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1RQ=1検証命題=1応募テーマ=1主データを実行可能な形で固定
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汎用横断の要約ではなく、60RQを1件ずつ深く読むための固定カード集。
mind-upload-eeg-rq60-feasibility-and-funds と mind-upload-eeg-rq60-grant-dataset-playbook の整合を取った統合版主張単位 と 判定境界 を先に固定する。第一応募先/予備応募先 を選び、最低成果物 を先に作る。C 判定RQは性能主張を避け、制度・監査設計トラックとして提出する。A: 17B: 25C: 18mind-upload@208e59e2180c EEG-DATA@00d85380f3fd auto-research-funds@f4ba35518400 まで pull 後に、live mind-upload.com/issue.html を再確認し、current public batch は U13-2/U13-5/U0-2/U0-3/U14-4/U14-2 のままと判断いたしました。D10/D03/D02/D01 のまま維持しております。EEG-DATA の最新 summary は merged_unique=30887、high_confidence=28850、access_counts_high.immediate=24875 でしたが、speech-side support が厚くなっただけで current public batch 自体は変えておりません。2026-04-02 11:05 JST still returned 200 for issue.html, mind-upload-current-public-six-rq-brief.html, mind-upload-rq-solvability-bridge.html, and u8-1-closed-loop-delay-tolerance-route.html; those public surfaces reported Last-Modified: Thu, 02 Apr 2026 01:22:44 GMT.Kura Fund = 2026-02-02 - 2026-04-17 17:00, Nakatani Foundation graduate scholarship = 2026-04-01 - 2026-05-25 15:00, Kashinome Scholarship = 2026-01-14 - 2026-04-09, while Nakatani Foundation research grant and Secom General Research Grant remain outside the current-cycle lane.くら基金 中谷財団 大学院生奨学金 樫の芽会 中谷財団 研究助成 の route を支える Todoist task は api/v1/sync(items, projects) でも既存確認できたため、本runでも新規 task を行っておりません。mind-upload@12d3d42 EEG-DATA@8d3d7db889a auto-research-funds@eaa5633d0 まで pull 後に、live mind-upload.com/issue.html を再確認し、current public batch は U13-2/U13-5/U0-2/U0-3/U14-4/U14-2 のままと判断いたしました。D10/D03/D01/D02 のまま維持しております。くら基金=open、中谷財団 大学院生奨学金=ページ公開済み / top current-open list は空、セコム一般研究助成=open、樫の芽会=open、中谷財団 研究助成=next-cycle watch を再確認いたしました。くら基金 中谷財団 大学院生奨学金 樫の芽会 中谷財団 研究助成 の 募集開始確認/応募締切 8 task は 13:03-13:05 JST の Todoist 実 API でも既存確認できたため、本runでは新規 task を行っておりません。mind-upload.com 側の source page 本文は更新せず、内部カード監査のみ更新いたします。mind-upload.com/issue.html を再確認し、current public batch は U13-2/U13-5/U0-2/U0-3/U14-4/U14-2 であることを確認いたしました。D10/D03/D01/D02 の conservative anchor family へ同期し直しております。| RQ | 判定 | 主データ(Dアンカー) | 第一/予備応募先 | 今回固定した深掘りポイント | Todoist判断 | 最低成果物 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| U13-2 | B | D10 |
くら基金 / 中谷財団 大学院生奨学金 |
brain-minus-prior を含む hallucination / inconsistency audit を public pass/fail の最小束へ固定。 |
既存 task あり | Mimic separation evaluation script and control condition table |
| U13-5 | B | D03 |
くら基金 / 中谷財団 大学院生奨学金 |
知覚→想起の degradation point を mimicry/mechanism split の入口として固定。 | 既存 task あり | Mimic separation evaluation script and control condition table |
| U0-2 | A | D02 |
中谷財団 大学院生奨学金 / 樫の芽会(runway 補助のみ) |
clock offset + jitter + state-feature collapse の drift audit を public ceiling に固定。 |
既存 task あり | Time synchronization audit report (offset/jitter distribution) |
| U0-3 | A | D02 |
中谷財団 大学院生奨学金 / 樫の芽会(runway 補助のみ) |
threshold stability と overfit exclusion を先に通す biometric bench として固定。 | 既存 task あり | Threshold search notebook and selection rationale table |
| U14-4 | A | D01 |
中谷財団 研究助成 / くら基金 |
Model Card / Dataset Card を rerun contract の required fields へ固定。 | 既存 task あり | Model/Dataset Card template and filled-in examples |
| U14-2 | A | D01 |
中谷財団 研究助成 / くら基金 |
exploration / confirmation split を rerun contract の運用境界へ固定。 | 既存 task あり | Supplementary test operation report (including negative cases) |
mind-upload.com 側で不自然なく案内できる公開6RQを先に固定し、その6件を EEG-DATA 実在面・現行助成面・Todoist登録状況まで含めて再固定いたしました。Dxx + DOI + dataset名 + access区分、初手KPI、停止条件を深掘りしております。| RQ | 判定 | 主データ(Dアンカー) | 第一/予備応募先 | 今回固定した深掘りポイント | Todoist判断 | 最低成果物 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| U0-1 | A | D02(補助 D11/D23) |
G2 / G3 |
observation-match と intervention-response match の二軸ROCを同時合格に固定。 |
既存 task あり | Intervention protocol and rebuttal condition definition |
| U1-2 | A | D08(補助 D11/D19) |
G1 / G4 |
導電率・電極欠損・ノイズ摂動に対する interval coverage を公開 pass/fail へ固定。 |
既存 task あり | Inverse problem reproduction report (error/uncertainty) |
| U4-4 | B | D05(補助 D08/D19) |
G1 / G4 |
ΔAUC と sign reversal rate を事前登録し、因果同値主張の降格条件を先に固定。 |
既存 task あり | Causal verification report (minimum intervention claim) |
| U7-1 | A | D11(補助 D15/D23) |
G1 / G3 |
clock offset / sampling drift / stimulus onset / QC fail code の4項目を必須欄に固定。 |
既存 task あり | Time synchronization audit report (offset/jitter distribution) |
| U8-4 | B | D20(補助 D01/D21) |
G2 / G5 |
abnormal-detection latency p95 と fail-safe firing / recovery を単一契約に固定。 |
既存 task あり | Operational stability report (safety shutdown/recovery time) |
| U11-1 | B | D14(補助 D16/D17) |
G2 / G4 |
PCI近似 / LZ / wSMI の順位保存を shared-I/O で比較し、理論勝敗の読み過ぎを抑制。 |
既存 task あり | Awareness index comparison report (with failure condition) |
6RQ 深掘りパックを維持したまま、各RQを EEG-DATA の実在 bucket と auto-research-funds の現行 card 実体へ再固定いたしました。G1/G2 は routing key、G3-G6 は現行 card entity として区別いたしました。auto-research-funds/wiki/Mind-Upload-Current-Funding-Shortlist.md へ集約いたしました。| RQ | 主bucket / 主アンカー | 実データ条件 | 助成レーン / 実card | 今回の非主張境界 |
|---|---|---|---|---|
| U0-2 | biometric authentication / D02 |
repeated sessions, same-subject labels, task variation, timestamp/QC, device metadata | G2/G3 / G3=9Lx4dPK6a4k2gOb7 |
同期妥当性つき識別KPIまで。人格同一性の十分条件は非主張。 |
| U1-4 | source localization / D08 |
high-density EEG, intervention ground-truth, head-model or iEEG disclosure, rerunnable pipeline | G1/G4 / G4=Drbm6vBRDJkn0NGJ |
inverse benchmark の勝者を普遍的 recoverability としては非主張。 |
| U7-6 | multimodal robustness / D11 |
same-trial synchronization, BIDS-sidecar provenance, missing-modality policy, subject-session count | G1/G3 / G3=9Lx4dPK6a4k2gOb7 |
narrow bundle 成功を共通状態変数の確立とは非主張。 |
| U8-6 | closed-loop longitudinal adaptation / D12 |
online labels, latency-jitter log, fixed-vs-recalibrated decoder disclosure, failure registry | G2/G5 / G5=871pw3rLjNPKgqA0 |
same-session 成功を chronic deployability としては非主張。 |
| U11-3 | consciousness proxy conflict / D17 |
same-cohort calibration, continuous recordings, hypnogram or sedation-stage labels, pharmacology or perturbation log | G2/G4 / G4=Drbm6vBRDJkn0NGJ |
proxy 指標差を理論勝敗や意識本体の決着とは非主張。 |
| U13-2 | speech decoding / D10 |
stimulus/audio/transcript alignment, overt-vs-covert control, leak-free split, BIDS or equivalent provenance | G1/G4 / G4=Drbm6vBRDJkn0NGJ |
decode 成功を mimic separation 完了とは非主張。 |
auto-startup / mind-upload / EEG-DATA / auto-research-funds の各 main で git pull --ff-only origin main を実行し、いずれも Already up to date を確認いたしました。mind-upload/wiki/mind-upload-rq60-deep-evaluation-cards.md の正本テーブルを再計数し、RQ_TOTAL=60 と A/B/C=17/25/18 を再確認いたしました。mind-upload 側の site deepening audit で更新が大きかった論点だけを 6RQ に絞って反映し、汎用横断の要約は増やしておりません。| RQ | 判定 | 主データ(Dアンカー) | 第一/予備応募先 | 今回固定した深掘りポイント | 停止条件 | 最低成果物 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| U0-2 | A | D02(補助 D11/D23) |
G2 / G3 |
clock offset + jitter p95 + state-feature collapse rate の3指標で、同期ずれが同一性判定へ与える崩れを固定いたします。 |
再同期後も state-feature collapse rate が収束せず、同一性判定の改善が再現しない場合。 |
Time synchronization audit report (offset/jitter distribution) |
| U1-4 | B | D08(補助 D11/D19) |
G1 / G4 |
