P1 · 来歴証明

サプライチェーン部品来歴

Hide ── 隠す サプライヤ内部の取引情報
Prove ── 証明する 部品が正規ルートの来歴を持つ

部品ロット単位の来歴属性を、各サプライヤ階層から発行者署名付きで連鎖。組立側は ZK 証明として検証できます。

製造業 · 自動車 · 電子部品サプライチェーン 11 分
live in production since 2025 · 公共インフラ PoC 稼働中 · ETHGlobal AI Agents 2026 Finalist
01 · 想定読者

このページは、こんな方のために。

部品の来歴 (原産地・製造ロット・改造履歴) を、いまも Excel と PDF のサプライヤ提出書類で受け取り、社内で集計していませんか。多階層を遡って改ざんを検出する手段が、構造的に存在しないと感じていませんか。

  • 製造業 (自動車・電子・産業機器) の調達責任者、サプライチェーン管理部門

  • 部品トレーサビリティ・リコール対応の証跡を整備したい品質保証部門

  • DPP (デジタル製品パスポート) 対応に向けて、部品単位の来歴連鎖を組み立てる必要があるチーム

02 · 変化

原本を渡すか、事実だけを渡すか。

AI に渡すものが変われば、漏洩のリスクごと消える。

Without Lemma
原本をそのまま渡す
component_id:
COMP-ABC-001
part_name:
モーター制御基板
supplier_tier_1:
A社
supplier_tier_2:
B社
supplier_tier_3:
C社
batch:
2024-Q3-15
↓ すべて AI・外部へ渡る
With Lemma
事実だけを渡す
subject:
did:lemma:component-COMP-ABC-001
issuer:
did:lemma:supplier-A
sourceHash:
0x3c8d…f7a2
lineageChain:
[tier-3, tier-2, tier-1, assembly]
recordedAt:
2024-08-15T08:00:00Z
integrity:
poseidon-merkle
ZK verified:
✓ VALID
↓ 必要な事実だけ AI へ渡る

Lemma は、各サプライヤ階層が部品属性 (原産地・製造ロット・改造履歴・品質試験結果) を発行者署名付きで発行し、上流の部品単位で暗号的に紐付ける構造を提供します。サプライヤ名・契約条件・原価情報は発行者の管理下に留まり、受け入れ側に渡るのは「この部品は Tier-3 の認証済み工場で製造された」「このロットの試験は規定基準を満たした」のような ZK 証明だけです。

自律発注エージェントは発注確定の前に、部品単位の来歴連鎖を ZK 証明として検証できます。改ざん試行・偽造ロット混入・グレーマーケット流入はチェーンの整合性破れとして構造的に検知され、上流まで遡らずに境界で停止します。

御社の調達構造と DPP / トレーサビリティ要件のどこにこの来歴連鎖を乗せるか、まず会話で確認できます。

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03 · 選定基準

3 つの基準で、選ぶ。

「中身を出さず渡す」「独立検証」「改ざん不能」の3 つが同時に要る業務こそが Lemma の領域です。

手段 中身を出さず渡す 独立検証 改ざん不能
アクセス制御のみ
マスキング / 匿名化
暗号化のみ
Lemma(ZK 証明)唯一 3 つ揃う
04 · 進め方

進め方

導入支援と PoC から入り、運用まで伴走します。

  1. 30分の棚卸し — いまサプライヤ提出書類 (Excel・PDF) で受け取り、多階層を遡って改ざんを検出できずにいる部品・調達経路を特定。
  2. 証明したい判定(結果)を1〜2個に絞る — 例:「Tier-3 認証済み工場で製造」「このロットは規定試験基準を満たした」など、発注前に検証したい事実。サプライヤ名・契約条件・原価情報は出しません。
  3. 接続と来歴連鎖を設計 — 既存 PLM・MES・ERP との接続方式と、各サプライヤ階層からの発行者署名付き属性の部品単位の紐付け。
  4. PoC(見積ベース)で1経路を実証 — 1つの部品調達経路で来歴連鎖が動くことを確認。
  5. 導入支援と運用の伴走へ — 導入から運用まで継続して伴走します。費用感の目安として既存プラン区分(Civic / Critical / Compliance)を参照しますが、構成と価格は会話のなかで設計します。

来歴の弱点になっている部品調達経路を1つ、最初の30分で聞かせてください。サプライヤ契約や原価情報の開示は必要ありません。

より広い活用シーン

このユースケースを含む、活用シーンの全体像。

業界・業務領域ごとの活用シーンと、4 つの軸で整理しています。

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DISCOVERY CALL

まずは、30 分の対話から。

Lemma の機能や活用場面について、ご質問にお答えします。技術的な詳細や機微情報(個人情報や機密情報など)の開示は不要です。

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