はじめに: 自己進化とリスクの概要、研究の位置づけ 自己進化とは、AIシステムが自身の挙動や能力を環境の変化に応じて自律的に変容させる過程を指す。これには学習の仕組みを再設計する余地が生まれ、想定外の挙動や目的の逸脱といったリスクが伴う。安全性研究の多くは外部の監視・制御に依存してきたが、進化的な適応を前提とする場合には、より内的な設計原理が必要となる。本節では、Circuit Anchors（回路アンカー）と呼ぶ安全設計の考え方を導入し、その研究位置づけを整理する。 Circuit Anchorsは、自己進化の過程に「安全回路」を内部的に組み込み、進化の方向性を制御可能にする設計思想である。発生的制約を設けることで、目標から逸脱する振る舞いを早期検出し、修正可能な状態へと回収する仕組みを意味する。数値的には、制約境界の設定、検出メカニズムの閾値、そして回復・ロールバックの手順が連携する。具体例としては、評価指標が予期せぬ方向へ乖離した場合に自動的に安全モードへ移行する仕組みや、進化の適応範囲を段階的に絞る設計が挙げられる。 本章は、CAEの基本概念と研究の位置づけを明示すること