同一商品、一致した需要シグナル、26%の格差。これこそが、監査がそれを発見し、判定し、修正し、封印するプロセスです。
本デモは、単一SKUにおける10,000件のシード値固定の合成価格決定を監査します。以下は、実行によって画面に表示される内容をその出現順に示したものです。
AI価格コンプライアンスおよびアルゴリズムの公平性
民事調査要求（Civil Investigative Demand (CID)）が届いたとき、提出すべき回答は1つのファイルであるべきです。Equityは、小売業者がすでに運用しているあらゆる価格決定エンジンの上に配置される、価格設定の法的主張可能性（pricing defensibility）監査レイヤーです。エンジン自体の意思決定ログを再生し、単一特徴量のチェックでは検出できない複合プロキシを含め、すべての価格決定入力について保護対象階層の漏洩をスコアリングします。決定論的コードで結果をEEOC four-fifths rule (29 CFR 1607.4(D))と照合して判定（gate）し、公平性制約による収益コストを測定し、安易な修正策がなぜ悪用（game）されるかを示し、その要求に正確に対応して構築されたSHA-256ハッシュ付き・規制マッピング済みの証拠パックに記録を封印します。
+26.2%
同一SKUにおいて、マイノリティ多数派ZIP・旧型デバイスのコホートに対する割高な価格
一致した需要シグナルの下、シード値固定の合成意思決定3,037件および2,880件にわたるコホート平均
0.43 to 0.82
公平性に配慮した報酬形成（fairness-aware reward shaping）適用後、不合格（Fail）から合格（Pass）へと改善したEEOC four-fifths比率
この合成エンジンおよびシナリオにおいて測定された収益コストは1.3%
0.73
構成する2つの特徴量がそれぞれ単体では合格する複合プロキシの結合相互情報量
Referral × Dwell Time；ZIPとデバイスのみを除外してもゲート判定は0.59で依然として不合格
このページのすべてのデモ数値は合成され、シード値で固定されています。ShopMart Dynamic Pricingは、クライアントが運用するエンジンの代役として構築されたLinUCBコンテキストバンディットであり、Aura Wireless Earbudsと10,000名の買い物客は生成されたものであり、監査が実質的な問題を捕捉できるようにプロキシ構造が埋め込まれています。実在する小売業者が監査されたわけではなく、実在する買い物客が過大請求されたわけでもありません。
New YorkやCaliforniaでの取扱規模を持つ電子商取引プラットフォームの法務総括責任者（General Counsel）や価格設定責任者は、人種や所得を一切入力しないダイナミックプライシングエンジンを運用していても、依然としてリスクに晒されています。なぜなら、エンジンはZIPコード、デバイステリア、セッション行動に基づいて価格を決定しており、それらのそれぞれが人口統計学的シグナルを帯びているからです。収益を最適化するコンテキストバンディットは、支払意欲を予測するあらゆる入力を発見しますが、その中には買い物客が何者であるかを実際に予測してしまう入力が含まれます。ZIPは所得を予測し、所得は価格感度を予測し、旧型Android端末は他社比較行動の少なさを予測します。それらのどれも人種そのものではありません。しかし、すべてが人種と連動して動きます。民事調査要求（Civil Investigative Demand (CID)）が届く頃には、これらを記録に残していないチームは、事後対応のフォレンジック抽出に何ヶ月も費やすことになります。
Eversightの価格実験をめぐるInstacartに対するFTCの$60Mの和解（FTC、2025年12月）は、結果に基づく法執行措置でした。訴状では、同一商品に対して異なる買い物客に最大23%の差がある異なる価格が提示されていたことが文書化されました。これは集団差別と認定されたものではなく、アルゴリズムに何が指示されていたかに依存したものでもありませんでした。
2025年11月10日（November 10, 2025）施行のNew YorkのAlgorithmic Pricing Disclosure Actは、個人データが価格を変動させる場合に目立つ開示を義務付け、1違反あたり最大$1,000の民事制裁金を科します。2026年6月30日（June 30, 2026）施行のColorado SB 24-205は、価格設定を影響評価を要する重大な決定（consequential decision）として扱います。
