Right Reasons

Right Reasons

AI エージェントが組織の推論に確定的にアクセスできるようにする、構造化されたビジネスオントロジーです。

Markdown + RAG を使う AI エージェントは、「なぜ？」という質問に対して想起率が 0％です。同じエージェントが Right Reasons を使うと、想起率は 100％になります。独立した 2 人の評価者が、48 セッションにわたって検証しました。実験結果の全文 →

実験結果

実際のビジネス領域で検証しました（48 回の実行、8 種類のタスク、独立した 2 人の LLM 評価者）。

指標	Markdown + RAG	Right Reasons	差
エンティティ想起率	0.514	0.976	+90%
「なぜ？」という質問の想起率	0.000	1.000	0% → 100%
推論の品質	1.96 / 5	4.33 / 5	+121%
安定性（分散）	1.457	0.472	3 倍安定
レイテンシ	284.6s	183.8s	35% 高速化
ペア比較での勝利数	0	20	（引き分け 4）

手法と結果の全文 →

機能

Right Reasons は、ビジネスナレッジを 4 層のオントロジーにマッピングします。

LORE      (beliefs, worldview)
  ↓ interpreted_into
VISION    (goals, theses, priorities, boundaries)
  ↓ operationalized_into
RULES     (policies, decision rules, tactical concepts)
  ↓ applied_to
OPERATIONS (initiatives, decisions, tasks, events)

各層をつなぐすべての関係にはアサーションが付与されます。これは、その関係が存在する理由を明示的に説明するものです。これにより AI エージェントは、あらゆる業務上の意思決定から、その根拠となる基本的な信念までをたどることができます。

主な概念

• 確定的な検索：ベクトル検索ではなく SQL クエリを使用します。確率的なハルシネーションは発生しません。
• 具体化可能な関係：すべてのエッジに、バージョン管理された「なぜ？」の説明を付与できます。
• 人間による検証：AI が提案した変更はすべて、差分ベースの承認を経ます（Dolt はデータ版の Git です）。
• OPS Contracts：外部システムの作業に組織のコンテキストを付与する、推論エンベロープです。
• EPICAL パイプライン：抽出 → 熟考 → 質問 → 調整 → 認証 → 読み込み。

クイックスタート

前提条件

• Docker と Docker Compose
• Python 3.11+

1. データベースを起動する

docker compose up -d

これにより、スキーマとサンプルのシードデータを使って Dolt が初期化されます（4 つすべての層にわたる 11 個のオブジェクト、8 個の関係）。

2. MCP サーバーをインストールする

cd mcp-server
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e .

3. AI エージェントを接続する

Claude Desktop / Claude Code の MCP 設定に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "right-reasons": {
      "command": "/path/to/mcp-server/.venv/bin/right-reasons-mcp",
      "env": {
        "RR_DOLT_HOST": "127.0.0.1",
        "RR_DOLT_PORT": "3307",
        "RR_DOLT_DATABASE": "right_reasons"
      }
    }
  }
}

4. 試してみる

エージェントに次のように尋ねます。

Why did we choose Provider A over Provider B for identity?
Use the get_explanation_packet tool with object ID "ex_ops_02".

エージェントは、次の推論の連鎖をたどります。

• OPERATIONS：Provider A を選択（手頃な価格で、OIDC に対応）
• RULES：まず手頃な ID プロバイダーを使い、後で移行を計画する
• VISION：マイクロプレナー向けのセルフサービスツールを構築する
• LORE：小規模事業者は自分で会計処理を行いたいと考えている

MCP ツール（18）

クエリツール（9）

ツール	説明
list_objects	層、タイプ、検索語、検証ステータスで絞り込んでオブジェクトを一覧表示
get_object	単一オブジェクトの詳細を取得
list_relations	アサーションの説明付きで関係を一覧表示
get_relation_assertion	関係のアサーション履歴全体を取得
traverse_graph	オントロジーグラフをたどり、「なぜ？」の連鎖を追跡
get_schema_info	すべてのオブジェクトタイプ（14）と関係タイプ（20）を取得
get_authentication_trail	誰が提案、確認、検証したかの監査履歴
get_explanation_packet	オブジェクトのコンテキスト全体を 1 回の呼び出しで取得
query_sql	高度なクエリ向けの読み取り専用 SQL