inverse route を field visibility / conductivity / solver uncertainty / validation class の4ゲートで読み直し、後方分布公開基準を interval coverage + reanalysis agreement で固定いたします。 |
区間被覆率が継続逸脱し、後方分布公開で手法順位が不安定化する場合。 | Inverse solution comparison table and uncertainty distribution chart |
| U7-6 | A | D11(補助 D15/D23) |
G1 / G3 |
missing-modality policy を独立欄に昇格し、結論一致率と安全警告再現率で最小観測セットを固定いたします。 | full-modality 基準との一致率下限を満たさず、欠損条件で安全警告の見逃しが増える場合。 | Reproducibility audit report (synchronization/QC/preprocessing difference) |
| U8-6 | B | D12(補助 D20/D21) |
G2 / G5 |
再学習間隔の評価を fixed-decoder durability と rescue-mode recalibration burden に分け、閉ループ運用の許容帯を固定いたします。 |
再学習コスト増に対して性能維持と安全余裕の改善が再現しない場合。 | Closed loop safety KPI dashboard |
| U11-3 | B | D17(補助 D14/D16) |
G2 / G4 |
理論対立点を単一計画へ落とす前に、construct / perturbation / same-cohort calibration / incremental validity の4ゲート通過を必須条件として固定いたします。 |
指標乖離が理論予測と整合せず、same-cohort calibration を固定できない場合。 | Awareness index comparison report (with failure condition) |
| U13-2 | B | D10(補助 D03/D09) |
G1 / G4 |
brain-to-text を一括りにせず、brain-minus-prior baseline を含む hallucination/整合監査として模倣分離へ接続いたします。 |
prompt 依存の寄与を分離できず、神経由来の差分が再現しない場合。 | Mimic separation evaluation script and control condition table |
補足:
Dxx + DOI + dataset名 + access区分 を正本として扱います。temporal_validity_state_trait_drift、measurement_modeling_inverse_gate_sync、multimodal_bundle_robustness、closed_loop_temporal_deployability_split、consciousness_theory_map_gate_sync、literature_brain_decode_route_split です。汎用横断の更新ではなく、初回結果まで最短で到達できる6RQを固定し、各RQで KPI 失敗条件 最低成果物 を先に埋める。
| RQ | 深掘りする理由 | 最初の実験KPI | 失敗条件(停止条件) | 最低成果物 | 応募先(第一/予備) |
|---|---|---|---|---|---|
| U14-1 | 固定粒度を段階比較するだけで2週間で差分が出せる。 | 追試成功率・再現率差・追加工数 | 最厳格条件でも追試成功率が目標未達。 | Supplementary test operation report (including negative cases) | G1 / G3 |
| U7-2 | offset/jitter抽出を固定すれば警告閾値初版を短期確定できる。 | clock offset・jitter p95・閾値超過率 | 閾値超過イベントの再現性不足、または誤警報率過大。 | Time synchronization audit report (offset/jitter distribution) | G1 / G3 |
| U14-3 | 既存分割に監査ルールを当てるだけで再分割差分まで到達できる。 | 被験者リーク検出率・時系列リーク検出率・再分割後性能差 | 再分割後もリーク0件を達成できない。 | Leak audit results and repartition trail | G1 / G3 |
| U8-1 | 遅延条件を振るだけで安全域KPIを表にできる。 | 安定率・回復時間・異常停止率 | 遅延増加で安定率低下が大きく許容域を切れない。 | Closed loop safety KPI dashboard | G2 / G5 |
| U8-2 | 再較正頻度3条件比較で運用設計に直結する初回結果が出せる。 | 性能維持率・ドリフト量・再較正コスト | コスト増に対する性能維持率改善が有意に出ない。 | Closed loop safety KPI dashboard | G2 / G5 |
| U13-1 | 同一デコーダの2軸評価で模倣スコア偏重を抑制できる。 | 意味一致率・因果一致率・乖離ケース率 | 意味一致高/因果一致低ケースを分離できない。 | Intervention protocol and rebuttal condition definition | G1 / G4 |
実行順(本run固定):
U14-1U7-2U14-3U8-1U8-2U13-1| RQ | 主張単位(このRQで最小に検証すること) | 判定境界(EEG-DATA単独で言える範囲) | auto-research-funds応募テーマ | 第一応募先 / 予備応募先 | 主データ(ID) | 補助データ(推奨ID) | 最低成果物 | |—|—|—|—|—|—|—|—|
| U0-1 同一性判定を『観測一致』と『介入応答一致』に分離したとき、どちらを必要条件・十分条件に置くか。 |
観測一致(EEG特徴量)と介入一致(刺激/課題変更時の応答)を分離して二軸ROCを作る。 | A(直接検証可能) EEG-DATA単独で主要仮説まで検証可能(外部依存なし)。 |
若手研究助成(同一性KPI) | G2 (GR-2026-014) / G3 (9Lx4dPK6a4k2gOb7) | 11 | ID 11, 29, 696 | Intervention protocol and rebuttal condition definition |
| U0-2 時間同期(ms単位)と状態表現(行動・神経活動・生理)の対応をどう固定するか。 |
ID 676/4878で時刻同期ずれと状態特徴量の崩れを同時に計測し、固定ルールを定義する。 | A(直接検証可能) EEG-DATA単独で主要仮説まで検証可能(外部依存なし)。 |
研究奨励金(縦断同一性) | G2 (GR-2026-014) / G3 (9Lx4dPK6a4k2gOb7) | 11 | ID 11, 29, 696 | Time synchronization audit report (offset/jitter distribution) |
| U0-3 同一性判定の閾値をタスク別にどう設定し、過学習モデルをどう除外するか。 |
ID 11/696でタスク別に同一性閾値を推定し、過学習モデルはセッション外性能で除外する。 | A(直接検証可能) EEG-DATA単独で主要仮説まで検証可能(外部依存なし)。 |
博士課程研究助成(個体同定) | G2 (GR-2026-014) / G3 (9Lx4dPK6a4k2gOb7) | 11 | ID 11, 29, 696 | Threshold search notebook and selection rationale table |
| U0-4 分岐/複製ケースでの『同一個体』定義をどの評価軸に帰着させるか。 |
ID 11/509で「同一個体判定」指標を生体同定精度に限定して運用限界を明記する。 | B(部分検証(外部データ併用で成立)) EEG主解析は可能だが、外部データまたは制度情報の併用が必須。 |
共同研究助成(同一性×責任) | G2 (GR-2026-014) / G3 (9Lx4dPK6a4k2gOb7) | 11 | ID 11, 29, 696 | Identity determination two-axis report (observation match/intervention match) |
| U1-1 EEG/MEG逆問題での不良設定性を、どの事前分布で制御するか。 |
ID 56の既知刺激位置を使って、事前分布ごとの逆解誤差を比較する。 | A(直接検証可能) EEG-DATA単独で主要仮説まで検証可能(外部依存なし)。 |
研究助成(逆問題ベンチ) | G1 (GR-2026-013) / G4 (Drbm6vBRDJkn0NGJ) | 56 | ID 56, 676, 1839 | Inverse solution comparison table and uncertainty distribution chart |
| U1-2 頭蓋導電率・電極配置・ノイズ構造の不確実性を、推定不確実性へどう伝播させるか。 |
ID 56/1839で電極欠損・ノイズ注入を行い、不確実性伝播の校正曲線を作る。 | A(直接検証可能) EEG-DATA単独で主要仮説まで検証可能(外部依存なし)。 |
若手研究助成(不確実性推定) | G1 (GR-2026-013) / G4 (Drbm6vBRDJkn0NGJ) | 56 | ID 56, 676, 1839 | Inverse problem reproduction report (error/uncertainty) |
| U1-3 同じデータで異なる逆解法(MNE, beamformer, Champagne 等)が乖離した場合の判定規則をどう置くか。 |
ID 56/676でMNE/beamformer/Champagneの乖離率をタスク別に比較する。 | B(部分検証(外部データ併用で成立)) EEG主解析は可能だが、外部データまたは制度情報の併用が必須。 |
研究奨励金(手法比較) | G1 (GR-2026-013) / G4 (Drbm6vBRDJkn0NGJ) | 56 | ID 56, 676, 1839 | Inverse problem reproduction report (error/uncertainty) |
| U1-4 推定値だけでなく、信頼区間/後方分布を公開基準に含めるか。 |
逆問題の信頼区間公開可否を、ID 56での後方分布再現性で評価する。 | B(部分検証(外部データ併用で成立)) EEG主解析は可能だが、外部データまたは制度情報の併用が必須。 |
博士課程研究助成(後方分布公開) | G1 (GR-2026-013) / G4 (Drbm6vBRDJkn0NGJ) | 56 | ID 56, 676, 1839 | Inverse solution comparison table and uncertainty distribution chart |
| U3-1 ニューロン中心モデルに対して、グリア/体液性調節を追加した際の予測改善量をどう測るか。 |
ID 13/39でEEG単独 vs マルチモーダルの性能差を測り、境界拡張の必要量を推定する。 | B(部分検証(外部データ併用で成立)) EEG主解析は可能だが、外部データまたは制度情報の併用が必須。 |
探索的若手研究助成(境界 proxy) | G2 (GR-2026-014) / G6 (46z9VPE4wnkrvEJR) | 13 | ID 13, 16, 39 | Boundary expansion evaluation report (single/integrated comparison) |
| U3-2 connectome完全性と機能予測性能の関係を、種横断でどう比較するか。 |
EEG-DATA単独ではconnectome完全性を直接検証できないため、補助指標としての再現性評価に限定する。 | B(部分検証(外部データ併用で成立)) EEG主解析は可能だが、外部データまたは制度情報の併用が必須。 |
探索的若手研究助成(境界 proxy) | G2 (GR-2026-014) / G6 (46z9VPE4wnkrvEJR) | 13 | ID 13, 16, 39 | Boundary expansion evaluation report (single/integrated comparison) |
| U3-3 身体・環境結合を除去したモデルで失われる機能をどう定量化するか。 |
ID 16/39で身体・環境ループを含む条件差を比較し、除去時の性能低下を測る。 | B(部分検証(外部データ併用で成立)) EEG主解析は可能だが、外部データまたは制度情報の併用が必須。 |
探索的若手研究助成(境界 proxy) | G2 (GR-2026-014) / G6 (46z9VPE4wnkrvEJR) | 13 | ID 13, 16, 39 | Boundary expansion evaluation report (single/integrated comparison) |
| U3-4 『必要最小構成』の判定を理論的主張ではなくデータでどう固定するか。 |
必要最小構成の最終判定はEEG単独では不可。まずID 13/39で代理KPIを固定する。 | C(EEG-DATA単独では不可(制度・他モダリティ必須)) 制度・法務・他モダリティが主対象で、EEGは補助証拠に限定。 |
探索的若手研究助成(境界 proxy) | G2 (GR-2026-014) / G6 (46z9VPE4wnkrvEJR) | 13 | ID 13, 16, 39 | Boundary expansion evaluation report (single/integrated comparison) |
| U3-5 glymphatic/meningeal lymphatic 系を含むとき、予測精度と説明可能性はどの程度改善するか。 |
glymphatic/meningeal系はEEG-DATAに直接計測がなく、同時代謝データ併用前提の探索扱い。 | C(EEG-DATA単独では不可(制度・他モダリティ必須)) 制度・法務・他モダリティが主対象で、EEGは補助証拠に限定。 |
探索的若手研究助成(境界 proxy) | G2 (GR-2026-014) / G6 (46z9VPE4wnkrvEJR) | 13 | ID 13, 16, 39 | Boundary expansion evaluation report (single/integrated comparison) |
| U3-6 免疫監視(髄膜免疫・炎症性シグナル)を除外したモデルは、どの時点で長期予測が破綻するか。 |
免疫監視除外モデルの長期破綻はEEG-DATAだけでは不可。縦断臨床データの外部連携が必要。 | C(EEG-DATA単独では不可(制度・他モダリティ必須)) 制度・法務・他モダリティが主対象で、EEGは補助証拠に限定。 |
探索的若手研究助成(境界 proxy) | G2 (GR-2026-014) / G6 (46z9VPE4wnkrvEJR) | 13 | ID 13, 16, 39 | Boundary expansion evaluation report (single/integrated comparison) |
| U4-1 観測データ由来の相関を因果グラフへ持ち上げる識別条件は何か。 |
ID 19/1839で入力操作に対する応答差を計測し、観測相関との差を分離する。 | B(部分検証(外部データ併用で成立)) EEG主解析は可能だが、外部データまたは制度情報の併用が必須。 |
研究助成(介入同値) | G1 (GR-2026-013) / G4 (Drbm6vBRDJkn0NGJ) | 19 | ID 19, 56, 1839 | Intervention protocol and rebuttal condition definition |
