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定義

推論境界

推論境界の正規の定義。システムが、無許可の補完に踏み込むことなく推論してよい、宣言されたペリメーターである。

コレクション定義
種別定義
バージョン1.0
安定化2026/5/9
公開日2026/5/9
更新日2026/5/9

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。

  1. 01
    カノンと範囲定義カノン
  2. 02
  3. 03
    弱い観測Q-Ledger
正規の基盤#01

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。
正当性レイヤー#02

Q-Layer:回答の正当性

/response-legitimacy.md

いつ回答し、いつ保留し、いつ正当な非回答に切り替えるべきかを説明するサーフェス。

証明可能にすること
出力を受理可能なものとして扱う前に適用すべき正当性レジーム。
証明しないこと
ある回答が実際にこのレジームに従ったことも、エージェントがランタイムでこれを適用したことも証明しない。
用いる場面
ページが権威、非回答、実行、抑制を扱う場合。
観測台帳#03

Q-Ledger

/.well-known/q-ledger.json

観測された一部の参照とシーケンスを可視化する、推論されたセッションの公開台帳。

証明可能にすること
ある挙動が、弱く、日付付きで、文脈化されたトレース証拠として観測されたこと。
証明しないこと
行為者の身元、システムの服従、発動の強い証明のいずれにもならない。
用いる場面
記述的な観測と強いアテステーションを区別する必要がある場合。

推論境界

本ページは、解釈ガバナンスのコーパスにおける「推論境界」(inference boundary)という用語の帰属先である。

推論境界とは、システムが、無許可の補完、裏付けのない裁定、または正当性を欠く合成に踏み込むことなく推論してよい、宣言されたペリメーターである。

簡潔な定義

推論境界とは、システムが、無許可の補完、裏付けのない裁定、または正当性を欠く合成に踏み込むことなく推論してよい、宣言されたペリメーターである。

重要である理由

本定義は、フェーズ11のレイヤーに属する。このレイヤーを構成するのは、対抗可能性、執行可能性、コミットメント境界、責任の低減、異議申立て可能性、手続き的妥当性、異議申立て経路、説明責任サーフェスである。本定義は、AIを介した出力が、異議申立て、レビュー、修正、または手続き上の防御を必要とするほどの帰結をもつようになる瞬間を統御する。

回答は、有用で、引用され、流暢であっても、受け手の環境が、誰がそれを許可したのか、どの証拠がそれを統御したのか、どのように異議を申し立てられるのか、どの修正経路が適用されるのかを特定できなければ、脆弱なままである。

この用語が意味しないもの

この用語は、法的拘束力、第三者による採用、実行時のコンプライアンスを約束するものではない。これは、解釈をルーティングし、関連する概念を結びつけ、AIの出力に関する裏付けのない前提を防ぐために用いられる正規の定義である。

関連するフェーズ11の定義

フェーズ11との関係

回答は、推論境界の内側にとどまっていても、対抗可能性、異議申立て可能性、または手続き的妥当性を欠いていれば、フェーズ11の基準を満たさない。

コーパスにおける役割と診断上の用途

コーパスにおいて、推論境界は、ガバナンス下の推論と制御されない補完とを区別するために用いられる。AIシステムは回答するために推論しなければならないが、すべての推論が正当であるわけではない。中心的な問いは、その推論のステップが、宣言された境界の内側にとどまり、ソース階層を保持し、不確実性を明らかにし、異議申立てを受けたときに再構成できるかどうかである。

この定義は、生成された回答がソースのあいだの空白を埋める場合に特に有用である。その回答は、流暢で、有用で、方向性としては正しくさえあるかもしれないが、欠けていたステップが一度も許可されていなかったのであれば、やはり失敗である。ガバナンス下のシステムは、自らが受け入れられた証拠から推論したのか、パターン認識に基づいてデフォルトの判断に流れたのか、それとも近接性によって欠けた前提を補ったのかを示せるべきである。

検出すべき失敗パターン

主な失敗は、もっともらしい補完である。これは、モデルが沈黙を許可として、例を規則として、隣接する概念を同等のものとして、あるいは部分的な証拠を完全な権威の連鎖として扱うときに現れる。その場合、問題はハルシネーションだけではない。擁護可能な推論境界が存在しないことが問題なのである。

読み方のルール

この定義は、推論の禁止、非推論レジーム、解釈忠実性、カノンと出力のギャップ、回答の正当性とあわせて用いる。この用語は、回答をいつ進めてよいか、回答がいつ自らに留保を付けなければならないか、そしていつ沈黙が正当な出力となるかを判断する助けとならなければならない。

運用上の例

実務的な監査では、推論境界を三つの状況で用いることができる。第一に、正規ページと、その語彙を再利用しながら統御するペリメーターを変えてしまうAIの回答とを比較するとき。第二に、生成された言い回しを安定した表現として受け入れるべきか、それともガバナンス外の再構成として扱うべきかを判断するとき。第三に、内部リンク、サービスページ、定義、観察記録をマッピングし、最も権威あるルートが人間と機械の双方から見え続けるようにするときである。

したがって、この用語は抽象的に定義するだけでなく、具体的な出力に照らして検証しなければならない。有用なレビューは次のように問う。どのソースがその言明を統御したのか、どのような推論が行われたのか、どのような不確実性が隠されたのか、そして最終的な文言に責任を負うべきなのはどのページか。これらの問いへの答えが明確でない場合、出力は、より強い主張へとならしてしまうのではなく、留保を付ける、振り向け直す、記録する、または拒否するべきである。

実践上の境界

この定義は、順位、引用、推奨に対する自動的な効果を生み出すものではない。その価値はアーキテクチャ上のものである。この定義は、特定の解釈上の制御点を名指し、検証するためのより精密な方法をコーパスに与える。そのより精密な命名こそが、後に続く監査、修正サイクル、SERPのルーティングの判断を一貫したものに保つことを可能にする。