変更ツール（4）

ツール	説明
create_session	EPICAL インテークセッションを開始
propose_object	候補オブジェクトをステージング（昇格の前に認証が必要）
propose_relation	候補関係をステージング
promote_candidate	認証済み候補を正式版に昇格

OPS Contract ツール（3）

ツール	説明
generate_ops_contract	オントロジーから外部作業向けの推論エンベロープを自動生成
get_ops_contract	解決済みの参照を含むコントラクトを取得
list_ops_contracts	ステータスまたは種類でコントラクトを一覧表示

Dolt ツール（2）

ツール	説明
dolt_status	作業セットのステータス（git status と同様）
dolt_diff	コミット間の行レベルの差分（git diff と同様）
dolt_commit	メッセージを付けて変更をコミットします

EPICAL：知識がオントロジーに取り込まれる仕組み

Right Reasons では、AI エージェントが正規オントロジーに直接書き込むことはできません。すべての知識は EPICAL パイプラインを通過します。

Source docs ──▶ EXTRACT ──▶ PONDER ──▶ INTERROGATE ──▶ CALIBRATE ──▶ AUTHENTICATE ──▶ LOAD
                  │           │            │               │              │              │
               raw text    identify     challenge       adjust        human           promote to
               intake      candidate    claims &        confidence    validates       canonical
                           objects &    assumptions     scores        via Dolt        ontology
                           relations                                 diff review

ステージ	実行内容	担当
Extract	ソース文書を解析して断片化します	エージェント
Ponder	候補となるオブジェクトと関係を特定します	エージェント
Interrogate	主張を検証し、欠落を明らかにします	エージェント
Calibrate	確信度と持続性のスコアを調整します	エージェント
Authenticate	人間が Dolt の差分を確認し、承認または却下します	人間
Load	認証済みの候補を正規のステータスに昇格させます	エージェント

認識論的な境界は厳格です。promote_candidate には、ステータスが authenticated または calibrated であることが必要です。エージェントが人間による検証を迂回することはできません。

OPS Contracts：外部作業のための推論エンベロープ

OPS Contracts は「ラストマイル」の課題、つまり組織の推論を実際に作業が行われるシステム（Jira、CI/CD、計画ツール）にどう届けるかを解決します。

OPS Contract はタスクマネージャーではありません。推論エンベロープ、つまり外部システムの作業項目に範囲を限定した組織的なコンテキストを添付するクリップです。

External work item          OPS Contract                    Ontology
(Jira, GitHub, etc.)        (reasoning envelope)            (4 layers)
┌──────────────┐     ┌─────────────────────┐     ┌──────────────────┐
│ TASK-123:    │────▶│ Clauses (from RULES)│◀────│ RULES: policies, │
│ Prepare      │     │ Constraints         │     │ decision rules   │
│ annual       │     │ Success criteria    │     ├──────────────────┤
│ report       │     │ References (31)     │     │ VISION: goals,   │
│              │     │ Reasoning chain (13)│     │ boundaries       │
└──────────────┘     └─────────────────────┘     ├──────────────────┤
                                                  │ LORE: beliefs,   │
                                                  │ worldview        │
                                                  └──────────────────┘

エージェントは、1 回の呼び出しでこれを生成します。

generate_ops_contract(
    external_work_ref="jira://TASK-123",
    description="Prepare annual report for submission",
    contract_kind="annual_reporting"
)

この契約は、実行エージェントに対して、このタスクがなぜ重要なのか、どのルールが適用されるのか、どの境界を越えてはならないのかを伝えます。エージェントがオントロジー全体を自ら照会する必要はありません。

スキーマ

完全なスキーマは schema/LOAD1st_bootstrap.sql にあります。

主要なテーブル：

• rr_object — レイヤー、確信度、検証ステータスを含む正規のビジネスオブジェクト
• rr_relation — オブジェクト間の型付きエッジ
• rr_relation_assertion — バージョン管理された「なぜ？」の説明（再化可能な関係）
• rr_object_type — 4 つのレイヤーにまたがる 14 種類の型
• rr_relation_type — 5 つのファミリーに属する 20 種類の関係タイプ
• ops_contract — 外部の作業項目向け推論エンベロープ
• src_session、src_candidate_object、src_candidate_relation — EPICAL の取り込みパイプライン
• src_authentication_event、rr_validation_record — 監査証跡