| U4-2 介入実験(刺激・抑制・入力撹乱)で検証可能な最小因果主張は何か。 |
ID 56の既知介入で最小因果主張を事前登録し、再現可否で判定する。 | A(直接検証可能) EEG-DATA単独で主要仮説まで検証可能(外部依存なし)。 |
若手研究助成(ground-truth介入) | G1 (GR-2026-013) / G4 (Drbm6vBRDJkn0NGJ) | 19 | ID 19, 56, 1839 | Intervention protocol and rebuttal condition definition |
| U4-3 active inferenceやDCMの理論予測を、反事実評価にどう接続するか。 |
ID 676を主に、介入あり/なしで反事実誤差(PEHE)と予測尤度差を比較し、理論順位を固定する。 | B(部分検証(外部データ併用で成立)) EEG主解析は可能だが、外部データまたは制度情報の併用が必須。 |
研究奨励金(反事実評価) | G1 (GR-2026-013) / G4 (Drbm6vBRDJkn0NGJ) | 19 | ID 19, 56, 676 | Intervention protocol and rebuttal condition definition |
| U4-4 同値判定の失敗条件(falsification)をどの水準で宣言するか。 |
ID 19/56で ΔAUC > 0.03 または 介入応答の符号反転率 > 10% を失敗宣言閾値として事前登録する。 |
B(部分検証(外部データ併用で成立)) EEG主解析は可能だが、外部データまたは制度情報の併用が必須。 |
共同研究助成(反証設計) | G1 (GR-2026-013) / G4 (Drbm6vBRDJkn0NGJ) | 19 | ID 19, 56, 1839 | Causal verification report (minimum intervention claim) |
| U7-1 BIDS拡張で同期・QC・刺激ログをどこまで必須化するか。 |
ID 676/783で clock offset sampling drift stimulus onset QC fail code の4項目を必須化し、欠落時は不採択にする。 |
A(直接検証可能) EEG-DATA単独で主要仮説まで検証可能(外部依存なし)。 |
研究助成(マルチモーダル標準化) | G1 (GR-2026-013) / G3 (9Lx4dPK6a4k2gOb7) | 676 | ID 676, 783, 4878 | Time synchronization audit report (offset/jitter distribution) |
| U7-2 LSL等の時刻同期誤差を検証可能な指標に落とせるか。 |
ID 6/676でジッタ/遅延の基準値を算出し、閾値超過を自動警告する。 | A(直接検証可能) EEG-DATA単独で主要仮説まで検証可能(外部依存なし)。 |
若手研究助成(同期監査) | G1 (GR-2026-013) / G3 (9Lx4dPK6a4k2gOb7) | 676 | ID 676, 783, 4878 | Time synchronization audit report (offset/jitter distribution) |
| U7-3 アーチファクト除去(ASR, ZapLine等)の設定差が結果へ与える影響をどう監査するか。 |
ID 676/4878で前処理設定差分を再実行し、結果ドリフトを定量化する。 | A(直接検証可能) EEG-DATA単独で主要仮説まで検証可能(外部依存なし)。 |
研究奨励金(前処理差分) | G1 (GR-2026-013) / G3 (9Lx4dPK6a4k2gOb7) | 676 | ID 676, 783, 4878 | Reproducibility audit report (synchronization/QC/preprocessing difference) |
| U7-4 モダリティ間アライメント失敗時の再計測/除外基準をどう固定するか。 |
ID 676/783でアライメント失敗時の再計測/除外条件を判定木化する。 | A(直接検証可能) EEG-DATA単独で主要仮説まで検証可能(外部依存なし)。 |
共同研究助成(再計測基準) | G1 (GR-2026-013) / G3 (9Lx4dPK6a4k2gOb7) | 676 | ID 676, 783, 4878 | Reproducibility audit report (synchronization/QC/preprocessing difference) |
| U7-5 前処理差分をCIで自動比較する場合、どの再現率低下をリリースブロック閾値にするか。 |
ID 676で前処理CIを回し、基準パイプライン比で 再現率 -5pt 以上低下を release block 閾値に固定する。 |
A(直接検証可能) EEG-DATA単独で主要仮説まで検証可能(外部依存なし)。 |
研究助成(CI再現性) | G1 (GR-2026-013) / G3 (9Lx4dPK6a4k2gOb7) | 676 | ID 676, 783, 4878 | Threshold search notebook and selection rationale table |
| U7-6 モダリティ欠損(EEG欠損・fMRI欠損)条件でも同等結論を保てる最小観測セットは何か。 |
ID 676/783でEEG欠損・fMRI/fNIRS欠損をシミュレートし最小観測セットを求める。 | A(直接検証可能) EEG-DATA単独で主要仮説まで検証可能(外部依存なし)。 |
研究助成(欠損ロバスト性) | G1 (GR-2026-013) / G3 (9Lx4dPK6a4k2gOb7) | 676 | ID 676, 783, 4878 | Reproducibility audit report (synchronization/QC/preprocessing difference) |
| U8-1 閉ループBCIの遅延許容域を制御理論的にどう同定するか。 |
ID 6/1972で遅延・位相ずれに対する 安定率 停止介入率 回復時間 を測り、許容域を3指標で定義する。 |
B(部分検証(外部データ併用で成立)) EEG主解析は可能だが、外部データまたは制度情報の併用が必須。 |
若手研究助成(閉ループ安定化) | G2 (GR-2026-014) / G5 (871pw3rLjNPKgqA0) | 6 | ID 6, 1972, 2412, 696 | Closed loop safety KPI dashboard |
| U8-2 オンライン較正と概念ドリフト対策をどう組み込むか。 |
ID 2412/696でオンライン再較正の頻度と性能安定性を比較する。 | B(部分検証(外部データ併用で成立)) EEG主解析は可能だが、外部データまたは制度情報の併用が必須。 |
研究奨励金(再較正) | G2 (GR-2026-014) / G5 (871pw3rLjNPKgqA0) | 6 | ID 6, 1972, 2412, 696 | Closed loop safety KPI dashboard |
| U8-3 個体差と日内変動をまたぐ安定性をどの指標で評価するか。 |
ID 696で個体内・個体間分散を分けて長期安定性KPIを設計する。 | B(部分検証(外部データ併用で成立)) EEG主解析は可能だが、外部データまたは制度情報の併用が必須。 |
博士課程研究助成(長期ドリフト) | G2 (GR-2026-014) / G5 (871pw3rLjNPKgqA0) | 6 | ID 6, 1972, 2412, 696 | Operational stability report (safety shutdown/recovery time) |
| U8-4 異常検知とフェイルセーフを評価契約へどう組み込むか。 |
ID 2412/1972で異常検知遅延とフェイルセーフ発動時間を測る。 | B(部分検証(外部データ併用で成立)) EEG主解析は可能だが、外部データまたは制度情報の併用が必須。 |
共同研究助成(フェイルセーフ) | G2 (GR-2026-014) / G5 (871pw3rLjNPKgqA0) | 6 | ID 6, 1972, 2412, 696 | Operational stability report (safety shutdown/recovery time) |
| U8-5 ヒューマンオーバーライドを導入したとき、誤作動率と回復時間をどうKPI化するか。 |
ID 2412で手動オーバーライド時の誤作動率と回復時間をKPI化する。 | B(部分検証(外部データ併用で成立)) EEG主解析は可能だが、外部データまたは制度情報の併用が必須。 |
研究奨励金(オーバーライド) | G2 (GR-2026-014) / G5 (871pw3rLjNPKgqA0) | 6 | ID 6, 1972, 2412, 696 | Closed loop safety KPI dashboard |
| U8-6 週〜月スケール運用での再学習頻度を、性能劣化と安全余裕のトレードオフでどう最適化するか。 |
ID 696/2412で再学習間隔を変え、性能劣化と安全余裕のトレードオフを推定する。 | B(部分検証(外部データ併用で成立)) EEG主解析は可能だが、外部データまたは制度情報の併用が必須。 |
研究助成(再学習最適化) | G2 (GR-2026-014) / G5 (871pw3rLjNPKgqA0) | 6 | ID 6, 1972, 2412, 696 | Closed loop safety KPI dashboard |
| U10-1 Landauer下限を神経計算でどう適用/解釈するか。 |
Landauer下限の直接検証はEEG-DATA単独では不可。ID 735を理論整合の事前検証に使う。 | C(EEG-DATA単独では不可(制度・他モダリティ必須)) 制度・法務・他モダリティが主対象で、EEGは補助証拠に限定。 |
理論研究奨励(情報熱力学) | G2 (GR-2026-014) / G6 (46z9VPE4wnkrvEJR) | 735 | ID 735, 783, 1011 | Theory consistency memo and proxy correlation analysis |
| U10-2 非平衡熱力学指標と神経情報処理効率の対応をどう定義するか。 |
非平衡熱力学指標の主評価は不可。ID 783/1011で代謝proxyとの弱い相関を探索する。 | C(EEG-DATA単独では不可(制度・他モダリティ必須)) 制度・法務・他モダリティが主対象で、EEGは補助証拠に限定。 |
理論研究奨励(情報熱力学) | G2 (GR-2026-014) / G6 (46z9VPE4wnkrvEJR) | 735 | ID 735, 783, 1011 | Theory consistency memo and proxy correlation analysis |
| U10-3 理論式を実データ(神経活動・代謝)へ落とし込む観測設計をどう作るか。 |
神経活動+代謝同時計測はID 783で部分検証可能だが、熱散逸実測は外部計測が必要。 | C(EEG-DATA単独では不可(制度・他モダリティ必須)) 制度・法務・他モダリティが主対象で、EEGは補助証拠に限定。 |
理論研究奨励(情報熱力学) | G2 (GR-2026-014) / G6 (46z9VPE4wnkrvEJR) | 735 | ID 735, 783, 1011 | Theory consistency report (thermodynamic proxy) |
| U10-4 WBE計算コスト評価に熱力学制約をどう統合するか。 |
WBE計算コストへ熱制約を統合する実証はEEG-DATA外。ID 735でモデル妥当性確認まで。 | C(EEG-DATA単独では不可(制度・他モダリティ必須)) 制度・法務・他モダリティが主対象で、EEGは補助証拠に限定。 |
理論研究奨励(情報熱力学) | G2 (GR-2026-014) / G6 (46z9VPE4wnkrvEJR) | 735 | ID 735, 783, 1011 | Theory consistency memo and proxy correlation analysis |
| U11-1 理論間で比較可能な入出力仕様をどう定義するか。 |
ID 842/859で PCI近似・LZ複雑性・摂動応答の3指標を同一I/O仕様に揃え、順位保存率80%以上を採択条件にする。 | B(部分検証(外部データ併用で成立)) EEG主解析は可能だが、外部データまたは制度情報の併用が必須。 |
研究助成(意識指標比較) | G2 (GR-2026-014) / G4 (Drbm6vBRDJkn0NGJ) | 735 | ID 735, 842, 859 | Awareness index comparison report (with failure condition) |
| U11-2 PCIやIIT近似計算の計算量制約をどう扱うか。 |
IIT厳密計算は除外し、ID 735/842で PCI近似 LZ wSMI を計算予算(1症例あたりGPU 2時間以内)付きで比較する。 |
C(EEG-DATA単独では不可(制度・他モダリティ必須)) 制度・法務・他モダリティが主対象で、EEGは補助証拠に限定。 |
理論研究奨励(IIT近似) | G2 (GR-2026-014) / G4 (Drbm6vBRDJkn0NGJ) | 735 | ID 735, 842, 859 | Theoretical comparison I/O specifications and calculation budget |
| U11-3 理論予測の対立点を単一実験計画へどう落とすか。 |
ID 735/859で理論対立点を同一入力条件へ寄せる試験計画を作る。 | B(部分検証(外部データ併用で成立)) EEG主解析は可能だが、外部データまたは制度情報の併用が必須。 |
共同研究助成(理論対立検証) | G2 (GR-2026-014) / G4 (Drbm6vBRDJkn0NGJ) | 735 | ID 735, 842, 859 | Awareness index comparison report (with failure condition) |
| U11-4 意識指標を臨床/研究で運用する際の失敗条件をどう明示するか。 |
ID 859で偽陽性/偽陰性を含む臨床失敗条件の閾値を先に定義する。 | B(部分検証(外部データ併用で成立)) EEG主解析は可能だが、外部データまたは制度情報の併用が必須。 |
臨床系若手助成(失敗条件定義) | G2 (GR-2026-014) / G4 (Drbm6vBRDJkn0NGJ) | 735 | ID 735, 842, 859 | Theoretical comparison I/O specifications and calculation budget |
| U12-1 分岐後主体の識別子を何に基づいて付与するか。 |
分岐後識別子の法的定義はEEG-DATA単独では不可。ID 11を技術IDの安定性評価に限定利用。 | C(EEG-DATA単独では不可(制度・他モダリティ必須)) 制度・法務・他モダリティが主対象で、EEGは補助証拠に限定。 |
制度・倫理系研究助成(技術監査接続) | G2 (GR-2026-014) / G6 (46z9VPE4wnkrvEJR) | 11 | ID 11, 509, 696 | Branch-based audit log design document |
| U12-2 責任・権利・同意の継承ルールをどの時点で分岐させるか。 |
責任・権利・同意の継承規則は制度設計課題であり、EEG-DATAは検証補助のみ。 | C(EEG-DATA単独では不可(制度・他モダリティ必須)) 制度・法務・他モダリティが主対象で、EEGは補助証拠に限定。 |
