Resaro

Resaro の事業は「ミッションクリティカルな AI システム」への独立した第三者テスト——性能、安全性（safety）、セキュリティ（security）を検証することです。サービスは 3 種類：

• アルゴリズム監査：AI システムが謳う性能を実際に達成しているかを独立検証
• 技術ストレステスト：境界条件下でシステムの堅牢性を検証
• レッドチーミング：敵対的攻撃を模擬して弱点を発見

製品レベルでは Approved Intelligence という AI 保証プラットフォームを運営し、テスト・評価・検証・確認（TEVV）を再利用可能なワークフローに変え、デプロイの証拠を継続的に生成します。また、テストフレームワーク ASQI Engineer をオープンソース化しています。

顧客は国防、政府、重要インフラ、医療（シンガポール国立医療グループ NHG）、金融（Tookitaki）などハイリスク業界に集中し、HTX（内務科学技術庁）、MSD、Cap Vista も公開顧客リストに含まれます。

エコシステムでの位置：AI Verify Foundation の創設メンバー兼プレミア会員（世界でも数社のみ）、Partnership on AI メンバー、ドイツ KI Park メンバー、NVIDIA Inception プログラムメンバー。

Resaro が賭けているのは AI ガバナンスの「テストギャップ」です：ガバナンスフレームワーク（原則、ガイドライン、規制）と実際のデプロイの間には、「このシステムは本当に使えるのか」に答えられる独立した工程が欠けています。ソフトウェア業界には第三者監査があり、自動車業界には TÜV がありますが、AI 業界の対応物は 2023 年以前ほぼ空白でした。

シンガポールのガバナンス地図における 3 つの足場：

• CSA との共著論文：2024 年 10 月の SICW で CSA が「Securing AI Systems」ガイドラインを発表した際、付属のディスカッションペーパー「Securing AI: A Collective Responsibility」は Resaro との共著でした——AI セキュリティと従来の IT セキュリティの違い、AI の適応的性質が生む新しい攻撃面を検討しています
• AI Verify へのオープンソース貢献：AI Verify ツールキットをテストが独立モジュールとして動くようにリファクタリングし、PyTorch / TensorFlow 対応を追加、コードはピアレビューを経て本体リポジトリにマージされました
• 医療 AI 評価：PRIME-CXR（胸部 X 線トリアージ AI）と協力し、「どの AI ソリューションが最高の臨床価値をもたらすか」を評価するフレームワークを開発（サイト内のシンガポール医学 AI センター発足スピーチ参照）

見方：テストはガバナンスの「ラストマイル」です。シンガポールはフレームワーク（AI Verify）を出し、認証（AI テスター認証プログラム）を出し、標準（ISO/IEC 42119-8）を推進しました。しかしフレームワークは自走しません——紙の要求を実行可能なエンジニアリングに変える商業テスト機関が必要です。Resaro はテマセクが資本を出してこのギャップを埋める一手です。

Resaro はテマセクレビュー 2026 の「Supporting AI Diffusion（AI 普及支援）」の柱にある実体の一つで、報告書の「第三者テスト機関の設立」はこの会社を指します。テマセクがシンガポールに置く他の 2 つの AI 機関（デリバリーの Temus、エンジニアリングの Aicadium）と並べると、Resaro が占めるのは保証/テストの枠です。

伝導レバーの枠組みでは：

• レバー 2（ガバナンス）：CSA / IMDA のガバナンス要求を、調達可能な商業テストサービスに変換
• レバー 6（国際 + 標準）：シンガポールとドイツの二重本社——一方はシンガポールの AI Verify エコシステムに、もう一方は EU AI Act が生むコンプライアンステスト需要に接続

見方：ソブリン資本がガバナンスインフラを自ら作るのは、シンガポールモデルの独特なサンプルです。政府がフレームワークと認証を出し（IMDA、CSA）、国家投資会社が商業実体を出す（Resaro）。2 つの線が「AI 保証」という新市場で合流します。この構図は「独立第三者」の独立性に微妙な問題を残します——Resaro がテストする対象は、しばしばテマセク系や政府系の AI システムだからです。

観察可能なボトルネック：保証市場自体がまだ早期（多くの企業は第三者テストが必要なデプロイ深度に達していない）、規制駆動の需要リズム（ビジネスの規模は各国の AI 規制の進み具合に依存）、規模（国防・医療・金融にまたがるテスト需要に対してチームはまだ小さい）。