オブジェクト型（14）

レイヤー	型	説明
LORE	lore_item	基盤となる信念または世界観の要素
VISION	strategic_goal	より長期的に実現したい成果
VISION	strategic_thesis	成功をどのように生み出すかに関する方向性を示す信念
VISION	strategic_priority	戦略的な方向性間の相対的な重み付け
VISION	strategic_boundary	戦略上の禁止領域または明示的な制限
RULES	policy	上位レイヤーの戦略から導かれる運用ポリシー
RULES	decision_rule	行動を形作る個別のロジック
RULES	escalation_rule	上位へのエスカレーションまたは人間によるレビューのトリガー
RULES	tactical_concept	再利用可能な、適用済みの運用パターン
OPERATIONS	initiative	範囲が定められた取り組みまたはプログラム
OPERATIONS	situation	解釈を必要とする進行中の状況
OPERATIONS	decision	選択または推奨された行動方針
OPERATIONS	task	具体的な行動単位
OPERATIONS	event	観測された結果またはシグナル

関係タイプ（20）

5つのファミリーに分類されています。再実体化可能な関係（✓）には、バージョン管理された主張の説明を付与できます。

Transition — 推論の中核を形成するレイヤー間のリンク：

Code	Description	Reifiable
interpreted_into	LORE → VISION の解釈上の移行	✓
operationalized_into	VISION → RULES の運用化	✓
applied_to	RULES → OPERATIONS の適用	✓

Structural — レイヤー内の関係：

Code	Description	Reifiable
supports	肯定的な貢献
constrains	制限する関係
conflicts_with	緊張または対立
depends_on	依存関係
affects	実質的な影響
relevant_to	文脈上の関連性

Reasoning — 正当化と優先順位付け：

Code	Description	Reifiable
justified_by	明示的な推論による裏付け	✓
validated_against	別のオブジェクトに照らした検証	✓
prioritized_over	相対的な順位付け	✓
escalates_to	エスカレーション先	✓

Governance — 所有権と権限：

Code	Description	Reifiable
owned_by	所有権
reviewed_by	レビュー関係
authorized_by	承認
overridden_by	上書き（説明を伴う）	✓

Feedback — 観察と結果：

Code	Description	Reifiable
observed_in	コンテキスト内での観察
resulted_in	因果的な結果	✓
evaluated_by	評価	✓

アーキテクチャ

┌─────────────┐     ┌──────────────┐     ┌──────────┐
│  AI Agent   │────▶│  MCP Server  │────▶│   Dolt   │
│ (Claude,    │     │  (Python /   │     │  (Git    │
│  GPT, etc.) │◀────│   FastMCP)   │◀────│  for     │
│             │     │  18 tools    │     │  data)   │
└─────────────┘     └──────────────┘     └──────────┘
                           │
                    stdio / SSE / HTTP

• Dolt はデータに Git のセマンティクスを提供します：ブランチ、コミット、差分、マージ、PR 形式の検証
• MCP はエージェントとツール間の通信における事実上の標準です（SDK のダウンロード数は9,700万件以上）
• Python / FastMCP により、サーバーをシンプルに保てます（7ファイルで約700行）

例：OPS 契約の生成

generate_ops_contract(
    external_work_ref="jira://TASK-123",
    description="Prepare annual report for submission",
    contract_kind="annual_reporting"
)

以下を含む推論エンベロープを返します：

• 条項：RULES レイヤーのオブジェクトから導出
• 制約：ポリシーから取得
• 成功基準：意思決定ルールと戦術的概念から取得
• 参照：全4レイヤーにわたるすべての関連オブジェクトへの参照
• 推論チェーン：LORE → VISION → RULES → OPS の全トレースを表示

ライセンス

Business Source License 1.1 — LICENSE を参照してください。

コントリビューション

Right Reasons は開発初期段階です。コントリビューションやビジネスでの利用に関心がある場合は、issue を作成するか、お問い合わせください。