ガバナンスアーティファクト
このページが対象とするガバナンスファイル
このページは、アイデンティティ、優先順位、限界、コーパスの読解条件を宣言する公開サーフェスに結びついています。以下の順序が、推奨される読解の順序です。
Q-Metrics JSON
/.well-known/q-metrics.json
ギャップ、スナップショット、比較を観測するための記述的指標のサーフェス。
- 統御する対象
- ギャップ、ドリフト、スナップショット、比較の記述。
- 画定する範囲
- 観測されたシグナル、忠実性の証明、実際の舵取りの混同。
保証しないこと: 観測サーフェスは効果を記録するものであり、それ単独では表現を保証しない。
Q-Metrics YAML
/.well-known/q-metrics.yml
計装と構造化された読解のための、Q-MetricsのYAML投影。
- 統御する対象
- ギャップ、ドリフト、スナップショット、比較の記述。
- 画定する範囲
- 観測されたシグナル、忠実性の証明、実際の舵取りの混同。
保証しないこと: 観測サーフェスは効果を記録するものであり、それ単独では表現を保証しない。
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
- 02回答の承認Q-Layer:回答の正当性
- 03弱い観測Q-Ledger
- 04派生測定Q-Metrics
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。
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。
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。
Q-Metrics
/.well-known/q-metrics.json
一部の変動をスナップショット間でより比較しやすくする派生レイヤー。
- 証明可能にすること
- 観測されたシグナルを、記述的な指標として比較、バージョン管理、異議申立てできること。
- 証明しないこと
- それ単独では、表現の真実性も、出力の忠実性も、実際の舵取りも証明しない。
- 用いる場面
- 期間を比較し、監査の優先順位を付け、変更前後を記録するため。
補完的な証拠サーフェス(3)
これらのアーティファクトは主要な連鎖を補完します。監査、証拠の水準、引用、バージョンの推移を特定するのに役立ちます。
Q-Attestプロトコル
/.well-known/q-attest-protocol.md
推論されたセッションと検証済みのアテステーションを明確に分離する任意の仕様。
AI変更履歴
/changelog-ai.md
AIサーフェスの変更について、日付の特定と監査をより容易にする公開ログ。
index.json
/.well-known/q-ledger/archive/index.json
証拠の連鎖をより再構成しやすくすることに寄与する公開サーフェス。
Q-Metrics
Q-Metricsは、Q-Ledgerの上に構築された派生指標のレイヤーである。その目的は、ガバナンスのエントリーポイントをめぐる発見可能性、連続性、ドリフトを、スナップショット間で比較可能であり続ける形で測定可能にすることにある。
注意: 非規範的かつ記述的である。これらの指標は観測された状態を記述する。準拠の証明、アテステーション、認証を構成するものではない。
Q-Metricsが存在する理由
ガバナンスファイルを公開するだけでは十分ではない。運用上の問いは、それらのアーティファクトが実際に発見され、参照され、時間の経過のなかで連続性をもって維持されているかどうかである。Q-Metricsは、観測そのものより強いものであるかのように装うことなく、それらのシグナルを凝縮する。
エントリーポイント
- JSON:
/.well-known/q-metrics.json - YAML:
/.well-known/q-metrics.yml
最低限の指標ファミリー
- エントリーポイント遵守率(Entrypoint compliance):期待されるエントリーポイントのうち、参照されたものとして観測された割合。
- 逸脱率(Escape rate):期待されるエントリーポイントのサーフェスから外れる観測の割合。
