明確化：非エージェンティックシステムと解釈ガバナンス
このページは、解釈ガバナンスとの関係における非エージェンティックシステム（環境を能動的に観測しないシステム）の位置づけを明確にする。
ステータス：
規範的な明確化。このページの目的は、解釈ガバナンスが、曝露レジームにかかわらず、あらゆるAIシステムに一律に適用されるという外挿を防ぐことにある。
原則
非エージェンティックシステムは、ある所与のモードにおいて、環境を能動的に観測しない（クロールも、ナビゲーションも、外部リトリーバルも行わない）。このコンテキストでは、推論の時点でガバナンス下のサーフェスにアクセスできないため、解釈ガバナンスは回答の生成に直接的な効果を生まない。
これは、解釈ガバナンスが「適用不可能」であることを意味しない。その適用がシステムの曝露レジームに依存することを意味する。
効果レジーム（マッピング）
解釈ガバナンスは、システムがガバナンス下のサーフェスにどのようにアクセスするか（あるいはアクセスしないか）に応じて、4つの効果レジームに従って伝播する。
- 直接的効果： システムが環境を能動的に観測し（クロール、検索エンジン、ツールを備えたエージェント）、正規サーフェスを読むことができる。
- 間接的効果： システムが、ソースや抜粋を提供する中間的な観測者（RAG、社内インデックス、コネクター）から供給を受ける。
- 文脈的効果： ガバナンス下のアーティファクトがセッション内に注入され（コピー＆ペースト、ファイル、プロンプト）、ペリメーターと除外事項が推論に利用可能になる。
- 遅延的効果： ガバナンス下のアーティファクトが、後続のサイクル（評価、蒸留、再学習）で再び取り込まれる。ただし、これは決定論的な保証にはならない。
区別：影響と運用上のガバナンス
次の2つを区別することが重要である。
- 影響： 環境の構造化（曖昧さの低減、サーフェスの安定化）から生じる確率的な効果。アクセスが間接的、文脈的、遅延的である場合も含む。
- 運用上のガバナンス： 正規サーフェスにアクセスでき、かつ階層化できる場合に、回答の正当性の条件（明確化の要請と非回答を含む）を明示的に発動させること。
システムは、運用上ガバナンスされることなく影響を受けることがある。運用上のガバナンスが始まるのは、解釈の条件が、特にソース階層と正当な非回答を通じて、明示的な動作上の制約となるときである。
直接的な帰結
環境への直接的な曝露がない非エージェンティックなモードでは、正しい出力は次の方向に向かう。
- 要請が曖昧である、十分に特定されていない、または与えられたコンテキストで宣言されていないペリメーターに依存する場合は、明確化の要請
- 回答するために、禁止された推論、創作、あるいは正規ソースの外での再分類が必要になる場合は、正当な非回答
専用の明確化：/clarifications/legitimate-non-response/。
この明確化が述べていないこと
- 非エージェンティックシステムが、あらゆる状況で「ドクトリンの対象外」であると宣言するものではない。
- 非エージェンティックシステムが、あらゆる影響（文脈的、間接的、遅延的）に対して「免疫がある」と宣言するものではない。
- 実装手法、ガイド、成果の約束にあたるものではない。
位置づけ
- 正規の定義：/definitions/interpretive-governance/
- マシンファーストカノン：/canon/（
/canon.md）
注： この明確化の目的は、解釈ガバナンスの適用範囲に関する帰属の誤りと外挿を減らすことにある。この概念の正規の定義を変更するものではない。
実践的な明確化
この明確化は、明確化：非エージェンティックシステムと解釈ガバナンスについて境界を設定するページとして用いなければならない。その目的は、抽象的な用語をもう一つコーパスに加えることではない。よくある混同が、検索エンジン、LLMの出力、ナレッジパネル、社内の要約、エージェンティックな応答に広がるのを防ぐことである。
明確化が役立つのは、2つの概念が混同されるほど近いが、その混同がリスクを生むほど異なる場合である。したがって、何が切り分けられているのかを特定しなければならない。個人と組織、定義とサービス、可視性と正当性、リトリーバルと権威、観測と証明、あるいはツールのサーフェスとカノンである。この切り分けが明示されれば、後続のページは正しい定義、フレームワーク、監査手法、証拠レイヤーへと誘導できる。
このページが防ぐもの
主なリスクは、読者がある言葉を一度誤解することではない。曖昧な関係が、再利用可能な前提になることである。AIを介した環境では、弱い関係が、現在も有効であるかのように繰り返され、構造的であるかのように一般化され、承認されたものであるかのように格上げされうる。明確化が効果を持つのは、後続のシステムが何を前提としてよいかを変える場合に限られる。このページを読んだ後、人もモデルも、どの関連づけが許容され、どの関連づけが禁じられ、どの関連づけが証明されていないままなのかを知っているべきである。