9. 研究方向性と未解決課題
第8章の活用事例分析と既存研究の調査に基づき，CADLの実現と発展に向けた研究方向性を整理する。各方向性について，関連する既存研究と，CADLが取り組むべき具体的な研究課題を示す。
9.1 制度の代数的構成理論
複数の制度記述を安全に合成・分解するための代数的基盤の確立が必要である。Benveniste et al. [Foundations and Trends in EDA, 2018] はコンポーネント設計における契約の並行合成 C₁ ⊗ C₂ を理論化したが，制度・プロトコル・アルゴリズムの3層を含む合成の理論は未確立である。例えば，家庭の家事分担制度と共有資源利用制度を合成した際に，義務の衝突やインセンティブの干渉が生じないことを代数的に保証する理論が求められる。
| ID | 課題 | 内容 |
|---|---|---|
| RD-1.1 | 制度合成代数 | 3層（制度・プロトコル・アルゴリズム）を含む制度の並行合成・逐次合成・選択合成の代数的定義と健全性証明。 |
| RD-1.2 | 制度の精緻化関係 | 概要レベル→設計レベル→検証レベルの精緻化が制度の性質を保存することの形式的証明。 |
| RD-1.3 | パラメータ空間の位相構造 | 制度パラメータ空間（α, β, λ）上のモード境界の数学的特性解明。連続性・凸性・単調性の条件。 |
9.2 暗黙知の抽出と制度化
家庭内ルールやコミュニティの慣習など，暗黙的に共有されている制度的知識をCADL記述として明文化する技術の確立が求められる。IndoorWorld [Wu+, Findings of EMNLP 2025] はLLMエージェントの屋内環境での行動シミュレーションを実現しているが，観察された行動パターンから制度ルールを抽出する逆問題（制度のリバースエンジニアリング）は未着手である。
| ID | 課題 | 内容 |
|---|---|---|
| RD-2.1 | 行動観察からの制度推論 | IoTセンサーデータや行動ログから，潜在的な制度ルール（暗黙の権限構造・情報共有パターン・インセンティブ構造）を推論するアルゴリズム。 |
| RD-2.2 | LLMによる制度記述生成 | 自然言語のインタビュー記録や議事録からCADL記述を自動生成する技術。LLMによるSymboleo生成 [Zitouni+, 2025] の手法を制度記述全般に拡張。 |
| RD-2.3 | 制度の暗黙知オントロジー | 暗黙の制度知識を体系的に分類・構造化するオントロジーの構築。Ostrom [1990] のIADフレームワーク [Ostrom, 2005] をCADLの語彙に対応付ける。 |
9.3 制度デジタルツイン
Digital Twins of Organization [Lyytinen+, J. Organization Design, 2024] の概念を発展させ，制度そのものをデジタルツインとして構築・シミュレーションする技術の確立が次世代の研究方向である。vCity [BSC] やSocial Digital Twin [Fujitsu] は物理的・社会的側面のツイン化を進めているが，制度（ガバナンス構造・ルール・インセンティブ）のツイン化は，筆者らの知る限り主な対象としていない。
| ID | 課題 | 内容 |
|---|---|---|
| RD-3.1 | 制度シミュレータ | CADL記述から制度のシミュレーションモデルを自動生成し，制度パラメータの変更による影響をwhat-if分析する技術。MAPFシミュレータとの統合が初期ターゲット。 |
| RD-3.2 | 制度の同期と乖離検出 | 現実の制度運用とCADL記述（ツイン）の間の乖離をランタイム監視で検出し，制度記述の自動更新を行う技術。IEC 62853 [IEC 62853:2018] の変化対応プロセスとの連携。 |
| RD-3.3 | 制度のA/Bテスト | 異なる制度設計を並行運用し，パフォーマンスを比較実験する技術。AI Economist [Zheng+, 2022] のメカニズムデザイン自動化手法との統合。 |
9.4 スケーラビリティと計算複雑性
制度の形式検証とコード生成のスケーラビリティは，実用化に向けた最重要課題の一つである。100以上のアクターと50以上の契約を含むSoS記述の検証を実用的な時間内で完了するためには，検証手法の計算複雑性の理論的解析と，効率的なアルゴリズムの開発が必要である。
| ID | 課題 | 内容 |
|---|---|---|
| RD-4.1 | 制度検証の計算複雑性 | CADL記述の無矛盾性検証，デッドロック検出，安全性検証それぞれの計算複雑性クラスの決定。決定可能性の境界条件の特定。 |
| RD-4.2 | 抽象化に基づくスケーラブル検証 | 制度記述の階層的抽象化により，大規模SoSの検証を効率化する手法。反例駆動抽象精緻化（CEGAR） [Clarke+, 2000] の制度検証への適用。 |
| RD-4.3 | インクリメンタル検証 | アクターの追加・離脱・制度変更に対して，全体の再検証ではなく差分検証で整合性を確認する技術。構成的検証理論の実装。 |
9.5 多文化・多法域対応
CADLが国際的なSoSに適用されるためには，異なる法体系・文化的規範・言語環境に対応する必要がある。EU Data Act（規則 (EU) 2023/2854）は，データ共有合意の自動実行に用いるスマートコントラクトが満たすべき必須要件を定めているが，他の法域（日本・米国・中国等）との制度的互換性は未解決の課題である。
| ID | 課題 | 内容 |
|---|---|---|
| RD-5.1 | 法域間の制度互換性検証 | 異なる法域のCADL記述を合成した際の法的矛盾（例: EU GDPR [Regulation (EU) 2016/679] と日本の個人情報保護法 [Act No. 57 of 2003] の差異）を検出する技術。 |
| RD-5.2 | 文化的規範のパラメータ化 | 集団主義/個人主義，権力距離，不確実性回避等の文化的次元を制度パラメータとしてモデル化し，文化間のガバナンス差異を定量的に扱う技術。 |
| RD-5.3 | 多言語制度記述 | CADLの概要レベル記述を多言語で記述可能にし，AIが言語間の制度的等価性を検証する技術。人が読むテキストを任意の言語で書けることだけを求めるNFR-7（国際化）を超える課題である。 |
9.6 研究ロードマップ
以上の研究方向性を時間軸に沿って整理し，短期・中期・長期の研究ロードマップを示す。
| 期間 | 主要課題 | 内容 |
|---|---|---|
| 短期（2026-2027） | RD-1.1, RD-1.2, RD-2.2, RD-4.1, RD-4.3 | 制度合成の基本理論（RD-1.1）と記述レベル間の精緻化の基本理論（RD-1.2）の確立，LLMによるCADL生成の初期プロトタイプ（RD-2.2），検証の計算複雑性解析（RD-4.1），アクターの参加・離脱時のインクリメンタル検証（RD-4.3）。 |
| 中期（2027-2028） | RD-1.3, RD-2.1, RD-3.1, RD-4.2 | パラメータ空間の数学的解析（RD-1.3），IoTセンサーからの制度推論実験（RD-2.1），制度シミュレータ構築（MAPFシミュレータとの統合実験から着手，RD-3.1），スケーラブル検証手法の実装（RD-4.2）。 |
| 長期（2028-2030） | RD-2.3, RD-3.2, RD-3.3, RD-5.1-5.3 | 暗黙知オントロジー（RD-2.3），乖離検出を含む制度デジタルツインの完全実装（RD-3.2），制度A/Bテスト基盤（RD-3.3），多文化・多法域対応（RD-5.1〜RD-5.3）。 |