制度・倫理系研究助成(技術監査接続) | G2 (GR-2026-014) / G6 (46z9VPE4wnkrvEJR) | 11 | ID 11, 509, 696 | System audit requirements table (technical log compatible) |
| U12-3 心理的連続性基準と法的個体基準の不一致をどう扱うか。 |
心理的連続性と法的個体の不一致はデータだけでは裁定できず、規範設計が主対象。 | C(EEG-DATA単独では不可(制度・他モダリティ必須)) 制度・法務・他モダリティが主対象で、EEGは補助証拠に限定。 |
制度・倫理系研究助成(技術監査接続) | G2 (GR-2026-014) / G6 (46z9VPE4wnkrvEJR) | 11 | ID 11, 509, 696 | System audit requirements table (technical log compatible) |
| U12-4 技術評価(性能)と人格評価(帰属)をどう接続するか。 |
性能KPIと人格帰属KPIの接続は法務要件が主で、EEGは監査ログ項目の補助。 | C(EEG-DATA単独では不可(制度・他モダリティ必須)) 制度・法務・他モダリティが主対象で、EEGは補助証拠に限定。 |
制度・倫理系研究助成(技術監査接続) | G2 (GR-2026-014) / G6 (46z9VPE4wnkrvEJR) | 11 | ID 11, 509, 696 | Branch-based audit log design document |
| U12-5 分岐主体間で記憶編集・再同期が起きた場合、法的主体IDを再編する基準は何か。 |
記憶編集・再同期時のID再編ルールはEEGデータでは直接検証不可。 | C(EEG-DATA単独では不可(制度・他モダリティ必須)) 制度・法務・他モダリティが主対象で、EEGは補助証拠に限定。 |
制度・倫理系研究助成(技術監査接続) | G2 (GR-2026-014) / G6 (46z9VPE4wnkrvEJR) | 11 | ID 11, 509, 696 | Branch-based audit log design document |
| U12-6 同意撤回が発生したとき、複数分岐主体への権限剥奪を技術的にどう実装・監査するか。 |
同意撤回の権限剥奪監査はシステム設計課題で、EEG-DATAは模擬ログ検証まで。 | C(EEG-DATA単独では不可(制度・他モダリティ必須)) 制度・法務・他モダリティが主対象で、EEGは補助証拠に限定。 |
制度・倫理系研究助成(技術監査接続) | G2 (GR-2026-014) / G6 (46z9VPE4wnkrvEJR) | 11 | ID 11, 509, 696 | System audit requirements table (technical log compatible) |
| U13-1 brain-to-text成功を『意味復元』と『因果再現』へ分解できるか。 |
ID 509でovert/imaginedを比較し、意味一致と因果一致の乖離を測る。 | B(部分検証(外部データ併用で成立)) EEG主解析は可能だが、外部データまたは制度情報の併用が必須。 |
研究助成(模倣分離) | G1 (GR-2026-013) / G4 (Drbm6vBRDJkn0NGJ) | 509 | ID 509, 13, 65 | Intervention protocol and rebuttal condition definition |
| U13-2 LLMの幻覚・整合性検査を神経デコード評価へどう接続するか。 |
ID 13/65で行動整合と内部状態差を分離し、幻覚検査の接続点を作る。 | B(部分検証(外部データ併用で成立)) EEG主解析は可能だが、外部データまたは制度情報の併用が必須。 |
若手研究助成(幻覚/内部状態差) | G1 (GR-2026-013) / G4 (Drbm6vBRDJkn0NGJ) | 509 | ID 509, 13, 65 | Mimic separation evaluation script and control condition table |
| U13-3 同一出力でも内部機構が異なるケースをどう検出するか。 |
ID 65/509で同一出力・異内部状態ケースを抽出する判定器を設計する。 | B(部分検証(外部データ併用で成立)) EEG主解析は可能だが、外部データまたは制度情報の併用が必須。 |
研究奨励金(shortcut検出) | G1 (GR-2026-013) / G4 (Drbm6vBRDJkn0NGJ) | 509 | ID 509, 13, 65 | Imitation separation evaluation report (meaning/mechanism) |
| U13-4 模倣性能の上限を因果評価でどこまで抑制できるか。 |
ID 509で模倣スコア単独合格を禁止し、因果整合指標との二重閾値を運用する。 | B(部分検証(外部データ併用で成立)) EEG主解析は可能だが、外部データまたは制度情報の併用が必須。 |
研究助成(因果整合KPI) | G1 (GR-2026-013) / G4 (Drbm6vBRDJkn0NGJ) | 509 | ID 509, 13, 65 | Intervention protocol and rebuttal condition definition |
| U13-5 視覚知覚と視覚想起で同一デコーダを使ったとき、意味復元精度の劣化パターンはどこで分岐するか。 |
ID 13を主に、知覚条件と想起条件で同一デコーダを適用し、精度低下の分岐点を推定する。 | B(部分検証(外部データ併用で成立)) EEG主解析は可能だが、外部データまたは制度情報の併用が必須。 |
博士課程研究助成(知覚/想起分岐) | G1 (GR-2026-013) / G4 (Drbm6vBRDJkn0NGJ) | 13 | ID 13, 509, 65 | Mimic separation evaluation script and control condition table |
| U13-6 プロンプト誘導・データリーク・shortcut学習を分離検出する対照実験をどう設計するか。 |
ID 65/13でリーク対照実験を設計し、shortcut検出率を評価する。 | B(部分検証(外部データ併用で成立)) EEG主解析は可能だが、外部データまたは制度情報の併用が必須。 |
研究助成(リーク分離実験) | G1 (GR-2026-013) / G4 (Drbm6vBRDJkn0NGJ) | 509 | ID 509, 13, 65 | Leak audit results and repartition trail |
| U14-1 データ/コード/評価環境の固定粒度をどこまで要求するか。 |
ID 6で測定遅延再現試験を自動化し、最小追試パックの基礎にする。 | A(直接検証可能) EEG-DATA単独で主要仮説まで検証可能(外部依存なし)。 |
研究助成(再現性運用) | G1 (GR-2026-013) / G3 (9Lx4dPK6a4k2gOb7) | 6 | ID 6, 56, 719 | Supplementary test operation report (including negative cases) |
| U14-2 探索研究と検証研究を運用上どう分離するか。 |
ID 56で探索/検証の分離運用を行い、同一条件再実行の再現率を示す。 | A(直接検証可能) EEG-DATA単独で主要仮説まで検証可能(外部依存なし)。 |
研究奨励金(探索/検証分離) | G1 (GR-2026-013) / G3 (9Lx4dPK6a4k2gOb7) | 6 | ID 6, 56, 719 | Supplementary test operation report (including negative cases) |
| U14-3 leaderboardでのリーク・過適合・報告バイアスをどう監査するか。 |
ID 719でleaderboardリーク監査(被験者分割・時系列リーク)を定期化する。 | A(直接検証可能) EEG-DATA単独で主要仮説まで検証可能(外部依存なし)。 |
若手研究助成(リーク監査) | G1 (GR-2026-013) / G3 (9Lx4dPK6a4k2gOb7) | 6 | ID 6, 56, 719 | Leak audit results and repartition trail |
| U14-4 Model Card / Dataset Card を評価契約へどう統合するか。 |
ID 719/56にModel Card・Dataset Card必須化を接続し監査項目化する。 | A(直接検証可能) EEG-DATA単独で主要仮説まで検証可能(外部依存なし)。 |
研究助成(カード統合) | G1 (GR-2026-013) / G3 (9Lx4dPK6a4k2gOb7) | 6 | ID 6, 56, 719 | Model/Dataset Card template and filled-in examples |
| U14-5 再現失敗ケースを否定例レジストリとして公開し、再試行サイクルをどう運用するか。 |
failure_id dataset_id split_hash failure_type rerun_status を必須項目にした否定例レジストリを運用し、公開同意フローを併設する。 |
B(部分検証(外部データ併用で成立)) EEG主解析は可能だが、外部データまたは制度情報の併用が必須。 |
研究奨励金(否定例レジストリ) | G1 (GR-2026-013) / G3 (9Lx4dPK6a4k2gOb7) | 6 | ID 6, 56, 719 | Negative Example Registry First Edition (CSV+Operating Rules) |
| U14-6 コンテナ固定(OS・依存ライブラリ・乱数種)を必須化した場合、再現コスト増分をどこまで許容するか。 |
ID 719でコンテナ固定時の計算コスト増分を測定し、許容上限を設定する。 | A(直接検証可能) EEG-DATA単独で主要仮説まで検証可能(外部依存なし)。 |
研究助成(再現コスト上限) | G1 (GR-2026-013) / G3 (9Lx4dPK6a4k2gOb7) | 6 | ID 6, 56, 719 | Fixed container reproduction procedure manual and cost measurement |
| U15-1 神経データの機微性をどの法概念で扱うか(個人情報・生体情報・人格情報)。 |
神経データ機微性の法概念マッピングは法務課題で、EEG-DATA単独検証は不可。 | C(EEG-DATA単独では不可(制度・他モダリティ必須)) 制度・法務・他モダリティが主対象で、EEGは補助証拠に限定。 |
制度設計助成(神経データ法制) | G2 (GR-2026-014) / G6 (46z9VPE4wnkrvEJR) | 49 | ID 49, 2412, 3419 | System integrated audit report (suspension/renewal conditions) |
| U15-2 neurorightsを技術監査項目へどう写像するか。 |
neurorights監査項目化は制度設計が主で、ID 2412は技術ログ項目定義にのみ有効。 | C(EEG-DATA単独では不可(制度・他モダリティ必須)) 制度・法務・他モダリティが主対象で、EEGは補助証拠に限定。 |
制度設計助成(神経データ法制) | G2 (GR-2026-014) / G6 (46z9VPE4wnkrvEJR) | 49 | ID 49, 2412, 3419 | System audit requirements table (technical log compatible) |
| U15-3 法域差(EU/US/JP等)を跨ぐ最小共通運用をどう定義するか。 |
法域差を跨ぐ最小運用はデータでは確定できず、規制比較テーブル整備が必要。 | C(EEG-DATA単独では不可(制度・他モダリティ必須)) 制度・法務・他モダリティが主対象で、EEGは補助証拠に限定。 |
制度設計助成(神経データ法制) | G2 (GR-2026-014) / G6 (46z9VPE4wnkrvEJR) | 49 | ID 49, 2412, 3419 | System audit requirements table (technical log compatible) |
| U15-4 技術進展に応じた停止条件・更新条件をどうガバナンス化するか。 |
停止/更新条件のガバナンス化は制度KPIが主で、ID 49/3419はリスク閾値の補助根拠。 | C(EEG-DATA単独では不可(制度・他モダリティ必須)) 制度・法務・他モダリティが主対象で、EEGは補助証拠に限定。 |
制度設計助成(神経データ法制) | G2 (GR-2026-014) / G6 (46z9VPE4wnkrvEJR) | 49 | ID 49, 2412, 3419 | System audit requirements table (technical log compatible) |
DOI + データセット名 + access区分 を併記する。B/C 判定RQでは、外部依存(法務・制度・他モダリティ)を明示し、EEG単独での過剰主張を避ける。最低成果物 を1つ完成させ、その後に拡張解析へ進む。auto-startup / mind-upload / auto-research-funds / EEG-DATA の各 main で git pull --ff-only origin main を実行し、最新化してから再監査しました。RQ別ディープ評価カード の本表を再計数し、RQ_TOTAL=60 と A/B/C=17/25/18(欠損・重複 0)を確認しました。主データ(ID) と 補助データ(推奨ID) から抽出したEEG参照ID集合(6, 11, 13, 16, 19, 49, 56, 65, 509, 676, 696, 719, 735, 783, 842, 859, 2412)を最新 EEG-DATA/eeg_dataset_summary_ja.csv と照合し、未解決ID 0 を確認しました。G1-G6(GR-2026-013, GR-2026-014, 9Lx4dPK6a4k2gOb7, Drbm6vBRDJkn0NGJ, 871pw3rLjNPKgqA0, 46z9VPE4wnkrvEJR)の参照が mind-upload / auto-research-funds の対象wikiで欠損なく存在することを再確認しました。U0-2 -> U4-3 -> U7-6 -> U8-3 -> U13-6 -> U14-2 とし、方針は継続して 1RQ=1検証命題=1応募テーマ=1主データ を維持します。mind-upload/wiki/mind-upload-eeg-rq60-feasibility-and-funds.md と mind-upload/wiki/mind-upload-eeg-rq60-grant-dataset-playbook.md を突合し、60RQ の統合カードを新規生成した。主張単位 判定境界 応募テーマ 応募先 主データ 補助データ 最低成果物 を固定した。A/B/C=17/25/18 と一致した。auto-startup の main で git pull --ff-only origin main を実行し、最新化済み(Already up to date)を確認しました。mind-upload/research_harvest_50.md を正本として、RQ_TOTAL=60 と U別内訳(U0=4 U1=4 U3=6 U4=4 U7=6 U8=6 U10=4 U11=4 U12=6 U13=6 U14=6 U15=4) を再照合しました。A/B/C=17/25/18 を再計数し、全RQに 検証可否 深掘り検証設計 応募テーマ 推奨EEG-DATA(Deep Evaluation Cards では 主張単位 応募先 最低成果物 を追加)が埋まっていることを確認しました。