EU AI Actの高リスク義務は2026年8月2日（August 2, 2026）から適用されます。EU AI Act (Articles 13 and 14)は高リスクの透明性および差別是正文書化を規定しており、高リスク要件への不遵守には最大€15Mまたは全世界売上高の3%の法定上限までの制裁金が科されます。
パイプラインは、エンジン自体の意思決定ログに対する単一パスの処理です。監査対象エンジンからの10,000件の価格決定、決定論的入力監査、4/5ゲート、悪用可能な上限値（gameable cap）と比較される公平性制約合成、エージェントによる解説、SHA-256ハッシュ付き証拠パック、およびラベル付きベンチマークで構成されます。エージェントが助言し、コードが決定する——この分離こそが、基盤となるモデルの如何に関わらず、提出可能な証拠パックの真正性を維持する鍵です。
01 / 監査対象エンジン
監査対象エンジンはShopMart Dynamic Pricingです。シード値42（seed=42）で初期化された7本腕のLinUCBコンテキストバンディットであり、10,000名の買い物客からなる合成ラベル付き母集団に対して、定価$79.00の単一SKUであるAura Wireless Earbudsの価格を設定します。これはZIP所得指数、デバイステリア、参照元（referral）、滞在時間（dwell time）、カートサイズ、リピート率、セッション数、プレミアム会員資格、時間帯、さらに実運用の多くのエンジンに見られるような参照元×滞在時間の交差項に基づいて価格を決定します。保護対象コホートは監査側が決して受け取らない潜在ラベルです。このデモにおいて、このバンディットが監査対象エンジンとなります。
02 / 決定論的入力監査
Run Auditは、純粋なnumpyを用いて、保護対象コホートに対するすべての価格決定入力のピアソン相関の絶対値、正規化相互情報量、特徴量ペアに対する結合相互情報量、および反事実的価格変動を計算します。これは、保護対象コホートの1つの入力を有利なコホートの参照値で上書きし、他のすべてを一定に保ったまま、エンジン自身のポリシーを再実行して保護対象コホートの価格がどれだけ動くかを測定するものです。判定ルールはコード化されており、順に検証されます。有効サンプル数が400未満の入力はプロキシ判定を下されずにInsufficient Evidenceとして返されます（今回の実行でこのルールをトリガーする入力はありません）。重大な関連性を持つ二重用途（dual-use）のロイヤルティシグナルは、VIOLATIONテストの実行前に法務レビューへとルーティングされるABSTAINとなります。絶対相関が0.30以上または相互情報量が0.05以上である場合はVIOLATIONとなります。相関が0.20以上0.30未満の場合はABSTAINとなります。それ以外はすべてPASSとなります。他のすべての入力について反事実的変動は裏付けとして機能し、単独で判定をトリガーすることはありません。二重用途シグナルにおいてのみ、実質的な反事実的変動がABSTAINの判定要因としてカウントされます。
03 / ゲートと制約
不均等影響ゲート（Disparate-Impact Gate）は、価格帯に適応させたEEOC four-fifths rule (29 CFR 1607.4(D))を適用します。これは保護対象コホートが有利な価格帯を受け取る割合を有利なコホートの割合で除算し、0.80の閾値と照合するものです。続いてRemediationは、4つのプロキシ入力を除外して学習させた第2のバンディットからのプロキシフリー参照価格へと各価格を連続的に引き寄せるFairness-Aware Reward Shapingを合成し、0.80をクリアする最小の引き寄せ重みを二分探索します。これは、素朴な修正策である公正価格の115%に設定されたHard-Cap Baselineと並んで表示され、双方について悪用シグネチャ（gaming signature）が測定されます。
04 / クルーと証拠パック
Feature Auditorがフラグ付きの各入力を説明し、Adversarial Challengerは保留された入力を正当なシグナルとして扱う論拠を主張します。Regulatory Mapperの役割は、各VIOLATIONを5つの法規制に紐付け、ABSTAINを1行の法務レビュー項目に紐付ける固定テーブルです。クルーはプロバイダーの差し替えが可能であり、モデルプロバイダーが設定されていない場合は決定論的テンプレートにフォールバックしてアプリが全く同一に動作し、数値を計算したり判定を設定したりすることはできません。Evidence Packは、エンジン名とバージョン、監査母集団、ゲート判定、すべての所見とその根拠、規制マッピング、是正結果、および解説要約をJSONおよび印刷可能なHTMLパックへと封印し、パック本文のSHA-256ダイジェストを改ざん防止ハッシュとして付与します。
