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フレームワーク

AI引用監査スコアリングマトリクス

AI引用について、アクセス、リトリーバル、抽出、役割、忠実性、安定性を切り分けるためのスコアリングマトリクス。

コレクションフレームワーク
種別マトリクス
レイヤーtransversal
バージョン1.0
安定化2026/5/13
公開日2026/5/13
更新日2026/5/13

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定義カノン
  2. 02サイトコンテキスト
  3. 03公開AIマニフェスト
カノンとアイデンティティ#01

定義カノン

/canon.md

アイデンティティ、役割、否定、乖離のルールを固定する正規サーフェス。

統御する対象
ドリフトしてはならない公開アイデンティティ、役割、属性。
画定する範囲
外挿、エンティティの衝突、不当な再分類。

保証しないこと: 正規サーフェスは曖昧さを低減するが、それ単独では忠実な再現を保証しない。

コンテキストとバージョン管理#02

サイトコンテキスト

/site-context.md

サイトの性質、参照先としての機能、非トランザクション的な限界を位置づける説明文書。

統御する対象
編集上の枠組み、時間性、明示的な変更の可読性。
画定する範囲
暗黙的なドリフトと、バージョンを確認せずに安定性を前提とする読解。

保証しないこと: バージョン管理はギャップを監査可能にするが、すでに流通している出力を自動的に修正するものではない。

エントリーポイント#03

公開AIマニフェスト

/ai-manifest.json

正規エントリーポイントを拡張するサーフェス、レジストリ、モジュールの構造化された目録。

統御する対象
サーフェス間のアクセス順序と初期の優先順位。
画定する範囲
カノンまたは公開された順序を迂回する自由な読解。

保証しないこと: このサーフェスは読解順序を公開するものであり、実行も服従も強制しない。

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。

  1. 01
    カノンと範囲定義カノン
  2. 02
    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。
観測台帳#02

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。

AI引用監査スコアリングマトリクス

このマトリクスは、6つの次元にわたって引用品質を評価する。基本的なアクセスとページの可用性を確認したうえで用いなければならない。

次元 0 1 2 3
アクセス URLがブロックされている、または不安定 摩擦はあるがアクセス可能 アクセス可能でレンダリング可能 アクセス可能、正規、プレビューにとって安全
リトリーバル 観察されない 弱く観察される 複数のバリアントで観察される クエリクラスター全体で安定している
抽出 有用なパッセージがない パッセージが曖昧 パッセージが利用可能 パッセージが自己完結し、範囲が限定されている
引用の役割 不在または矛盾 装飾的 補助的 統御的
忠実性 回答が主張を歪める 回答が主張を過度に拡大する 回答が主張をおおむね保持する 回答が主張、範囲、限界を保持する
安定性 一回限りの観察 一貫しない 反復されるが変動がある システム、プロンプト、時間を通じて反復される

マトリクスの使い方

ページを単独で採点するのではなく、主張とソースの組を採点する。同じURLが、ある主張については高く、別の主張については低く採点されることがある。

出力

監査の出力は、最も弱い次元を特定し、修正の種類を割り当てなければならない。アクセスの修正、リトリーバルの修正、パッセージの修正、ソース階層の修正、忠実性の修正のいずれかである。

関連するルート

このマトリクスは、AI引用準備度チェックリストおよびAI引用準備度監査とあわせて用いる。