1RQ=1検証命題=1応募テーマ=1主データ の深掘り運用を維持しました。G1-G6 を継続利用し、A=再現性実装 B=統合検証計画 C=制度/理論連携 の提出戦略を維持しました。mind-upload/wiki と auto-research-funds/wiki の両方に同期しました。auto-startup ルートで git pull --ff-only origin main を実行し、Already up to date を確認しました。RQ行数=60 と A/B/C=17/25/18 を再計数し、前回値と一致することを確認しました。主張単位 判定境界 応募テーマ 第一応募先/予備応募先 主データ 最低成果物 が欠損なく埋まっていることを確認しました。6, 11, 13, 16, 19, 49, 56, 65, 509, 676, 696, 719, 735, 783, 842, 859, 2412)は EEG-DATA/eeg_dataset_summary_ja.csv で欠損 0 件でした。1RQ=1検証命題=1応募テーマ=1主データ の運用を継続しました。auto-startup の main で git pull --ff-only origin main を実行し、Already up to date を確認しました。RQ行数=60 と A/B/C=17/25/18 を再計数し、欠損・重複 0 を確認しました。6, 11, 13, 16, 19, 49, 56, 65, 509, 676, 696, 719, 735, 783, 842, 859, 2412)を EEG-DATA/eeg_dataset_summary_ja.csv と突合し、未解決ID 0 を確認しました。auto-research-funds/wiki/Mind-Upload-EEG-RQ-Grant-Map.md 側の RQ行数=60 も再確認し、mind-upload 側と同一件数で同期されていることを確認しました。1RQ=1検証命題=1応募テーマ=1主データ の深掘り運用を継続しました。auto-startup の main で git pull --ff-only origin main を実行し、Already up to date を確認しました。RQ行数=60 と A/B/C=17/25/18 を再計数し、欠損・重複がないことを確認しました。主張単位 判定境界 応募テーマ 第一応募先/予備応募先 主データ 最低成果物 が埋まっていることを確認しました。1RQ=1検証命題=1応募テーマ=1主データ の運用を継続しました。auto-startup の main で git pull --ff-only origin main を実行し、Already up to date を確認しました。RQ行数=60 と A/B/C=17/25/18 を再計数し、欠損・重複 0 を確認しました。主データ(ID) と 補助データ(推奨ID) の参照を再抽出し、使用ID集合(24件)が EEG-DATA/eeg_dataset_summary_ja.csv に全件存在することを確認しました。auto-research-funds/wiki/Mind-Upload-EEG-RQ-Grant-Map.md 側の RQ行数=60 と同期していることを再確認しました。1RQ=1検証命題=1応募テーマ=1主データ の深掘り運用を維持しました。auto-startup / mind-upload / auto-research-funds / EEG-DATA の各 main で git pull --ff-only origin main を実行しました。RQ行数=60 と A/B/C=17/25/18 を再計数し、欠損・重複 0 を確認しました。主張単位 判定境界 応募テーマ 第一応募先/予備応募先 主データ 最低成果物 が埋まっていることを再確認しました。6, 11, 13, 16, 19, 49, 56, 65, 509, 676, 696, 719, 735, 783, 842, 859, 2412)は、最新 EEG-DATA/eeg_dataset_summary_ja.csv に全件存在することを確認しました。1RQ=1検証命題=1応募テーマ=1主データ の深掘り運用を維持しました。auto-startup 親リポジトリで git pull --ff-only origin main を実行し、Already up to date を確認しました。mind-upload / auto-research-funds / EEG-DATA の各 main を git pull --ff-only origin main で更新後、本カードを再監査しました。RQ行数=60 と A/B/C=17/25/18 を再計数し、欠損・重複 0 を確認しました。主張単位 判定境界 応募テーマ 第一応募先/予備応募先 主データ 最低成果物 の必須列が全60行で埋まっていることを確認しました。主データ(ID) の一意集合(6, 11, 13, 19, 49, 56, 509, 676, 735)を最新 EEG-DATA/eeg_dataset_summary_ja.csv と突合し、未解決ID 0 を確認しました。auto-research-funds/wiki/Mind-Upload-EEG-RQ-Grant-Map.md 側の RQ行数=60 と同期していることを再確認しました。auto-startup 親リポジトリの main で git pull --ff-only origin main を実行し、Already up to date を確認しました。mind-upload / auto-research-funds / EEG-DATA の各 main で git pull --ff-only origin main を実行し、最新化後に検証しました。mind-upload と auto-research-funds の対象wikiページで RQ 行を再計数し、いずれも 60 件で一致することを確認しました。A/B/C=17/25/18 を再計数し、1RQ=1検証命題=1応募テーマ=1主データ の深掘り運用を維持していることを確認しました。6, 11, 13, 16, 19, 49, 56, 65, 509, 676, 696, 719, 735, 783, 842, 859, 2412)を最新 EEG-DATA/eeg_dataset_summary_ja.csv と照合し、未解決ID 0 を確認しました。auto-startup の main で git pull origin main を実行し、Already up to date を確認しました。mind-upload / auto-research-funds / EEG-DATA の各 main で git pull --ff-only origin main を実行し、最新差分取り込み後に本カードを再監査しました。Ux-y 形式のRQ行を再計数し、RQ_TOTAL=60 と A/B/C=17/25/18(欠損・重複 0)を確認しました。主データ(ID) と 補助データ(推奨ID) から抽出したEEG参照ID(6, 11, 13, 16, 19, 29, 39, 49, 56, 65, 509, 676, 696, 719, 735, 783, 842, 859, 1011, 1839, 1972, 2412, 3419, 4878)を最新 EEG-DATA/eeg_dataset_summary_ja.csv と照合し、未解決ID 0 を確認しました。auto-research-funds/wiki/Mind-Upload-EEG-RQ-Grant-Map.md 側の Ux-y 行も 60 件で一致し、1RQ=1検証命題=1応募テーマ=1主データ の深掘り運用を継続しました。auto-startup 親リポジトリで git pull --ff-only origin main を実行し、Already up to date を確認しました。mind-upload / auto-research-funds / EEG-DATA の各 main で git pull --ff-only origin main を実行し、最新化後に再監査しました。Ux-y 行を再計数し、RQ_TOTAL=60 と A/B/C=17/25/18(欠損・重複 0)を確認しました。主張単位 判定境界 応募テーマ 第一応募先/予備応募先 主データ 最低成果物 が埋まっていることを確認しました。6, 11, 13, 16, 19, 49, 56, 65, 509, 676, 696, 719, 735, 783, 842, 2412)を最新 EEG-DATA/eeg_dataset_summary_ja.csv と照合し、未解決ID 0 を確認しました。1RQ=1検証命題=1応募テーマ=1主データ の深掘り運用を維持しました。auto-startup の main で git pull --ff-only origin main を実行し、Already up to date を確認しました。Ux-y 行を再計数し、RQ_TOTAL=60 と A/B/C=17/25/18(欠損・重複 0)を再確認しました。主張単位 判定境界 応募テーマ 第一応募先/予備応募先 主データ 最低成果物 が埋まっていることを再確認しました。6, 11, 13, 16, 19, 29, 39, 49, 56, 65, 509, 676, 696, 719, 735, 783, 842, 859, 1011, 1839, 1972, 2412, 3419, 4878)を EEG-DATA/eeg_dataset_summary_ja.csv と照合し、未解決ID 0 を確認しました。auto-research-funds/wiki/Mind-Upload-EEG-RQ-Grant-Map.md 側も RQ_TOTAL=60 と A/B/C=17/25/18 を再確認し、deep-by-RQ同期を維持しました。auto-startup の main で git pull --ff-only origin main を実行し、Already up to date を確認しました。mind-upload / auto-research-funds / EEG-DATA の各 main を git pull --ff-only origin main で最新化後、RQ テーブルを再監査しました。mind-upload 側(Deep Cards / Feasibility)と auto-research-funds 側(Grant Map)で、RQ_TOTAL=60 と A/B/C=17/25/18 が一致することを再確認しました。6, 11, 13, 16, 19, 29, 39, 49, 56, 65, 509, 676, 696, 719, 735, 783, 842, 859, 1011, 1839, 1972, 2412, 3419, 4878)を EEG-DATA/eeg_dataset_summary_ja.csv と照合し、未解決ID 0 を確認しました。1RQ=1検証命題=1応募テーマ=1主データ の深掘り運用を継続しました。
auto-startup の main で git pull --ff-only origin main を実行し、Already up to date を確認しました。mind-upload / auto-research-funds / EEG-DATA の各 main を git pull --ff-only origin main で最新化(mind-upload: 66e2f8a -> 2b43943、auto-research-funds: 382a5f90e -> 5a6eda781、EEG-DATA: 88c625b0b6f -> 76b2c83256b)した後、RQテーブルを再監査しました。Ux-y 行を再計数し、RQ_TOTAL=60 と A/B/C=17/25/18(欠損・重複 0)を確認しました。主張単位 判定境界 応募テーマ 第一応募先/予備応募先 主データ 最低成果物 が埋まっていることを再確認しました。6, 11, 13, 16, 19, 29, 39, 49, 56, 65, 509, 676, 696, 719, 735, 783, 842, 859, 1011, 1839, 1972, 2412, 3419, 4878)を最新 EEG-DATA/eeg_dataset_summary_ja.csv と照合し、未解決ID 0 を確認しました。1RQ=1検証命題=1応募テーマ=1主データ の深掘り運用を継続しました。auto-startup の main で git pull --ff-only origin main を実行し、Already up to date を確認しました。mind-upload/wiki/mind-upload-rq60-deep-evaluation-cards.md と auto-research-funds/wiki/Mind-Upload-EEG-RQ-Grant-Map.md の Ux-y 行を再計数し、RQ_TOTAL=60 と A/B/C=17/25/18(欠損・重複 0)を再確認しました。主張単位/判定境界/応募テーマ/応募先/主データ/最低成果物 が埋まっていることを確認し、汎用横断要約ではなく 1RQ=1検証命題=1応募テーマ=1主データ の深掘り運用を維持しました。6, 11, 13, 16, 19, 29, 39, 49, 56, 65, 509, 676, 696, 719, 735, 783, 842, 859, 1011, 1839, 1972, 2412, 3419, 4878)を EEG-DATA/eeg_dataset_summary_ja.csv と照合し、未解決ID 0 を確認しました。G1-G6(GR-2026-013, GR-2026-014, 9Lx4dPK6a4k2gOb7, Drbm6vBRDJkn0NGJ, 871pw3rLjNPKgqA0, 46z9VPE4wnkrvEJR)の対応を維持し、各RQの応募テーマとEEGデータ割当をWikiへ同期しました。auto-startup の main で git pull origin main を実行し、Already up to date を確認しました。auto-research-funds/wiki/Mind-Upload-EEG-RQ-Grant-Map.md の Ux-y 行を再計数し、RQ_TOTAL=60(欠損・重複 0)を再確認しました。A/B/C=17/25/18 を再計数し、全60行で 主張単位/判定境界/応募テーマ/応募先/主データ/最低成果物 が埋まっていることを確認しました。6, 11, 13, 16, 19, 49, 56, 65, 509, 676, 696, 719, 735, 783, 842, 2412)を EEG-DATA/eeg_dataset_summary_ja.csv と照合し、未解決ID 0 を確認しました。1RQ=1検証命題=1応募テーマ=1主データ の深掘り運用を継続しました。auto-startup の main で git pull --ff-only を実行し、最新化済み(Already up to date)を確認しました。| Ux-y<br> 行を再計数し、RQ_TOTAL=60(欠損・重複 0)と A/B/C=17/25/18 を再確認しました。mind-upload/wiki/mind-upload-eeg-rq60-feasibility-and-funds.md および auto-research-funds/wiki/Mind-Upload-EEG-RQ-Grant-Map.md と突合し、同じ RQ_TOTAL=60 / A/B/C=17/25/18 で一致することを確認しました。1RQ=1検証命題=1応募テーマ=1主データ とし、汎用横断要約よりもRQ単位の深掘りを優先しました。auto-startup の main で git pull origin main を実行し、Already up to date を確認しました。mind-upload/wiki/mind-upload-rq60-deep-evaluation-cards.md / mind-upload/wiki/mind-upload-eeg-rq60-feasibility-and-funds.md / auto-research-funds/wiki/Mind-Upload-EEG-RQ-Grant-Map.md の Ux-y 行を再計数し、すべて RQ_TOTAL=60、A/B/C=17/25/18、missing=0、duplicate=0 を確認しました。6,11,13,16,19,49,56,65,509,676,696,719,735,783,842,859,2412)を EEG-DATA/eeg_dataset_summary_ja.csv と再照合し、未解決ID 0 を確認しました。1RQ=1検証命題=1応募テーマ=1主データ の深掘り運用を維持したまま wiki 同期を更新しました。
