eval000事業始動、eval000 Essential提供開始

三層に分けて自動化する
——Human-in-Commandへのシフト

eval000のメタ評価エンジンは、「一括りの自動化」ではなく、評価という行為を三つの層に分解するアプローチをとります。この三層分解が、Lv3の構造的問題を回避する鍵です。

Layer 01〜02を人間の逐次介入なしに完結させる設計は、従来のHuman-in-the-Loop（AIの都度承認）から Human-in-Command（原理設定と最終判断に集中する人間）への移行を意味します。生成AIの精度がさらに向上した場合に起きるのも、「自動化レベルが上がる」ことではなく、「Layer 01が対応できる評価対象の範囲（ODD）が広がる」ことです。

コンテスト管理からメタ評価まで、
ワンストップで

当社が運営する「award-of」は、オーストラリア発・50カ国以上で導入されているAward Forceの日本正規パートナーです。エントリー受付から審査委員会運営、受賞者通知、表彰式管理まで一元化したコンテスト管理プラットフォームとして、国内のコンテスト主催者への導入実績があります。eval000とaward-ofの統合により、エントリー管理・標準評価算出・フィードバック自動配信を一元化した審査DXを実現します。

代表取締役 武道 誠芳 コメント

会社概要

本リリースに関するお問い合わせ

株式会社テンプロクシー（award-of）　info@eval000.ai　平日 10:00〜18:00（日本時間）

評価の「不公平」は、
構造的な問題です

「あの審査員がいたから通った」「あの審査員がいなければ受賞できていた」——コンテスト、採用、事業評価、グラント審査。こうした声は、評価の現場のどこかで必ず聞こえます。

これは「審査員が悪い」という話ではありません。これは、評価プロセスの設計そのものに内在する、構造的な問題です。

これはノーベル賞受賞者カーネマンらの研究が実証した数字です。「気分」「時刻」「審査する順番」——それだけで評価が19%動く。これが「ノイズ」の正体です。

さらに「バイアス」は、審査員が持つ専門分野・経験・価値観の偏りから生じる系統的なゆがみです。5人の審査員がいれば、5通りの内在化された評価基準があります。「誤差」は、ルーブリック設計の不完全性から生まれます。完璧な評価基準を設計することは、原理的に不可能です。

審査員を増やしても、基準を精緻化しても、この構造的な問題は解決しません。問題の根は、評価プロセスそのものの設計にあります。

「評価を評価する」
という発想の転換

eval000のコアにあるのは、「メタ評価（meta-evaluation）」という概念です。評価のインプットそのものを外側から評価し直す——これがeval000の根本的なアプローチです。

この思想は、哲学者ゲーデルの不完全性定理（どんなルールも内側からだけでは正しさを証明できない）から着想を得ています。そして、数学者バナッハの固定点定理が「反復収束すれば必ず唯一の安定した答えに辿り着ける」という数学的保証を与えてくれます。

この技術は、横浜市立大学大学院 経済学研究科出身の里吉 竜一氏が考案し、現在特許出願中です（特願2026-096693）。リカードの比較優位論、スラッファーのメタ評価理論、ゲーデルの不完全性定理、バナッハの固定点定理——経済学と数学と哲学の交差点から生まれた、唯一無二のアルゴリズムです。

6つの分野で、
評価のあり方を変える

eval000は、評価が行われるあらゆる現場に適用できます。私たちが特に注力しているのは、以下の6つの分野です。

• ① スタートアップ支援機関（SV・JETRO・J-Startup等）
• ② 企業内新規事業審査・イントレプレナー制度
• ③ ビジネスコンテスト（経済団体・自治体・大学）
• ④ 従業員表彰制度・HRアセスメント
• ⑤ 公的機関・行政の補助金・政策評価
• ⑥ 研究費・グラント審査（大学・研究機関）

共通するのは「評価の公正さが、結果への納得感と次の挑戦意欲を左右する」という事実です。eval000が実現する評価の透明化は、コンテストや制度への信頼を高め、優秀な人材・事業・研究が正当に評価される社会の実現に貢献します。

また、award-of.net（Award Force日本正規パートナー）との完全統合により、エントリー受付からAI評価・委員会・受賞者通知・式典管理までを一元化したワンストップの審査DXを実現します。