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フレームワーク

AIブランド表現ドリフトの分類体系

ブランドのカテゴリー、属性、階層、関係、時間、ペリメーター、推奨可能性に影響する12のドリフトの分類体系。

コレクションフレームワーク
種別フレームワーク
レイヤーtransversal
バージョン0.1
安定化2026/8/8
公開日2026/8/8
更新日2026/8/8

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。

  1. 01主張適用プロファイル
  2. 02family-proof-requirements.json
  3. 03source-weighting-policy.json
ポリシーと正当性#01

主張適用プロファイル

/claim-application-profiles.json

質問ファミリー、主張クラス、必要なソース、適格な出力を結びつけるプロファイル。

統御する対象
主張の種類に応じた証拠と境界の適用。
画定する範囲
公式アイデンティティ、外部の評判、比較、因果関係の混同。

保証しないこと: プロファイルは回答の規律を定めるものであり、外部モデルがそれを適用していることを証明しない。

アーティファクト#02

family-proof-requirements.json

/family-proof-requirements.json

公開されたマシンファーストのガバナンスサーフェス。

統御する対象
コーパスの読解条件の一部。
画定する範囲
そうでなければ暗黙のままになる推論の領域。

保証しないこと: このファイルだけで、システムが従うことを保証するものではない。

アーティファクト#03

source-weighting-policy.json

/source-weighting-policy.json

公開されたマシンファーストのガバナンスサーフェス。

統御する対象
コーパスの読解条件の一部。
画定する範囲
そうでなければ暗黙のままになる推論の領域。

保証しないこと: このファイルだけで、システムが従うことを保証するものではない。

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。

  1. 01
    カノンと範囲定義カノン
  2. 02
    証拠アーティファクトclaims.json
  3. 03
    証拠アーティファクトofficial-vs-external-source-conflicts.json
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。
アーティファクト#02

claims.json

/claims.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。

証明可能にすること
観察、トレース、監査、または忠実性の連鎖の一部。
証明しないこと
完全な証明でも、従うことの保証でも、暗黙の認証でもない。
用いる場面
ページが自らの証拠レジームを明示する必要があるとき。
アーティファクト#03

official-vs-external-source-conflicts.json

/official-vs-external-source-conflicts.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。

証明可能にすること
観察、トレース、監査、または忠実性の連鎖の一部。
証明しないこと
完全な証明でも、従うことの保証でも、暗黙の認証でもない。
用いる場面
ページが自らの証拠レジームを明示する必要があるとき。

AIブランド表現ドリフトの分類体系

「誤った説明」は診断ではない。この分類体系は、適切な証拠と修正を選ぶために、ギャップを分類する。一つの出力が複数のドリフトを含むこともある。

12のカテゴリー

ドリフト 定義 例 最低限の証拠 修正の道筋
カテゴリー 誤ったカテゴリー、または広すぎるカテゴリー 産業分野の専門企業がITエージェンシーとして説明される カノン+出力+カテゴリーのコーパス 曖昧性解消、階層、オファーの証拠
属性 誤って帰属された特性 存在しない認証 正確な主張+管轄をもつソース 事実の修正とソース
階層 二次的な要素が主要なものとして扱われる 過去のサービスが企業像の中心を占める カノンの優先順位+出力における出現頻度 編集上および時間上の重心の立て直し
関係 誤ったパートナー、子会社、提携関係 同名の別主体がブランドに結びつけられる エンティティグラフ+来歴 識別子、リンク、除外
比較 誤った競合の集合 ドクトリンがモニタリングツールと比較される 比較プロンプト+基準 カテゴリーと非等価性の明確化
時間 以前の状態が現在のものとして提示される リブランド後の旧名称 日付付きの履歴+出力 日付、リダイレクト、ソースの統合
省略 重要な不変条件の欠落 中核となる差別化要素が消える カノン+不変条件のグリッド 証拠と内部リンク網の強化
トーン 主張のステータスと両立しないトーン 重大な申し立てが、軽々しい確信をもって語られる テキストと帰属 留保、慎重さ、モダリティ
推奨可能性 誤った理由でブランドが提案または除外される 製品がペリメーター外で推奨される 意図ファミリー+基準 使用上の限界と関連性の証拠
ソースの権威 誤ったソースが主張を統御する 古いディレクトリと現行のポリシーの対立 ソースマップ 主張クラスごとの重み付け
ペリメーター オファー、対象者、地域の限界が失われる B2Bサービスが一般消費者向けに提示される オファーと除外事項 範囲ページ、否定、スキーマ
モデル間/言語間 システムや言語によって両立しないバージョンがある 子会社がフランス語では正しく、英語では混同される 多言語プロトコル パリティ、現地のソース、曖昧性解消

鑑別診断

ドリフトとして分類する前に、五つの代替的説明を確認する。

  1. 文体上の変動:実質的な意味は保たれている
  2. 正当なセグメンテーション:意図や対象者に応じてカテゴリーが変わる
  3. 根拠のある外部批判:出力は公式のメッセージから外れているが、管轄をもつソースに依拠している
  4. 不十分なカノン:ブランドが、自らのコーパスでは証明されない解釈を求めている
  5. 比較できないプロトコル:プロンプト、モデル、地域が異なる

インシデント記録

各ギャップは、次の項目とともに記録されなければならない。

  • エンティティの識別子
  • プロンプト、意図、出力全文
  • モデル、日付、言語、地域、ブラウジング
  • 影響を受けた主張または不変条件
  • ドリフトの主たる種類と副次的な種類
  • 期待されたソースと観察されたソース
  • 深刻度、反復性、意思決定への近さ
  • 修正の仮説
  • 再観察のステータス

複合的な例

買収の後、ある企業が一時的に二つの名称を保持している。あるAIは旧名称を使い、その企業に新しい子会社の製品を帰属させ、誤ったセグメントの競合と比較する。

この出力には、次のドリフトが含まれる。

  • 時間のドリフト:旧名称
  • 関係のドリフト:誤って帰属された子会社の製品
  • ペリメーターのドリフト:ずれたセグメント
  • 比較のドリフト:誤った競合

「社名を変更しました」というページを公開することは役立ちうるが、製品の関係や競合上の近傍を必ずしも扱うわけではない。この分類体系は、単一レイヤーだけの修正を避けるためのものである。

優先順位づけ

ドリフトが優先されるのは、深刻度、反復性、意思決定への近さ、強い証拠が組み合わさるときである。情報提供的なプロンプトにおける軽微な省略は、監視にとどめることができる。購入の推奨において繰り返されるエンティティの混同は、迅速なエスカレーションを必要とする。

因果に関する限界

この分類体系は、失敗のモードを記述する。この分類体系は、モデルがなぜそれを生み出したのかを証明しない。可視的なソースは、唯一の原因でなくても、もっともらしい説明でありうる。修正の後に改善が見られても、それによって因果関係が自動的に立証されるわけではない。

適切な判定は、比例的なものにとどまる。すなわち、観察、分類、仮説、修正、再観察である。