NuHF Claw：リスク制約付き認知エージェントによるデジタル原子力制御室の人間中心手順支援フレームワーク

要旨: 原子力発電所の中央制御室における急速なデジタル化は、運転員のインタラクションのパターンを根本的に変化させ、複雑なソフト制御的挙動と、既存の人間信頼性分析手法では十分に対処されていない高い認知的リスクをもたらした。大規模言語モデルや自律エージェントの最近の進歩は、知的な意思決定支援に向けた新たな機会を提供するものの、安全性に直結する環境への導入はいまだ、幻覚的な推論によるリスクや、人間の権限の弱体化といった問題によって制約されている。本研究は、デジタル原子力運用に対してリスクに統制された人間中心の自律性を可能にする、持続的な認知リスク・エージェントの枠組みであるNuHF Clawを提案する。中核となる方法論上の革新は、リスク制約付きエージェント実行環境を導入することであり、認知状態の推定と確率論的な安全性評価とを密に結合して、自律システムの挙動をリアルタイムで制御する。認知的に根ざした作業負荷および状況認識の推定を、動的な人間の誤り確率予測と統合することで、この枠組みは従来のオフライン信頼性分析を、運用ワークフローに直接埋め込まれた能動的な介入メカニズムへと変換する。高精度なデジタル制御室シミュレータでの実験による検証により、NuHF Clawが、インタフェースによって誘発される認知機能の低下を事前に予測し、不安全な自律的提案を動的に制約しつつ、人間の意思決定権限を維持したまま、リスクに配慮したナビゲーション誘導を提供できることが示された。これらの結果は、オートメーション主導の運用から、認知を踏まえた自律性への根本的な転換を示しており、次世代の原子力制御環境において知的エージェントを安全に統合するための、原理に基づく道筋を提示する。