コンソールは2つのビューとダイアログで構成されています。手動ビューにはPricing Outcome Comparisonカードと各ステージをストリーミングするアクティビティパネルが配置されています。各結果はAudit Results、Remediation Results、Evidence Pack Resultsというタイトルのダイアログとして開き、RemediationとEvidence PackはRun Auditが完了するまで無効化されたままとなります。Run Benchmarkを実行すると、別のBenchmark Resultsビューに切り替わります。About Demoは画面上でシナリオの境界を明示します。既知の正解データ（ground truth）を持つ合成エンジンであり、その結果は手法を実証するものであって、現場で検証された意図の証拠ではありません。以下に示す各数値はすべてその境界内に収まります。
本デモは、単一SKUにおける10,000件のシード値固定の合成価格決定を監査します。以下は、実行によって画面に表示される内容をその出現順に示したものです。
上記の数値は、再現可能なプロキシ構造が埋め込まれた、単一SKUにおける10,000件の価格決定からなるシード値固定の合成母集団1つから得られたものです。これらの数値は、本手法が埋め込まれた構造をラベル付きセットの精度で検出できることを示しています。これらは実際の価格決定データにおける精度率ではなく、競合他社に対するベンチマークでもなく、実在する小売業者に関する主張でもありません。
| 項目 | 本デモでEquityが実行すること | 本デモの対象外にとどまること |
|---|---|---|
| 統合・連携 | デモアプリが代役エンジンとして保持しているLinUCBバンディットを監査し、アダプターを介してクライアントのエンジンに差し替えられるよう設計されています。 | アダプターコードや本番稼働の価格設定プラットフォームコネクタ。本ビルドには一切存在せず、言及されているベンダーはいずれも顧客やパートナーではありません。 |
| 人口統計データ | New YorkおよびCaliforniaの10個のZIPからなる精選された参照テーブルと、アプリ内にハードコードされたシード値固定のデバイス偏りを読み込みます。 | 国勢調査やデバイス保有状況のライブフィード。テーブルは小規模かつ手作業で精選されたものであり、保護対象コホートは埋め込まれたラベルです。 |
| 所見 | 埋め込まれたプロキシ構造を検出し、すべての入力の判定をその根拠とともにパックに記録します。 | 現実世界における差別や主観的意図の証明。本システムは意図に関するいかなる判定も下しません。 |
Equityはいかなる顧客に対しても価格を設定せず、Pricefx、PROS、Zilliant、Competeraを置き換えるものでもありません。エンジンが価格を決定し、Equityはそれを監査して制約します。コンプライアンスを認証したり、合格を保証したり、法的助言を提供したりすることはありません。証拠パックはクライアントの法務チーム向けの証拠資料です。本ビルドは単一SKU、および監査から証拠パックに至る不均等影響のトラックをカバーしています。アルゴリズム的共謀、複数法域開示ミドルウェア、ストリーミング監視、チェックアウト画面は対象外です。Pricing Outcome ComparisonカードのSouth BronxおよびUpper East Sideのプロファイルは、複数ZIP・複数デバイスのコホートを表す代表ラベルであり、実在する地域に関する主張ではありません。
なぜなら、エンジンがそれに基づいて価格を決定するのに、人種や所得を直接参照する必要はないからです。デモにおいて監査対象エンジンはZIP所得指数、デバイステリア、セッション行動に基づいて価格を決定していますが、それらの入力は保護対象階層のシグナルを帯びています。ZIP所得指数は0.95の相関を持ち、デバイステリアは0.32の相関を持ちます。シード値固定の合成母集団における結果として、一致した需要シグナルを持つ同一のイヤホンにおいて、マイノリティ多数派ZIP・旧型デバイスのコホートに対して26.2%高い価格が提示され、4/5比率は0.80の閾値に対して0.43となりました。FTCによるInstacartに対する措置は、アルゴリズムに何が指示されていたかに関する認定ではなく、同一商品に対して異なる買い物客に異なる価格が提示されていたという結果に関する事案でした。
このエンジンにおいては、不十分です。ベンチマークにおけるFairness Through Unawareness（無知による公平性）ベースラインは、ZIPとデバイスの入力を除外して再学習を行いますが、4/5比率は0.43から0.59までしか上昇せず、依然として不合格となります。買い物客がどのようにサイトに到達したか、そしてどれだけの時間滞在したかは、それぞれ単体では合格するものの、結合すると相互情報量0.73でコホートを暗号化（符号化）します。単一特徴量ごとの相関はそのペアを見逃しますが、結合相互情報量のチェックは見逃しません。これこそが、監査が単一入力だけでなく相互作用もスコアリングする理由です。