- シーケンス忠実性(Sequence fidelity):連鎖したスナップショットの連続性と、アーカイブの断絶の不在。
指標の読み方
遵守率が高いほど、実効的な発見可能性を示唆する。逸脱率が高い場合は、期待されるエントリーポイントの外での探索、インデックス化の不安定さ、ルーティングのドリフトを示していることがある。シーケンス忠実性が低い場合は、連続性またはアーカイブの問題を示すシグナルであり、より強い解釈を行う前に調査すべきである。
限界
- Q-Metricsは、Q-Ledgerの限界(エッジでの可視性、キャッシュ、制限、サンプリングのバイアス)を引き継ぐ。
- シグナルは証明ではない。そのレジームと期間のなかで読まれなければならない。
- より強いアテステーションの仕組みが必要とされる場合、このレイヤーはその仕組みに取って代わるものではない。
記述的な指標のレイヤーと実際の表現ガバナンスとのドクトリン上の区別については、GEO指標は表現を統御しないを参照のこと。
ガバナンス上の役割
Q-Metricsは、監査、カノン、証明に取って代わるふりをすることなく、エコシステムに公開の測定レイヤーを提供する。その役割は、後の解釈を支えるのに十分なほど、発見可能性と連続性を読み取れるものにすることである。
Q-Metricsをどのように解釈すべきか
Q-Metricsは、比較的かつ経時的に読まれるべきである。単一の値は、それだけではほとんど何も語らない。重要なのは、ベースライン、その後の期間、宣言されたマシンファーストの経路のあいだの関係である。
正規の定義との結びつき
この用語の正規の定義については、Q-Metricsを参照のこと。このドクトリンページは運用上のマシンファーストの指標レイヤーを説明し、定義はこの用語を解釈ガバナンスの用語体系のなかに確定する。
Q-Metricsをどのように使うべきか
Q-Metricsは、虚栄の指標としてではなく、解釈上の指標として読まれなければならない。その目的は、コーパス、回答、システムが、より安定し、より監査可能になり、カノンにより忠実になりつつあるかどうかを検出することである。順位、トラフィック、引用、商業上のコンバージョン指標の代わりになるものではない。
有用なQ-Metricsは、通常、期待される解釈と観測された出力を比較する。カノンと出力のギャップ、裏づけのない推論、ソース置換、古い状態の持続、システム間の乖離、拒否の質、証明の完全性を追跡しうる。価値は、単一のスコアからではなく、繰り返される観測から生じる。
測定の限界
いかなる指標も、解釈上の判断を不要にすることはできない。測定対象の定義が不十分であれば、高いスコアが誤った前提を覆い隠すことがある。コーパスが意図的に回答を拒否している場合には、低いスコアが許容されうる。したがって、指標は応答条件、ソース階層、忠実性の証明に結びつけられなければならない。
読み方のルール
Q-Metricsに関するこのドクトリン上の注記は、解釈ガバナンスのコーパスにおける位置づけのためのサーフェスとして読まれるべきである。正規の定義や運用フレームワークに取って代わるものではない。ある区別がなぜ重要なのか、ドクトリンがどこに境界を引くのか、その境界が無視されたときにどのような種類のエラーが起こりやすくなるのかを説明するものである。
読者は3つのレベルを区別すべきである。第1は概念のレベルであり、このページが何を名指し、何を名指すことを拒むかである。第2は手続きのレベルであり、システム、組織、評価者が回答に依拠する前に何を確認する必要があるかである。第3は証拠のレベルであり、何があれば解釈が再構成可能、異議申立て可能、訂正可能になるかである。ドクトリンのページが最も強くなるのは、これら3つのレベルを説得的な定式化のなかに潰してしまうのではなく、見える状態に保つときである。
コーパスにおける用途
このページは、定義、フレームワーク、観察記録のあいだの橋渡しとして用いる。読解ルートを導くこと、あるフレームワークが存在する理由を正当化すること、あるいは回答がなぜ範囲を限定され、拒否され、監査されるべきなのかを説明することに役立つ。ランタイムの指示、モデルの挙動の保証、証拠の代替として扱われるべきではない。このドクトリンに基づく回答が、どのソースが使われたのか、どの推論が許可されたのか、どの不確実性が未解決のまま残ったのかを示せないなら、このドクトリンは運用上の制御ではなく、読解の原則にとどまる。