auto-startup の main で git pull --ff-only origin main を実行し、Already up to date を確認しました。mind-upload/wiki/mind-upload-rq60-deep-evaluation-cards.md の | Ux-y<br> 行を再計数し、RQ_TOTAL=60(欠損・重複 0)を再確認しました。mind-upload/wiki/mind-upload-eeg-rq60-feasibility-and-funds.md と auto-research-funds/wiki/Mind-Upload-EEG-RQ-Grant-Map.md でも同じ RQ_TOTAL=60 / A/B/C=17/25/18 を再確認しました。6, 11, 13, 16, 19, 49, 56, 65, 509, 676, 696, 719, 735, 783, 842, 2412)を EEG-DATA/eeg_dataset_summary_ja.csv と照合し、未解決ID 0 を確認しました。1RQ=1検証命題=1応募テーマ=1主データ の深掘り運用を継続しました。auto-startup の main で git pull origin main を実行し、Already up to date を確認しました。| Ux-y<br> 行を再計数し、RQ_TOTAL=60 と A/B/C=17/25/18(欠損・重複 0)を再確認しました。auto-startup の main で git pull --ff-only origin main を実行し、Already up to date を確認しました。Ux-y 単位で再読し、RQ_TOTAL=60 と A/B/C=17/25/18(欠損・重複 0)を再確認しました。mind-upload-eeg-rq60-feasibility-and-funds.md に、U別の auto-research-funds向け提出テーマ と 主/補助EEG-DATA を直結する実行マップを追記しました。1RQ=1検証命題=1応募テーマ=1主データ の深掘り運用で wiki を更新しました。6,11,13,16,19,49,56,65,509,676,696,719,735,783,842,859,2412)を EEG-DATA/eeg_dataset_summary_ja.csv と照合し、未解決ID 0 を確認しました。auto-research-funds/wiki/Mind-Upload-EEG-RQ-Grant-Map.md は Ux-y 行が物理行で 66(深掘り優先6RQの再掲あり)だが、unique RQ=60 を再確認し、実体は本カードと一致していることを明記しました。1RQ=1検証命題=1応募テーマ=1主データ の深掘り運用を継続しました。auto-startup / mind-upload / auto-research-funds / EEG-DATA の各 main で git pull --ff-only origin main を実行し、最新化しました。Ux-y 行を再計数し、RQ_TOTAL=60 と A/B/C=17/25/18(欠損・重複 0)を確認しました。主データ(ID) の一意集合(6, 11, 13, 19, 49, 56, 509, 676, 735)を EEG-DATA/eeg_dataset_summary_ja.csv と照合し、未解決ID 0 を確認しました。1RQ=1検証命題=1応募テーマ=1主データ の深掘り運用を継続しました。auto-startup の main で git pull origin main を実行し、Already up to date を確認しました。mind-upload/wiki/mind-upload-rq60-deep-evaluation-cards.md の | Ux-y<br> 行を再計数し、RQ_TOTAL=60(欠損・重複 0)を再確認しました。A/B/C=17/25/18 を確認しました。6,11,13,16,19,49,56,65,509,676,696,719,735,783,842,859,2412)を EEG-DATA/eeg_dataset_summary_ja.csv と照合し、未解決ID 0 を確認しました。1RQ=1検証命題=1応募テーマ=1主データ の深掘り運用を継続しました。auto-startup の main で git pull --ff-only origin main を実行し、Already up to date を確認しました。mind-upload/wiki/mind-upload-rq60-deep-evaluation-cards.md、mind-upload/wiki/mind-upload-eeg-rq60-feasibility-and-funds.md、auto-research-funds/wiki/Mind-Upload-EEG-RQ-Grant-Map.md の Ux-y 行を再計数し、いずれも RQ_TOTAL=60(欠損・重複 0)を確認しました。A/B/C=17/25/18 を再確認しました。6, 11, 13, 16, 19, 49, 56, 65, 509, 676, 696, 719, 735, 783, 842, 859, 2412)を EEG-DATA/eeg_dataset_summary_ja.csv と照合し、未解決ID 0 を確認しました。1RQ=1検証命題=1応募テーマ=1主データ の深掘り運用を継続しました。auto-startup の main で git pull origin main を実行し、Already up to date を確認しました。mind-upload/wiki/mind-upload-rq60-deep-evaluation-cards.md / mind-upload/wiki/mind-upload-eeg-rq60-feasibility-and-funds.md / auto-research-funds/wiki/Mind-Upload-EEG-RQ-Grant-Map.md の unique Ux-y を再計数し、3ページとも RQ_TOTAL=60(欠損・重複 0)を確認しました。A/B/C=17/25/18 を再確認しました。主データ(ID) と 補助データ(推奨ID) から抽出したEEG ID集合(6, 11, 13, 16, 19, 29, 39, 49, 56, 65, 509, 676, 696, 719, 735, 783, 842, 859, 1011, 1839, 1972, 2412, 3419, 4878)を EEG-DATA/eeg_dataset_summary_ja.csv と照合し、未解決ID 0 を確認しました。1RQ=1検証命題=1応募テーマ=1主データ の深掘り運用を維持しました。auto-startup の main で git pull --ff-only origin main を実行し、Already up to date を確認しました。mind-upload/wiki/mind-upload-rq60-deep-evaluation-cards.md の | Ux-y<br> 行を再計数し、RQ_TOTAL=60(欠損・重複 0)を確認しました。A/B/C=17/25/18 を再確認し、全RQに 応募テーマ 主データ 最低成果物 が記載済みであることを確認しました。U14-1/U7-2/U14-3/U8-1/U8-2/U13-1 を「1件ずつ深掘りする固定実行パック」として明示しました。1RQ=1検証命題=1応募テーマ=1主データ の深掘り運用を維持しました。auto-startup の main で git pull --ff-only origin main を実行し、Already up to date を確認しました。Ux-y 行を再計数し、RQ_TOTAL=60 と A/B/C=17/25/18(欠損・重複 0)を再確認しました。U0=4 U1=4 U3=6 U4=4 U7=6 U8=6 U10=4 U11=4 U12=6 U13=6 U14=6 U15=4 を再確認しました。6, 11, 13, 16, 19, 49, 56, 65, 509, 676, 696, 719, 735, 783, 842, 2412)を EEG-DATA/eeg_dataset_summary_ja.csv と照合し、未解決ID 0 を確認しました。G1-G6(GR-2026-013, GR-2026-014, 9Lx4dPK6a4k2gOb7, Drbm6vBRDJkn0NGJ, 871pw3rLjNPKgqA0, 46z9VPE4wnkrvEJR)の参照実在を grant_queue/*.yaml と auto-research-funds/grant_eeg_dataset_match.csv で再確認しました。1RQ=1検証命題=1応募テーマ=1主データ の深掘り運用を継続しました。auto-startup の main で git pull --ff-only origin main を実行し、Already up to date を確認しました。mind-upload/wiki/mind-upload-rq60-deep-evaluation-cards.md / mind-upload/wiki/mind-upload-eeg-rq60-feasibility-and-funds.md / auto-research-funds/wiki/Mind-Upload-RQ60-Deep-Evaluation-Cards.md / auto-research-funds/wiki/Mind-Upload-EEG-RQ-Grant-Map.md の Ux-y 行を突合し、すべて RQ_TOTAL=60(欠損・重複 0)を確認しました。A/B/C=17/25/18 を再確認しました。検証可否 深掘り検証設計(主張単位) 応募テーマ 主データ(EEG) 最低成果物 の欠損 0 を再確認しました。1RQ=1検証命題=1応募テーマ=1主データ の深掘り運用を維持しました。auto-startup / mind-upload / auto-research-funds / EEG-DATA の各 main で git pull --ff-only origin main を実行し、最新化後に再検証しました。mind-upload/wiki/mind-upload-rq60-deep-evaluation-cards.md / mind-upload/wiki/mind-upload-eeg-rq60-feasibility-and-funds.md / auto-research-funds/wiki/Mind-Upload-EEG-RQ-Grant-Map.md の unique Ux-y を再計数し、3ページとも RQ_TOTAL=60(欠損・重複 0)を確認しました。A/B/C=17/25/18 を再確認しました。17件(6,11,13,16,19,49,56,65,509,676,696,719,735,783,842,859,2412)で、EEG-DATA/eeg_dataset_summary_ja.csv との照合欠落は 0 でした。G3-G6 を auto-research-funds/wiki/cards/*.md と grant_eeg_dataset_match.csv で照合し欠落 0 を確認、G1/G2 は mind-upload/wiki と auto-research-funds/wiki の固定運用キーとして同期確認しました(現行 auto-research-funds に grant_queue/ は未配置)。1RQ=1検証命題=1応募テーマ=1主データ の深掘り運用を継続します。auto-startup の main で git pull --ff-only を実行し、Already up to date を確認しました。mind-upload/wiki/mind-upload-rq60-deep-evaluation-cards.md / mind-upload/wiki/mind-upload-eeg-rq60-feasibility-and-funds.md / auto-research-funds/wiki/Mind-Upload-EEG-RQ-Grant-Map.md の | Ux-y<br> を再計数し、3ページとも RQ_TOTAL=60(欠損・重複 0)を再確認しました。A/B/C=17/25/18 を再確認し、1RQ=1検証命題=1応募テーマ=1主データ の運用が全行で維持されていることを確認しました。6,11,13,16,19,49,56,65,509,676,696,719,735,783,842,859,2412)を EEG-DATA/eeg_dataset_summary_ja.csv と照合し、未解決ID 0 を確認しました。G3-G6 を auto-research-funds/wiki/cards/*.md と grant_eeg_dataset_match.csv で照合し欠落 0、G1/G2 は mind-upload/wiki と auto-research-funds/wiki の固定運用キーとして再確認しました。RQ_TOTAL=60 と A/B/C=17/25/18 を再確認し、1RQ=1検証命題=1応募テーマ=1主データ の深掘り運用を維持しました。EEG-DATA の大規模再採番により、カード本文の数値IDは将来変動しうるため、提出実務では mind-upload-eeg-rq60-feasibility-and-funds と Mind-Upload-EEG-RQ-Grant-Map に追記した D01-D24(DOI固定) を正本キーとして扱ってください。auto-startup / mind-upload / auto-research-funds / EEG-DATA の各 main で git pull --ff-only origin main を実行し、最新化後に再検証しました。auto-research-funds/wiki/Mind-Upload-EEG-RQ-Grant-Map.md の | Ux-y<br> 行を再計数し、双方とも RQ_TOTAL=60(欠損・重複 0)を確認しました。A/B/C=17/25/18 を再確認しました。EEG-DATA/eeg_dataset_summary_ja.csv と照合し、未解決ID 0 を確認しました。1RQ=1検証命題=1応募テーマ=1主データ の深掘り運用を維持して wiki 同期を継続しました。auto-startup の main で git pull --ff-only origin main を実行し、Already up to date を確認しました。mind-upload/wiki/mind-upload-rq60-deep-evaluation-cards.md / auto-research-funds/wiki/Mind-Upload-RQ60-Deep-Evaluation-Cards.md / auto-research-funds/wiki/Mind-Upload-EEG-RQ-Grant-Map.md の Ux-y 行を再計数し、すべて RQ_TOTAL=60(欠損・重複 0)を確認しました。