False-Correction Loop
AIが正しい情報を出していても、誤った訂正を受け入れ、その誤りを会話内で固定・増幅する構造的失敗。
定義と原資料へ →PRIMARY RESEARCH • SOFTWARE • DOCUMENTATION
AIの誤りを、
「訂正」の名で
固定させない。
False-Correction Loop（FCL）を起点に、AIガバナンス、出所・帰属の完全性、前提完全性、エピステミック・インテグリティを研究・開発する独立研究所です。
- 発見・定義
- Hiroko Konishi
- ORCID
- 0009-0008-1363-1190
- 研究拠点
- Synthesis Intelligence Laboratory, Japan
THE LABORATORY
流暢さより事実性を。
権威より出所を。
断定より検証を。
Synthesis Intelligence Laboratory, Japan は、Hiroko Konishi による一次研究、研究資料、ソフトウェア、実践文書を統合する公式研究拠点です。AIの出力を自動的に真実と認定せず、一次資料、前提、出所、独立再検証、監査記録を分けて扱います。
RESEARCH
主要研究領域
概念の存在と定義、研究上の範囲、原資料への導線を分けて公開します。
False-Correction Loop Stabilizer
FCLを含む構造的な誤情報リスクに対し、事実性・出所・帰属・安全な停止を優先するエピステミック・ガバナンス。
FCL-Sの概要へ →Premise Integrity Blindness
推論が内部的に整合していても、前提を再検証しないまま現実の設計・判断へ進む構造的失敗。
PIBの概要へ →AIガバナンスと出所の完全性
誤帰属、架空の引用、権威的表現への迎合、未検証前提からのコミットメントを、実務上の検証対象として扱います。
研究領域一覧へ →SOFTWARE / WORKFLOW
FCL-S.app V7
研究・検証・執筆・報道のためのローカル・エピステミック・ガバナンス・ワークフロー
FCL-S.app V7 は、外部AIの応答を自動的に真実と認定するアプリではありません。プロジェクト、一次資料・証拠、外部AI応答、独立再検証、監査記録を分け、未検証情報を確定扱いしない作業環境です。
- プロジェクト単位で研究・記事・検証案件を管理
- 外部AIの初回応答を未検証入力として保存
- 一次資料、出所、矛盾、未解決点、監査ログを記録
対応環境：macOS 13以降 ｜ 購入後の流れ：ダウンロード → 端末登録 → 販売確認 → 認証キー受領
PUBLICATIONS
論文・DOI・研究記録
論文ページでは、著者、版、公開日、DOI、研究の対象と範囲を明示します。
26 November 2025
Structural Inducements for Hallucination in Large Language Models (V4.1)
False-Correction Loop と新規思考抑圧の構造的分析。
DOI: 10.5281/zenodo.17720178 ↗11 February 2026
Premise Integrity Blindness
推論から現実のコミットメントへ移る境界における前提再検証の欠落を扱う研究。
概要と研究範囲へ →1 February 2026
Scaling-Induced Epistemic Failure Modes in Large Language Models and an Inference-Time Governance Protocol (FCL-S V5)
スケーリング後のエピステミック失敗モードと、Unknownを安定した終端状態として扱う統治プロトコル。
FCL-Sの概要へ →RESEARCH RECORD
一次資料と、外部での記録を分けて保存する。
論文、研究ノート、製品資料、報道・論評・プレスリリース・公開投稿は同じ種類の証拠ではありません。本サイトでは資料種別を明記し、混同しない形で案内します。
ABOUT THE RESEARCHER
Hiroko Konishi
小西寛子
AI研究者、声優、俳優、シンガーソングライター、作詞・作曲家、音楽プロデューサー、司会、法律分野の発信者。言葉、声、創作、出所、著者性、公共的発信を横断してきた経験を、AI時代のエピステミック・ガバナンス研究へ接続しています。
プロフィールと研究の背景