シフト交代を、端から端まで
ステーション Line 3 上のスクリプト化されたシフトを、実際のMVTec AD metal_nutホールドアウトテスト部品で再生します。以下の画像はすべて、実行中アプリのスクリーンショットです。
通常運転：クリーンな部品は数十ミリ秒でパス
ドリフトの前、クリーンな良品は余裕をもって自動パスします。出荷済み監査ログでは、部品 test-good-288 が37.7 ms、test-good-289 が24.4 msで、750 msストローク窓予算に対し、それぞれ完全な系譜レコード付きです。ダッシュボードは部品ごとのライブ判断パイプラインを示し、各段の実測ウォールクロックとその出力の根拠を表示します。
06:00、シフト交代：入力がエンベロープを出る
続いてスクリプト化されたマーカーが発火します。SHIFT CHANGE 06:00、冷えた金型、ベイ照明オン。ホールドアウトされた良品12個が、グレア、デフォーカス、熱色かぶりで劣化した状態で到着します（実在の良品写真に適用した誠実な画像劣化であり、アプリでもそのようにラベル付け）。エンベロープモニターが赤になります。ゲートは、モデルが検証されていない判定でアクチュエータを発火させる代わりに、すべてを人間レビューのために保留します。
同じシフトを、両経路で測定
比較パネルは、同一部品をエンベロープなしの素朴なベースラインとTrust Gateの両方に通します。ベースラインはドリフトした良品を誤不良判定し、ゲートの自動スクラップは0で保留するため、このスクリプト化シフトでは誤不良判定KPIが57.1%から0%へ落ちます。予測パネルは、測定された素朴な誤不良判定率をフルシフトへ外挿します（毎分40ストローク×8時間で19,200部品）、部品あたり$2.42。出典のある桁感のスクラップコストです（クッキー製造事例：8.7%のスクラップ廃棄物削減で年間$94Kの節約）。ドル数字は常にラベル付きの予測であり、測定された節約ではありません。
本物の欠陥は自動リジェクト、正直に注釈
不良が隠れるなら、ドリフトゲーティングは無価値です。本物の大きな構造欠陥（MVTecクラス flip、部品 test-flip-264）は自動リジェクトし、シミュレートされたアクチュエータは750 ms予算に対し25 msで REJECT actuated とログします。幾何ドリルインは、この部品では何も局在化されず、リジェクトはテクスチャ信頼度のみに依り、ゾーンルールは中心デフォルトにフォールバックしたと述べます。その文言を示すのは意図的です。デモは装う代わりに、ルールの棄権を表示します。ホールドアウト分割全体で、ドリフト中に注入された不良品は捕捉またはエスカレーションされ、93件中93件、自動パスはありません。
レシートと、説明
任意の部品をクリックすると、監査ドロワーがその完全な系譜レコードを示します。モデルid metalnut-defect-knn version v7、データセットハッシュ ae95b5b533c8、OODスコア、物理信号、発火したルール、予算に対するレイテンシ、作動とMESのログ、リスクタグ high-risk:quality-gate（EU AI Act Annex III、発効 2026-08-02）。Export Audit はシフトを inspection_audit.jsonl としてダウンロードし、監査完全性はホールドアウト分割で判断済み部品の100%です。Drift Triage を実行すると、診断エージェントが保留部品の根本原因を提案し、批評エージェントが検証バッジを得る前に数値エビデンスと照合します。
数値と、その正確なスコープ
すべての測定は、MVTec AD metal_nut公式ホールドアウトテスト分割（学習フィット220枚の良品、テストは良品22・不良93）上のデモのベンチマークスクリプトから得られ、同一画像でエンベロープなしの素朴なベースラインとTrust Gateを比較します。ベースラインはドリフトファミリーごとにドリフト良品の95.5〜100%を誤不良判定し（平均98.9%）、ゲートの自動スクラップは0.0%で100%を保留します。エンベロープ検出器は、一度もチューニングしていないホールドアウトのドリフトファミリー（露出不足）でAUROC 1.00を記録します。劣化はフル強度のため、ベースラインの崩壊は設計上ほぼ総崩れです。誠実な主張は方向性であり、きれいに検証されたモデルは入力がエンベロープを出ると崩れるということであって、正確なパーセンテージではありません。これらは研究ベンチマーク上のデモ測定であり、オープンワールドの保証ではありません。