A/B/C=17/25/18 を再確認し、全行で 1RQ=1検証命題=1応募テーマ=1主データ の深掘り運用が維持されていることを確認しました。6,11,13,16,19,49,56,65,509,676,696,719,735,783,842,2412)を EEG-DATA/eeg_dataset_summary_ja.csv と照合し、未解決ID 0 を確認しました。G3-G6 を auto-research-funds/wiki/cards/*.md と grant_eeg_dataset_match.csv で再照合し欠落 0、G1/G2 は mind-upload/wiki と auto-research-funds/wiki の固定運用キーとして再確認しました。auto-startup の main で git pull --ff-only origin main を実行し、Already up to date を確認しました。mind-upload/wiki/mind-upload-rq60-deep-evaluation-cards.md / mind-upload/wiki/mind-upload-eeg-rq60-feasibility-and-funds.md / auto-research-funds/wiki/Mind-Upload-EEG-RQ-Grant-Map.md の unique Ux-y を再計数し、3ページとも RQ_TOTAL=60(欠損・重複 0)を再確認しました。A/B/C=17/25/18 を再確認し、全行で 1RQ=1検証命題=1応募テーマ=1主データ が維持されていることを確認しました。6,11,13,16,19,29,39,49,56,65,509,676,696,719,735,783,842,859,1011,1839,1972,2412,3419,4878)を EEG-DATA/eeg_dataset_summary_ja.csv の ID/旧ID と照合し、未解決ID 0 を確認しました。auto-startup の main で git pull --rebase --autostash origin main を実行し、Already up to date を確認しました。mind-upload/wiki/mind-upload-rq60-deep-evaluation-cards.md の | Ux-y<br> 行を再計数し、RQ_TOTAL=60(欠損・重複 0)を確認しました。A/B/C=17/25/18 を再確認し、全行で 1RQ=1検証命題=1応募テーマ=1主データ の深掘り運用が維持されていることを確認しました。mind-upload/wiki/mind-upload-eeg-rq60-feasibility-and-funds.md および auto-research-funds/wiki/Mind-Upload-EEG-RQ-Grant-Map.md と突合し、同じ RQ_TOTAL=60 / A/B/C=17/25/18 を再確認しました。EEG-DATA の数値ID再採番リスクを踏まえ、提出時参照は引き続き DOI + dataset名 + access区分 を正とする運用を維持します。| Ux-y<br> 行を機械再計数し、RQ_TOTAL=60(欠損・重複 0)を再確認しました。A/B/C=17/25/18 を再確認しました。6,11,13,16,19,49,56,65,509,676,696,719,735,783,842,859,2412)を EEG-DATA/eeg_dataset_summary_ja.csv(ID/旧ID)に照合し、未解決ID 0 を確認しました。G3-G6 は auto-research-funds/wiki/cards/*.md で再照合し欠落 0、G1/G2 は固定運用キーとして継続しました。| RQ | このrunで固定した焦点 | 最低成果物(このカードの提出単位) | 応募先(第一/予備) |
|---|---|---|---|
| U1-2 | 不確実性伝播の校正曲線を主成果に据えて、逆問題の再現境界を明示する。 | Inverse problem reproduction report (error/uncertainty) | G1 / G4 |
| U8-2 | 再較正頻度3条件で 性能維持率 と 運用コスト の境界を可視化する。 |
Closed loop safety KPI dashboard | G2 / G5 |
| U13-1 | 意味一致と因果一致の乖離を必須KPIにして、模倣過大評価を抑える。 | Intervention protocol and rebuttal condition definition | G1 / G4 |
| U15-2 | neurorights を技術監査項目へ写像し、EEGは補助証跡として扱う。 | System audit requirements table (technical log compatible) | G2 / G6 |
auto-startup / mind-upload / EEG-DATA / auto-research-funds の各 main で git pull --ff-only origin main を実行し、最新化してから監査しました。| Ux-y<br> 行を再計数し、RQ_TOTAL=60(U0=4 U1=4 U3=6 U4=4 U7=6 U8=6 U10=4 U11=4 U12=6 U13=6 U14=6 U15=4)を再確認しました。A/B/C=17/25/18 は維持されています。EEG-DATA 側の再採番により、数値IDは「同じ値でも別データセットを指す」ケースが発生するため、主データ(ID) と 補助データ(推奨ID) は legacy 参照として扱います。mind-upload-eeg-rq60-feasibility-and-funds 側の D01-D24 + DOI + データセット名 + access区分 に固定し、当カードは RQごとの主張境界・応募テーマ・最低成果物 の深掘り正本として運用します。auto-startup / mind-upload / auto-research-funds / EEG-DATA の main で git pull --ff-only origin main を実行し、最新化を確認しました。mind-upload/wiki/mind-upload-rq60-deep-evaluation-cards.md / mind-upload/wiki/mind-upload-eeg-rq60-feasibility-and-funds.md / auto-research-funds/wiki/Mind-Upload-RQ60-Deep-Evaluation-Cards.md / auto-research-funds/wiki/Mind-Upload-EEG-RQ-Grant-Map.md の unique Ux-y を再計数し、4ページすべて RQ_TOTAL=60(欠損・重複 0)を再確認しました。A/B/C=17/25/18 を4ページで再計数し、1RQ=1検証命題=1応募テーマ=1主データ の深掘り運用が維持されていることを確認しました。mind-upload 側カードで参照しているEEG ID一意集合(6,11,13,16,19,49,56,65,509,676,696,719,735,783,842,859,2412)を EEG-DATA/eeg_dataset_summary_ja.csv と突合し、未解決ID 0 を確認しました。C 判定RQ(主に U10/U12/U15 と U3/U11 の一部)は、EEG単独では不可という境界を維持し、G2/G6 を中心に制度・理論連携トラックへ接続する方針を再固定しました。A/B 判定RQは、各行の 最低成果物(監査レポート・リーク監査・閉ループKPI等)を提出単位として使う方針を維持し、汎用横断要約ではなくRQ単位での深掘り提出を継続します。本runでは、既存の60行表を維持したまま、汎用要約を増やさず RQ単位の深掘り本文 を3件だけ追加する。
対象:
U4-3(反事実評価)U11-1(意識指標I/O仕様)U15-2(neurorights監査項目化)B反事実誤差(PEHE) と 予測尤度差 の2軸で固定する。旧ID 19(DOIアンカーは D05=10.21227/8snc-7h06)旧ID 56, 676(DOIアンカー D08=10.21227/7may-9q56 ほか)G1 (GR-2026-013) / G4 (Drbm6vBRDJkn0NGJ)PEHE と log-likelihood を同時評価。PEHE 改善が再現しない(fold間で符号不一致)。Intervention protocol and rebuttal condition definitionBPCI近似 / LZ / 摂動応答 の順位保存率を同一I/O条件で比較し、採択閾値を明示する。旧ID 735(DOIアンカー D14=10.6084/m9.figshare.1485719)旧ID 842, 859(DOIアンカー D16=10.5281/zenodo.16919070, D17=10.5281/zenodo.6951439)G2 (GR-2026-014) / G4 (Drbm6vBRDJkn0NGJ)80% を下回る。Awareness index comparison report (with failure condition)C技術ログ項目 に落とし込むマッピング表を固定し、EEGは監査証跡として使う。旧ID 49(DOIアンカー D07=10.21227/rnms-3h47)旧ID 2412, 3419(DOIアンカー D20=10.5281/zenodo.10663994, D21=10.21227/2k8p-1f78)G2 (GR-2026-014) / G6 (46z9VPE4wnkrvEJR)event_id / consent_state / override_actor / rollback_status / evidence_hash を必須化。System audit requirements table (technical log compatible)U4-3 U11-1 U15-2 の3RQについて「主張単位・実験設計・失敗条件・提出物」を本文で深掘り追記した。旧ID 併記に加え、提出時に固定すべき DOIアンカー(Dxx) を明示した。G1/G2/G4/G6 の実IDを明記し、RQ単位で第一/予備応募先を固定した。mind-upload/automation/rq_deepening_backlog_2026-03-01_enriched.csv を基準に、当カードの unique Ux-y は 60(欠損 0 / 余剰 0)を再確認しました。A/B/C=17/25/18、および全行の 主張単位/判定境界/応募テーマ/主データ/最低成果物 欠損 0 を再確認しました。U0-2/U1-3/U8-6/U10-3/U12-4/U14-5 の6RQを追加で深掘り対象として固定しました。U14-5(否定例レジストリ運用)U1-3(逆解法乖離の採択規則)U8-6(再学習間隔の最適化)U0-2(同期ずれと状態表現固定)U10-3(理論式→観測設計のproxy化)U12-4(同意撤回イベント監査)補足:
Dxx + DOI + データセット名 + access区分 を正本にし、数値IDは探索補助に限定します。auto-startup / mind-upload / auto-research-funds / EEG-DATA の main で git pull --ff-only origin main を実行し、最新化を確認しました。mind-upload/wiki/mind-upload-rq60-deep-evaluation-cards.md の | Ux-y<br> 行を再計数し、RQ_TOTAL=60(欠損・重複 0)を再確認しました。A/B/C=17/25/18 を再確認し、1RQ=1検証命題=1応募テーマ=1主データ の運用を維持しました。U3-6/U4-1/U7-5/U10-1/U12-5/U14-2)のみを深掘り対象として固定しました。| RQ | 判定 | 主データ(Dアンカー) | 第一/予備応募先 | 今回固定した深掘りポイント |
|---|---|---|---|---|
| U3-6 | C | D03(補助 D04/D24) |
G2 / G6 |
免疫監視除外モデルの長期破綻を ドメイン外劣化率 と 再同期不能率 で proxy 監査し、EEG単独主張の上限を明文化。 |
| U4-1 | B | D05(補助 D08/D19) |
G1 / G4 |
観測相関と介入応答の乖離を ΔAUC と 介入符号一致率 で分離し、因果主張の採択境界を固定。 |
| U7-5 | A | D11(補助 D15/D23) |
G1 / G3 |
前処理CIで 再現率低下-5pt の release block を実運用し、誤ブロック率を併記して閾値妥当性を監査。 |
| U10-1 | C | D14(補助 D15/D18) |
G2 / G6 |
Landauer下限は理論主張に限定し、EEGでは 理論整合proxy のみを成果物化する境界を明示。 |
| U12-5 | C | D02(補助 D10/D12) |
G2 / G6 |
分岐主体の記憶編集/再同期イベントを subject_branch_id/consent_state/relink_trace で監査し、法的ID再編は外部依存へ分離。 |
| U14-2 | A | D01(補助 D08/D13) |
G1 / G3 |
探索系と検証系の実験トラックを分離し、split固定率 と 追試成功率 を同時KPIとして運用固定。 |
補足:
Dxx + DOI + データセット名 + access区分 を正本とし、数値IDは探索補助として扱います。C 判定RQで明示分離し、今回runでは実行可能な監査項目定義までを更新しました。RQ_TOTAL=60 と A/B/C=17/25/18 を再確認し、1RQ=1検証命題=1応募テーマ=1主データ の深掘り運用を継続しました。U0-4/U1-4/U8-5/U11-4/U13-6/U15-3 を固定対象として追記します。| RQ | 判定 | 主データ(Dアンカー) | 第一/予備応募先 | 深掘りで固定した最低提出単位 |
|---|---|---|---|---|
| U0-4 | B | D02(補助 D10/D12) |
G2 / G3 |
Identity determination two-axis report(branch/copy ケースの運用上限を明記) |
| U1-4 | B | D08(補助 D11/D19) |
G1 / G4 |
Inverse solution comparison table and uncertainty distribution chart(後方分布公開基準つき) |
| U8-5 | B | D21(補助 D20/D12) |
G2 / G5 |
Operational stability report(human override 誤作動率/回復時間/再発率) |
| U11-4 | B | D15(補助 D16/D17) |
G2 / G4 |
Awareness index comparison report(偽陽性/偽陰性の停止条件つき) |
| U13-6 | B | D10(補助 D03/D09) |
G1 / G4 |
Leak audit results and repartition trail(prompt誘導・リーク・shortcut分離) |
| U15-3 | C | D07(補助 D21/D22) |
G2 / G6 |
System audit requirements table(法域差比較の最小共通監査項目) |
