AIの信頼性危機は、人工知能の革命を危険にさらしています。規制の障壁やセキュリティの脆弱性、責任のギャップが重要な分野での展開を妨げています。現行のAIシステムは、EU AI法のような新たな規制によって求められる監査証跡や由来の追跡、説明能力が欠如した不透明なデータ構造に基づいています。本研究では、持続的かつ検証可能なデータアーティファクトに基づいて行動を駆動するアーティファクト中心のAIエージェントパラダイムを提案し、データアーキテクチャレベルで信頼性の問題を解決します。中心的な技術として、マルチモーダルアーティファクトファイル形式（MAIF）を導入し、これによりデータは受動的なストレージからアクティブな信頼の確保へと変化します。実装の結果は、超高速ストリーミングや最適化されたビデオ処理を実現し、エンタープライズグレードのセキュリティを提供します。このアプローチは、AIの敏感な分野での展開を妨げる規制、セキュリティ、責任の課題に直接対応し、幅広い信頼性のあるAIシステムへの道を提示します。