Show HN：PES ベンチマーク v0.2 – AI 生成動作の検出（Cohen's d=10.4）

MyShape プロトコルは、デジタルアイデンティティのための初めての「連続性レイヤー」であり、AI 時代に静的な生体認証（顔、指紋など）が簡単に偽造される問題を解決します。このプロトコルの核心は「存在の連続性証明」（Proof of Continuity）であり、人間の動作の不可約エントロピーに基づく暗号プリミティブです。

システムの流れは次の通りです。カメラがリアルタイム動画をキャプチャし、MediaPipe Pose で33の関節点を抽出、SST トポロジーの18点に変換、そして4D PES エンジンが128次元の動作ベクトルを生成します。その後、ZK-SNARK で約250バイトのゼロ知識証明を生成し、オンチェーンで検証します。すべての処理はデバイス上で行われ、生データはデバイスから一切離れません。これにより、「監視なし」での人間性証明が実現します。

MyShape が導入する主要指標は「存在エントロピースコア」（Presence Entropy Score, PES）で、範囲は0〜100。微タイミング分散、ノイズ残差、周波数エントロピー、生物学的摂動の4次元で動作の生物学的エントロピーを評価します。人間の自然動作の PES は通常70以上、AI 生成動作は20未満です。最新のベンチマーク v0.2 では、人間と AI 動作の Cohen's d 効果量が10.4に達し、二つの分布がほぼ重ならないことを示し、検出精度が極めて高いです。

また、プロトコルは「ZK-Presence」概念を含み、ゼロ知識証明により生の動作データを公開せずに人間性を検証します。MyShape は CLI、WASM モジュール、Supabase 統合を含む完全な開発者ツールを提供し、非身体化されたアイデンティティ言語（例：「エンティティ」「シルエット」などの性別化されない用語）に従っています。プロジェクトは現在プロプライエタリライセンスですが、すべてのコードとドキュメントは GitHub リポジトリからアクセス可能です。

MyShape プロトコルの応用範囲は、ボット攻撃の防止、分散型アイデンティティの真正性保証、AI エージェントの身分証明など多岐にわたります。これは静的生体認証から動的連続性検証への重要なパラダイムシフトを示しています。