証拠レイヤー
このページが用いる証拠サーフェス
このページは、ガバナンスファイルを参照するだけではありません。観察、トレーサビリティ、忠実性、監査をより再構成しやすくするサーフェスにも結びついています。以下の順序が、最小限の証拠の連鎖を示します。
- 01カノンと範囲定義カノン
定義カノン
/canon.md
合成を経ても失われてはならない、アイデンティティ、範囲、役割、否定についての対抗可能な基盤。
- 証明可能にすること
- 忠実性を評価できる基準となる参照コーパス。
- 証明しないこと
- システムがすでにこれを参照していることも、観測された回答がこれに忠実であり続けることも証明しない。
- 用いる場面
- あらゆる観測、テスト、監査、修正の前に。
AI対応構造
AI対応構造（AI-ready structure）とは、回答システムが、ページまたはコーパスの言明を過度な推論なしに識別し、分割し、リトリーバルし、再利用できるように、そのページまたはコーパスを編成することである。
これは、見出しや表を追加することだけを意味するのではない。ページがAI対応になるのは、その定義、言明、例、除外、日付、ソースの役割が、パッセージへの分割後も理解可能なままであるときである。
簡潔な定義
AI対応構造は、明示的な見出し、ページ冒頭の回答ブロック、自己完結型パッセージ、安定した用語、ソースへのリンク、目に見える限界、より強い統御サーフェスへの内部ルートを組み合わせる。
この用語が意味しないもの
これは、コンテンツの平板化でも、キーワードの詰め込みでも、スキーマの過剰生成でも、普遍的なテンプレートでも、引用の保証でもない。ページは、機械向けによく構造化されていても、外部システムに無視されることがある。目的は、避けられる曖昧さを減らすことであり、モデルに回答を強制することではない。
ガバナンス上の含意
AI対応構造は、リトリーバルを容易にしつつ、過剰な拡張を困難にするべきである。最良の構造は、言明を公開するだけではない。それらの言明が有効であり続ける条件を公開する。