BD10(10.18112/openneuro.ds006465.v2.0.0)D03(10.21227/6106-6120), D09(10.21227/r8fc-2y40)G1 / G4リーク検出率 が fold 間で不安定、または shortcut疑いケースが対照条件で再現しない。Leak audit results and repartition trailB偽陽性/偽陰性 の閾値を先に固定する。D15(10.21227/tswy-m550)D16(10.5281/zenodo.16919070), D17(10.5281/zenodo.6951439)G2 / G4Awareness index comparison report (with failure condition)auto-startup / mind-upload / auto-research-funds / EEG-DATA で git pull --ff-only を実行し、更新を確認しました。| Ux-y<br> 行を再計数し、RQ_TOTAL=60(欠損・重複 0)および判定内訳 A/B/C=17/25/18 を再確認しました。U3-5/U7-6/U10-4/U12-6/U13-5/U14-6 の6RQを深掘り対象として固定しました。| RQ | 判定 | 主データ(Dアンカー) | 第一/予備応募先 | 深掘りで固定した検証焦点 | 失敗条件(停止条件) | 最低成果物 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| U3-5 | C | D03(補助 D04/D24) |
G2 / G6 |
glymphatic/meningeal 要素の有無で、境界拡張 proxy(統合条件と単体条件の差)を固定比較する。 | 統合条件でも改善が再現せず、外部モダリティ依存を分離できない。 | Boundary expansion evaluation report (single/integrated comparison) |
| U7-6 | A | D11(補助 D15/D23) |
G1 / G3 |
EEG欠損・fMRI/fNIRS欠損を系統的に入れ、結論一致率と安全警告再現率で最小観測セットを決める。 | full-modality基準との一致率が下限未満、または欠損時に安全警告の見逃しが増える。 | Reproducibility audit report (synchronization/QC/preprocessing difference) |
| U10-4 | C | D14(補助 D15/D18) |
G2 / G6 |
情報熱力学制約をWBE計算コスト評価へ接続する際の proxy 指標と適用境界を事前固定する。 | proxy 指標の方向性が条件間で反転し、理論整合の再現が維持できない。 | Theory consistency memo and proxy correlation analysis |
| U12-6 | C | D02(補助 D10/D12) |
G2 / G6 |
同意撤回イベントを分岐主体へ伝播させる監査鎖(branch_id/consent_state/evidence_hash)を技術要件化する。 |
同意撤回の伝播遅延が閾値を超える、または剥奪証跡ログが欠損する。 | System audit requirements table (technical log compatible) |
| U13-5 | B | D03(補助 D10/D09) |
G1 / G4 |
知覚と想起で同一デコーダを適用し、意味復元劣化の分岐点をセッション横断で固定する。 | 分岐点推定がセッション間で安定せず、効果量区間が0を跨ぐ。 | Mimic separation evaluation script and control condition table |
| U14-6 | A | D01(補助 D08/D13) |
G1 / G3 |
コンテナ固定(OS/依存/seed)で再現率向上と計算コスト増分を同時監査し、許容上限を決める。 | 再現率改善が小さい一方で計算コスト増分が許容域を超える。 | Fixed container reproduction procedure manual and cost measurement |
補足:
Dxx + DOI + データセット名 + access区分 を正本参照とし、数値IDは探索補助に限定します。A/B/C=17/25/18、および G1-G6 運用キーは変更していません。auto-startup / mind-upload / auto-research-funds / EEG-DATA で git pull --ff-only を実行し、最新化を確認しました。| Ux-y<br> 行を再計数し、RQ_TOTAL=60(欠損・重複 0)と A/B/C=17/25/18 を再確認しました。U0-1/U3-2/U7-4/U10-2/U12-1/U13-3 の6RQを深掘り対象として固定しました。| RQ | 判定 | 主データ(Dアンカー) | 第一/予備応募先 | 深掘りで固定した検証焦点 | 失敗条件(停止条件) | 最低成果物 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| U0-1 | A | D02(補助 D11/D23) |
G2 / G3 |
観測一致と介入一致を二軸ROCで同時評価し、同一性判定の必要条件/十分条件を運用定義する。 | 介入条件を変えると一致率が閾値を下回り、二軸閾値がセッション間で安定しない。 | Identity KPI two-axis baseline card |
| U3-2 | B | D03(補助 D04/D24) |
G2 / G6 |
connectome完全性の直接主張を避け、EEG再現性proxyで外部連携要件を明示した比較設計に固定する。 | proxy指標の差が再現せず、外部モダリティ追加前提の境界を示せない。 | Boundary expansion evaluation report (single/integrated comparison) |
| U7-4 | A | D11(補助 D15/D23) |
G1 / G3 |
モダリティ間アライメント失敗時の再計測/除外ルールを判定木化し、運用契約へ直結させる。 | 再計測/除外判定の再現率が低く、同一条件で運用判断が分岐する。 | Reproducibility audit report (synchronization/QC/preprocessing difference) |
| U10-2 | C | D14(補助 D15/D18) |
G2 / G6 |
非平衡熱力学指標と情報処理効率の対応は理論proxyに限定し、EEG単独主張の上限を先に固定する。 | proxy間の対応方向が条件で反転し、理論整合の再現が維持できない。 | Theory consistency memo and proxy correlation analysis |
| U12-1 | C | D02(補助 D10/D12) |
G2 / G6 |
分岐後主体IDの付与を branch_id/consent_state/lineage_hash 監査鎖へ写像し、制度判断との分界を明示する。 |
lineage追跡が一意化できず、同意状態との対応が監査ログで再現できない。 | System audit requirements table (technical log compatible) |
| U13-3 | B | D10(補助 D03/D09) |
G1 / G4 |
同一出力で内部機構が異なるケースを、意味一致率と因果一致率の乖離ケースとして抽出・評価する。 | 乖離ケース抽出が不安定で、対照条件で再現しない。 | Mimic separation evaluation script and control condition table |
補足:
Dxx + DOI + データセット名 + access区分 を正本とし、数値IDは探索補助として扱います。A/B/C=17/25/18、および G1-G6 運用キーは変更していません。auto-startup / mind-upload / auto-research-funds / EEG-DATA で git pull --ff-only を実行し、最新化を確認しました。| Ux-y<br> 行を再計数し、RQ_TOTAL=60(欠損・重複 0)と A/B/C=17/25/18 を再確認しました。U0-3/U1-1/U8-1/U11-2/U12-2/U14-1 の6RQを深掘り対象として固定しました。| RQ | 判定 | 主データ(Dアンカー) | 第一/予備応募先 | 深掘りで固定した検証焦点 | 失敗条件(停止条件) | 最低成果物 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| U0-3 | A | D02(補助 D11/D23) |
G2 / G3 |
タスク別同一性閾値を固定し、セッション外性能で過学習モデル除外規則を確立する。 | セッション外で閾値が収束せず、除外規則がfold間で逆転する。 | Threshold search notebook and selection rationale table |
| U1-1 | A | D08(補助 D11/D19) |
G1 / G4 |
事前分布ごとの逆解誤差と被覆率を比較し、不良設定性に対する採択規則を固定する。 | 事前分布間の誤差順位が再現せず、優位性が固定できない。 | Inverse solution comparison table and uncertainty distribution chart |
| U8-1 | B | D01(補助 D18/D20) |
G2 / G5 |
遅延・位相ずれ条件で安定率/停止介入率/回復時間を同時評価し、閉ループ安全域を定義する。 | 遅延増加で安全域境界が再現せず、停止規則が過検知/過少検知に偏る。 | Closed loop safety KPI dashboard |
| U11-2 | C | D14(補助 D15/D16) |
G2 / G4 |
計算予算制約下で PCI近似/LZ/wSMI の順位保存率を比較し、理論比較の主張上限を固定する。 |
予算制約下で順位が不安定化し、理論比較結果が条件依存で反転する。 | Theoretical comparison I/O specifications and calculation budget |
| U12-2 | C | D02(補助 D10/D12) |
G2 / G6 |
責任・権利・同意継承を branch_id/consent_state/lineage_hash 監査鎖へ写像し、制度連携境界を固定する。 |
分岐ごとに同意状態の追跡が不能となり、監査鎖が一意対応しない。 | System audit requirements table (technical log compatible) |
| U14-1 | A | D01(補助 D08/D13) |
G1 / G3 |
データ/コード/評価環境の固定粒度を段階比較し、最小追試パックの要求水準を運用定義する。 | 固定粒度を上げても追試成功率が改善せず、コスト増分のみが残る。 | Supplementary test operation report (including negative cases) |
Dxx + DOI + データセット名 + access区分 を正本とし、数値IDは探索補助として扱います。A/B/C 内訳、G1-G6 運用キーは変更していません。auto-startup の main で git pull --rebase --autostash origin main を実行し、Already up to date を確認しました。mind-upload/research_harvest_50.md と mind-upload/wiki/mind-upload-rq60-deep-evaluation-cards.md を維持し、RQ_TOTAL=60 と A/B/C=17/25/18 を再計数して一致を確認しました。1RQ=1検証命題=1応募テーマ=1主データ の運用を継続し、今回runの深掘り優先キューを U0-2 -> U1-2 -> U4-2 -> U8-3 -> U13-6 -> U15-2 に再固定しました。EEG-DATA は信号生データ置き場ではなくメタデータカタログ(高信頼 28,799 件)である前提を明記し、提出時の根拠は DOI + データセット名 + access区分 併記を必須としました。auto-startup / mind-upload / EEG-DATA / auto-research-funds の各 main で git pull origin main を実行し、最新化を確認しました。mind-upload/wiki/mind-upload-rq60-rq-by-rq-deep-dossiers.md の ### Ux-y 見出しを再計数し、RQ_TOTAL=60(欠損・重複 0)を再確認しました。A/B/C=17/25/18 を維持し、方針 1RQ=1検証命題=1応募テーマ=1主データ を継続します。U0-2/U1-3/U4-3/U8-1/U13-4/U14-5)と重複しない U0-1/U1-2/U4-4/U8-2/U12-3/U15-1 を深掘り固定しました。| RQ | 判定 | 主データ(Dアンカー) | 第一/予備応募先 | 深掘りで固定した検証焦点 | 失敗条件(停止条件) | 最低成果物 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| U0-1 | A | D02(補助 D11/D23) |
G2 / G3 |
同一性判定を 観測一致 と 介入一致 の二軸ROCで先に固定し、片軸合格を不採択にする。 |
介入条件変更で二軸のどちらかが連続2回で閾値未達。 | Identity KPI two-axis baseline card |
| U1-2 | A | D08(補助 D11/D19) |
G1 / G4 |
導電率・電極欠損・ノイズ摂動で 区間被覆率 と 誤差増分 を同時計測し、逆問題主張の採択境界を固定する。 |
摂動条件で誤差順位が反転し、被覆率逸脱が継続。 | Inverse problem reproduction report (error/uncertainty) |
| U4-4 | B | D05(補助 D08/D19) |
G1 / G4 |
反証閾値(反事実誤差 符号反転率)を実験前に宣言し、因果同値主張の降格条件を先に定義する。 |
条件別に閾値が揺れて再現不能、または反証閾値超過率が上限超過。 | Causal verification report (minimum intervention claim) |
| U8-2 | B | D20(補助 D01/D21) |
G2 / G5 |
再較正頻度を 性能維持率/回復時間/停止介入率 の3指標で運用し、閉ループ許容帯を固定する。 |
再較正コスト増に対して性能維持改善が再現しない。 | Operational stability report (safety shutdown/recovery time) |
| U12-3 | C | D02(補助 D10/D12) |
G2 / G6 |
心理連続性proxyを branch_id/continuity_score/evidence_hash で監査可能化し、人格判断は制度トラックへ分離する。 |
連続性proxyと監査証跡の対応が一意化できない。 | System audit requirements table (technical log compatible) |
| U15-1 | C | D07(補助 D20/D21) |
G2 / G6 |
神経データの機微性分類(個人情報/生体情報/人格情報)を監査ログ項目へ写像し、技術証跡の最低要件を先に固定する。 | 法概念の写像が法域ごとに矛盾し、単一監査様式へ統合できない。 | System integrated audit report (suspension/renewal conditions) |
補足:
Dxx + DOI + データセット名 + access区分 とし、数値IDは探索補助として扱います。C 判定RQは EEG 単独主張を行わず、制度・法務・他モダリティ接続を応募文面に明記します。