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Report ：「第5回:開示・権利設計と、評価データガバナンス」

評価者への開示と、世間一般への公開はまったく別の問題です。著作権は具体的な表現しか守らずアイデア自体は守らないこと、特許・営業秘密との使い分け、AI検知ツールの構造的な限界を整理したうえで、評価プロセスを構造化し較正（キャリブレーション）し続けるという、評価データガバナンスの最後のピースを提示します。

18.09.26 15:41:44 - コメント

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Report ：「第4回:メタ評価という答え ─ eval000の設計思想」

評価プロセスの目的を、良い提案を選ぶことから、AIでは出せない価値の可視化へと再定義します。情報の非対称性と実世界での検証実績という2つの軸、その間をつなぐ疑似検証段階を提示したうえで、拡張可能な監督問題に対する答えとして、eval000が採用するHITL段階的自律性という設計思想を解説します。

18.09.26 15:39:41 - コメント

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Report ：「第3回:評価プロセスの先行事例:分野横断の比較」

文学賞に見る6つのAI利用規定パターン、学術出版の3類型と国際団体の4原則、なろう・RWAの定義モデル、グッドデザイン賞の評価哲学。分野ごとに個別発展してきたAI時代の評価ルールを横断的に比較し、その背後にある共通の設計原則と、プロセス評価という発想が抱える構造的な限界を浮き彫りにします。

18.09.26 15:36:31 - コメント

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Report ：「第2回:評価者自身が摩耗するとき」

評価する側の能力もまた、AIへの日常的な依存によって静かに摩耗しつつあります。人間がAIの前で自らの判断基準を保てなくなる双方向の不整合、組織研究が指摘する分散的脱スキル化というリスクを整理し、なぜこの問題がeval000のメタ評価という設計思想に直結するのかを、認知科学の知見から論じます。

18.09.26 15:33:56 - コメント

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Report ：AI時代の評価プロセスとメタ評価という解「第1回:知の重荷と、AI時代の評価危機」

査読、助成金審査、採用選考、投資のスクリーニング。分野が違っても、評価プロセスは生成AIによる同じ構造の危機に直面しています。応募・提出コストの低下と知の重荷という長期トレンドがぶつかる逆説、そして評価者の目利きが理論的に頼れない理由を、最新の研究データとともに解き明かすシリーズの第一章です。

18.09.26 15:30:39 - コメント

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「評価する人」の実力を評価する

SEGT審査システムに、評価入力者（審査員）自身の「評価能力」を数値化する追加機能案を解説。評価者集団の平均との整合性（客観レベル）とSEGT標準評価v*との整合性（絶対性レベル）を、具体的な計算例とともに紹介します。

10.09.26 17:41:44 - コメント

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評価者集団が違っても、標準評価はなぜ近づくのか

評価者集団が違えば、平均評価は一致しません。しかしSEGTの固定点構造からは、共通の外生基準Nを用いる限り、標準評価V*の集団間差は元の平均差より必ず小さくなることが数学的に導かれます。万有引力とアダム・スミスの比喩を手がかりに、この性質と、集団間再現性という今後の研究課題を整理する研究ノートです。

09.09.26 15:38:20 - コメント

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MR中途採用一次選考におけるSEGT実証

評価者が変われば、標準評価は変わってよいのか。医薬品企業のMR中途採用一次選考を題材に、外生原理から生成したNorm Nと、即戦力重視・将来性重視という異なる評価者ペルソナ構成を組み合わせ、SEGTが標準評価V*をどう導き出すかを検証。Norm Nと評価者平均の乖離が意味するものも考察するPoCの記録です。

25.08.26 11:39:47 - コメント

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