番による無意識のスコア変動。Unconscious score variation due to mood, time of day, and order.
    同一評価者でも午前・午後で平均 19% 変動（Kahneman 2021）Same evaluator varies avg. 19% between morning and afternoon (Kahneman 2021)
    🧲
    バイアス（Bias）Bias
    専門分野・経験・固定観念による系統的な歪み。権威収束——合議が上位者の評価に引き寄せられる。Systematic distortion from expertise, experience, and fixed ideas. Authority convergence pulls group consensus toward senior evaluators.
    多数決・合議でも解決しない構造的問題A structural problem that voting and consensus cannot solve
    📐
    誤差（Error）Error
    評価者間の採点尺度のズレ。「3 点」の意味が審査員によって異なり、集計が意味を失う。Misalignment in evaluators' scoring scales. "3 points" means different things to different evaluators, making aggregation meaningless.
    生成 AI でも同一プランに最大 12点差が発生Even generative AI produces up to 12-point gaps on the same plan
    💡
    知識・情報の限界Knowledge & Information Limits
    審査員がそもそも評価に必要な知識・情報を十分に持てないという構造的限界。専門外の技術・市場の評価は本質的に困難。The structural limit that evaluators cannot possess all the knowledge needed. Evaluating unfamiliar technology or markets is inherently difficult.
    人間の認知的限界 × 情報の爆発的増加Human cognitive limits × explosive growth of information
    →
    生成 AI は「評価を便利にした」が、「評価を正確にした」わけではありません。
    だからこそ外生の原理 N が規定する Evaluation Criterion に基づく反復再構成で Evaluation Standard v* を生成する eval000 が必要です。    Generative AI made evaluation convenient — it did not make it accurate.
    That is why eval000 is needed: to generate Evaluation Standard v* through iterative reconstruction governed by External Principle N.

    The Solution

    eval000 とは何か——メタ評価エンジンの仕組みWhat is eval000 — How the Meta-Evaluation Engine Works

    eval000 は「評価を、評価する」メタ評価エンジンです。5 段階の評価階層構造と Banach 固定点定理に基づく SEGT 収束計算で、再現可能な Evaluation Standard v* を生成します。eval000 is a meta-evaluation engine that "evaluates evaluation itself." It generates reproducible Evaluation Standard v* through a 5-level evaluation hierarchy and SEGT convergence calculation based on Banach's fixed-point theorem.

    N
    外生の原理 N（最上位）External Principle N (Top)
    審査の目的・意図を体系の外部から与える上位原理。N が全評価プロセスを拘束する。The governing principle supplied from outside the system. N constrains the entire evaluation process.
    ↓規定するGoverns
    EC
    Evaluation Criterion（評価基準）Evaluation Criterion
    「何を良い評価とするか」を定める固定的・外生的な基準。A fixed, external standard defining what constitutes a "good evaluation."
    ↓実装するImplements
    R
    Evaluation Rubric（評価ルーブリック）Evaluation Rubric
    評価項目・配点・判定基準を採点に落とし込む設計書。A specification translating criteria into scoring items, weights, and standards.
    ↓反復再構成（SEGT 収束）Iterative Reconstruction (SEGT Convergence)
    v*
    Evaluation Standard v*（標準評価）Evaluation Standard v*
    SEGT 収束で生成される N に拘束された固定点。再現可能な標準評価値。A fixed point constrained by N, generated by SEGT convergence. Reproducible standard evaluation value.
    ↓適用するApplied as
    EM
    Evaluation Measure（評価尺度）Evaluation Measure
    v* を再利用可能なものさしとして継続活用。同一 N・R で同一 v* が再現される。v* reused as a reproducible measuring standard. Same N & R always yield the same v*.
    CORE FORMULA
    v* = FN(v*, R)
    3 層の根拠が支える技術的信頼性Technical credibility backed by 3 layers of evidence
    特願 2026-096693（特許出願中）JP App. 2026-096693 (Patent Pending)IOTEIR 2026 国際学会発表Banach 固定点定理（1922）
    Banach の縮小写像定理により、同一の評価者集団による入力に同一の写像を反復適用する場合、v* への収束が数学的に保証されます（異なる評価者集団への拡張は本定理の適用範囲外です）。By Banach's contraction mapping theorem, convergence to v* is mathematically guaranteed when the same evaluator group's input is repeatedly mapped through the same function (extending this guarantee to different evaluator groups falls outside the theorem's scope).

