概念

根拠追跡可能性

AIの判断根拠を証拠ID・出典・データ時点で追跡可能にする設計原則。

根拠追跡可能性（Evidence Traceability）とは、AIが出した判断・提案・レポートについて、「何の入力データに基づいて、どの時点で、どの出典から得た情報を使って」導かれたのかを、機械可読な形で遡れるようにする設計原則である。単に「AIがそれらしいことを言った」で終わらせず、人や他のエージェントが判断を検証・反証できることを重視する。

Kurageシリーズにおける実装

kurage-lps に収録された各プロダクトでは、この原則が具体的な機構として組み込まれている。

証拠IDの必須化（ksbrain）

日本株・米国株インテリジェンスAPIのksbrainは、判断が参照した入力を evidence_id として返すことを必須化している。存在しないIDは除外され、資料がなければ「証拠不足」と明示する。証拠は正規化・時刻付与・ハッシュ化されて保存されるため、後から監査可能である。

捏造しない・「足りない」と返す（kcbrain / kfxbrain）

暗号資産・FXの判断APIであるkcbrainとkfxbrainは、渡されたevidenceに基づくLLMの見解だけを返し、データが足りない場合は捏造せず「足りない」と正直に返す設計を明示している。これは「事実を作らない」という姿勢を出力構造に組み込んだ例である。

vendor化OSSの出典明記

oss-vendoringとして、コミット固定・許諾的ライセンスのみ・全レスポンスに出典を明記する方式を取る。ライセンス無しのOSSはvendorしないと明言されており、どのOSSのどの版の知能を使っているかが追跡できる。

取引ボットにおける検証と公開（kfreqai / kfxai）

kfreqai（暗号資産）は、毎晩LLM研究員が立てた仮説を自動バックテストにかけ、負けた仮説も台帳に記録して二度と提案しない。677,729予測点の較正監査で過学習を数値特定し、失敗も実ログ付きで公開する。
kfxai（FX）は、ML方向予測モデルを約1万取引のwalk-forward検証で棄却し、その証明スクリプトをリポジトリに含めて公開している。

レポート生成の「データなし」明示（kfinanalyst / ktajp）

「取得できたデータだけで書き、無い項目は『データなし』と明示」することで、ハルシネーションを構造で抑える。ktajpは複数AIの討論結果を根拠とセットで保存し、あとから追跡できる。

なぜ重要なのか

検証可能性: trust-boundaryの考え方と相性が良く、頭脳（AI判断）はお金に触れない代わりに、その判断が正しいかどうかを人が確認できる。
反証材料: vibe-tradingの「AIの提案を鵜呑みにしない」という作法を支える。仮説を数字で採否するループには、根拠の追跡が必須である。
エージェント間取引: x402による従量課金APIは、AIエージェントが自動で呼ぶことを想定しており、機械可読な根拠（証拠ID・データ時点・出典）がなければ、他のエージェントが判断の妥当性を評価できない。