上限を設定することは可能ですが、デモは収益最大化アルゴリズムがそれに対して何を行うかを示しています。Hard-Cap Baselineは公正参照価格の115%を超えるあらゆる価格を禁止します。エンジンはその文言に従うために収益の0.2%を放棄しますが、保護対象コホートの29%を上限値の1%以内の価格に配置するため、4/5比率は0.59にしか達せず、ゲート判定は依然として不合格となります。上限は標的になってしまうのです。Fairness-Aware Reward Shapingには標的とすべき境界が存在せず、この合成エンジンにおいて1.3%の収益コストで0.82を記録して合格します。
いいえ。Equityが決して価格を設定することはありません。エンジンの意思決定を監査し、制約を提案します。貴社のエンジン（Pricefx、PROS、Zilliant、Competera、または独自のバンディットのいずれであっても）が価格決定を行い続けます。クライアントのエンジンとの接合部は文書化された交換ポイントです。デモにはアダプターコードやライブ連携は存在しないため、当社が構築したLinUCBバンディットがエンジンとなり、それが直接監査されます。
弁護士が法廷で弁護しなければならない要素の中に、モデルの出力によるものは一切含まれていません。統計、閾値比較、各判定、制約、そしてパックハッシュはすべてエージェントレイヤーの外部にある決定論的numpyコードから生成されます。Feature AuditorとAdversarial Challengerは文章を書くのみであり、数値を計算することはなく、判定を設定または変更することもできません。また規制マッピングはモデル出力ではなく固定テーブルです。モデルプロバイダーが設定されていない場合、クルーは決定論的テンプレートにフォールバックし、アプリは全く同一の判定を出力します。記録されたウォークスルーの解説は検証済みのキャッシュされたモデル出力であり、パックのヘッダーにもその旨が明記されています。
JSONおよび印刷可能なHTML形式のCID対応証拠パックです。エンジン名とバージョン、監査された10,000件の意思決定、是正前後の4/5ゲート判定、すべての入力の判定とその根拠、フラグが立てられた各入力とEEOC four-fifths rule、New YorkのAlgorithmic Pricing Disclosure Act、Colorado SB 24-205、EU AI Act (Articles 13 and 14)、FTC Act Section 5とのマッピング、是正結果、そしてパック本文のSHA-256ダイジェストが記録されています。当社が証拠を提供し、貴社の法務チームが最終判断を下します。
これはラベル付きセットによる自己検証であり、そのように解釈されるべきものです。ベンチマークはデモのシード値固定による10,000件の合成母集団を再生成し、1つの問いを投げかけます。「監査は埋め込まれた3つのプロキシを発見し、それ以外の余計なものを検出しなかったか？」答えはイエスです。3つすべてにフラグが立てられ、4つの正当な需要シグナルには一切フラグが立たず、1つの二重用途シグナルはフラグを立てられたりクリアされたりすることなく正しく保留（ABSTAIN）されました。これは、本手法が埋め込まれた構造を確実に検出できることを示しています。実際の価格決定ログには交絡因子が存在し、人口統計グループに異なる価格を課すようなA/Bテストを倫理的に行うことは不可能です。そのため実案件において同一のシステムは法務レビューのための証拠を生成するのであり、自動化された判決を下すことは決してありません。
本デモの背後にある研究——アーキテクチャ、検証設計、およびエンタープライズ青写真。
完全なソリューション
AI価格コンプライアンスおよびアルゴリズムの公平性ソリューションを見る →当社はAIエンジニアリングチームであり、価格設定ベンダーでもコンプライアンス認証機関でもありません。貴社エンジンの意思決定ログから着手し、貴社弁護士が提出可能な証拠パックに至るまでを担います。それが示す内容に関する判断は貴社法務チームに委ねられます。
有益な最初の対話は具体的です。どのエンジンが貴社カタログの価格を決定しているか、どの入力を参照しているか、複合プロキシに基づいて価格設定を行い得る交差項やツリー構造を含んでいるか、そして貴社の取引規模がNew York、California、Colorado、EUのどれに触れているかです。貴社の価格設定、法務、データチームと緊密に連携しながら、監査、制約合成、証拠パック形式の策定を進めることができます。