    Live Demo Results

    実証データ——差 20.8点 が v* 収束後 0.2点差にEvidence — 20.8-Point Gap Converges to 0.2 Points

    2026 年 8 月 5 日の体験セミナーで実施したライブデモの実値です。BG ルーブリック × 3 ペルソナ審査員が採点するとスコアに最大 20.8点のバラつきが生じましたが、SEGT 収束で Evaluation Standard v* に収束しました。These are actual results from the live demo at our Aug. 5, 2026 hands-on seminar. With BG Rubric × 3 AI persona evaluators, scores varied by up to 20.8 points — then converged to Evaluation Standard v* via SEGT.

    BG ルーブリック · 3 ペルソナ · プランA（某ビジネスプラン）BG Rubric · 3 Personas · Plan A (Business Plan)
    68.2
    実務派Pragmatist
    89.0
    革新派Innovator
    84.0
    バランス派Balancer
    バラつき 20.8点Variance: 20.8 pts
    ↓ SEGT 収束
    80.3
    Evaluation Standard v*
    BG ルーブリック · 3 ペルソナ · プランB（EcoBottle）BG Rubric · 3 Personas · Plan B (EcoBottle)
    73.0
    実務派Pragmatist
    84.0
    革新派Innovator
    84.0
    バランス派Balancer
    バラつき 11.0点Variance: 11.0 pts
    ↓ SEGT 収束
    80.1
    Evaluation Standard v*
    v* の差：わずか 0.2点v* gap: only 0.2 pts
    INSIGHT — v* の本質的価値The Essential Value of v*
    v* と単純平均が近似することがあります。しかし v* の本質的価値は数値の差ではなく「再現可能性」です——同一の評価者集団・同一の入力条件であれば、常に同じ v* が再現されることが Banach の固定点定理により数学的に保証されています（異なる評価者集団間の収束性は、実証研究を継続中の別課題です）。v* and simple averages may sometimes be close. But the essential value of v* is not the number — it's reproducibility: given the same evaluator group and the same input conditions, the same v* is always reproduced, mathematically guaranteed by Banach's fixed-point theorem. (Whether different evaluator groups converge on the same v* is a separate question we continue to validate.)

    Solutions by Domain

    eval000 が解決できる 5 つの分野5 Domains Where eval000 Delivers

    「評価対象がテキストとして提出される場面」であれば、あらゆる分野に SEGT 収束を適用できます。Wherever evaluation subjects are submitted as text, SEGT convergence can be applied across any domain.

    🏆
    コンテスト・審査・表彰Contests, Judging & Awards
    Award Force × eval000 API 連携で審査 DX の全工程をカバー。一次審査工数最大 90% 削減。全員 FB レポート自動配信。Full judging DX via Award Force × eval000 API integration. Up to 90% workload reduction. Automated FB reports for all applicants.
    PoC 不要・即時導入No PoC needed · Immediate
    👥
    人事評価・採用選考HR Evaluation & Recruitment
    360 度評価・採用一次選考に SEGT 収束を適用。学歴・社名バイアスを N で明示的に排除。再現可能な Evaluation Measure を構築。SEGT convergence applied to 360° evaluations and first-pass recruitment screening. Educational and company-name bias explicitly excluded via N.
    PoC 3ヶ月3-month PoC
    📊
    比較評価・ベンダー選定Comparison & Procurement
    B2B 調達・掲載審査・RFP 評価の標準化。「なぜそのベンダーを選んだか」の再現可能な根拠を自動生成。Standardize B2B procurement, listing reviews, and RFP evaluation. Auto-generate reproducible rationale for selection decisions.
    Coming Soon
    🚀
    新サービス・新事業開発New Service & Business Dev.
    既存 AI サービスへの上位レイヤー統合、または新規事業の骨格設計。特許ライセンス供与で競合が模倣困難な評価基盤を構築。Upper-layer integration for existing AI services, or core design for new businesses. Patent license grants an evaluation foundation competitors cannot replicate.
    Coming Soon
    🎓
    研究・教育・非営利Research, Education & Nonprofit
    共同研究・学生 RA 参画・OSS 参照実装（非商用）。評価科学（Evaluation Science）という新領域のパイオニアとして参画できます。Joint research, student RA participation, OSS reference implementation (non-commercial). Join as a pioneer in the new field of Evaluation Science.
    OSS Coming Soon

    Service Structure

    サービス構成——まず 3 ヶ月の PoC からService Structure — Start with a 3-Month PoC

    eval000 は 4 層のサービス構成で提供します。最初は Essential から。Go 判断後のみ本格費用が発生します。eval000 is offered in a 4-layer service structure. Start with Essential. Full costs arise only after a Go decision.

    LAYER 1 — Essential
    使う · アウトソーシングUse · Outsourcing
    ルーブリック設計 → AI ペルソナ採点 → SEGT 収束 → 全員 FB レポート。SaaS 不要、3 ヶ月 PoC から始められます。Rubric design → AI persona scoring → SEGT convergence → automated FB reports. No SaaS needed; start with a 3-month PoC.
    即時導入可（コンテスト系）Immediate (contests)
    LAYER 2 — Platform
    回す · SaaS 連携Run · SaaS Integration
    Award Force × eval000 API 連携で審査 DX プラットフォームを構築。PoC 後の移行先。Build a judging DX platform via Award Force × eval000 API integration. Post-PoC migration target.
    PoC 後に移行Post-PoC migration
    LAYER 3 — License
    埋め込む · 特許ライセンスEmbed · Patent License
    SEGT 収束エンジンの API 提供と特願 2026-096693 に基づく特許ライセンス供与。自社プラットフォームへの組み込み。SEGT convergence engine API and patent license under JP App. 2026-096693. For embedding into your own platform.
    Coming Soon
    LAYER 4 — OSS
    広げる · 非商用Share · Non-commercial
    SEGT 収束の参照実装を GitHub で公開（非商用）。研究・教育・非営利目的での使用・改変・再配布が可能。SEGT convergence reference implementation on GitHub (non-commercial). Free to use, modify, and redistribute for research, education, and nonprofit purposes.
    Coming Soon

    Why Trust eval000

    3 層の根拠が支える技術的信頼性Technical Credibility Backed by 3 Layers of Evidence

    特許出願・国際学会発表・数学的証明——eval000 の技術的根拠は、数学・情報科学・経済学にまたがる学術的系譜に裏打ちされています。Patent application, international conference presentation, and mathematical proof — eval000's technical basis is grounded in an academic lineage spanning mathematics, computer science, and economics.

    FOUNDATION 01
    特願 2026-096693（特許出願中）JP App. 2026-096693 (Patent Pending)
    「生成 AI による評価再構成に基づく標準評価算出方法、装置、プログラム」。特許権者：里吉 竜一氏。類似特許は現時点で未確認。"Standard Evaluation Calculation Method Based on Evaluation Reconstruction Using Generative AI." Patent holder: Ryuichi Satoyoshi. No similar patent identified to date.
    FOUNDATION 02
    IOTEIR 2026 国際学会発表International Conference
    "From Evaluation to Standard Generation: A Generative AI-Based Model for Reproducible Educational Assessment"
    里吉 竜一（Bridgewater State University, MA, USA · 2026.7.28〜29）    "From Evaluation to Standard Generation: A Generative AI-Based Model for Reproducible Educational Assessment"
    Ryuichi Satoyoshi (Bridgewater State University, MA, USA · Jul. 28–29, 2026)
    FOUNDATION 03
    数学的証明——Banach × GödelMathematical Proof — Banach × Gödel
    Banach 固定点定理（1922）：縮小写像の反復は唯一の固定点 v* に収束する。Gödel の不完全性定理（1931）：評価基準を体系の内部から定義することの根本的限界——外生の原理 N が必要な数学的根拠。Banach (1922): iterating a contraction mapping converges to a unique fixed point v*. Gödel (1931): fundamental limits of defining evaluation criteria from within a system — the mathematical basis for External Principle N.

    まず、デモを体験してみませんか？Ready to experience the demo?

    相談・デモは無償です。Go 判断後のみ本格費用が発生します。
    コンテスト審査は PoC 不要で即時導入も可能です。    Consultations and demos are free. Full costs arise only after a Go decision.
    Contest judging can be deployed immediately without a PoC.

    デモ・相談を申し込む →Apply for Demo / Consultation →Essential の詳細を見る →View Essential Service →分野別ソリューション →Solutions by Domain →

    メタ評価エンジン 技術詳細Meta-Evaluation Engine  ｜  会社・運営体制About Us  ｜  特許出願中 特願 2026-096693 ／ Award Force 日本正規パートナーPatent Pending JP App. 2026-096693 ／ Official Japan Partner of Award Force