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フレームワーク

AI引用品質マトリクス

AI引用が統御的、補助的、例示的、装飾的、古い、矛盾している、不十分のいずれであるかを見極めるためのマトリクス。

コレクションフレームワーク
種別マトリクス
レイヤーq-layer
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
    弱い観測Q-Ledger
  2. 02
    派生測定Q-Metrics
観測台帳#01

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。
記述的指標#02

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。

AI引用品質マトリクス

このマトリクスは、可視的なAI引用が実際に何をしているかを見極める。回答のなかでソースが観察された後、その引用を成功として数える前に用いなければならない。

引用品質のレベル

レベル 役割 診断テスト 修正の道筋
1 統御的 引用されたソースが、まさにその主張を承認し、制約している 保持し、監視する
2 補助的 ソースは主張を支えるが、権威のすべてを担ってはいない 正規のルートまたはより強いソースを追加する
3 例示的 ソースは文脈または例を与える 証拠として数えない
4 装飾的 ソースは表示されているが、回答との結びつきが弱い パッセージを書き直し、ソース階層を強化する
5 古い ソースが過去の状態を反映している 現行の正規の修正を追加する
6 矛盾 ソースが生成された主張と食い違っている 忠実性の失敗としてフラグを付ける
7 不十分 ソースは関連しているが、生成された範囲を支えることができない 主張を絞り込むか、証拠を追加する

必須の監査フィールド

引用品質の記録は、システム、日付、言語、プロンプト、回答、可視的なソース、入手できる場合は引用されたパッセージ、推論された主張、引用の役割、より強い候補ソース、回答のリスク、修正の仮説を保持すべきである。

判断のルール

引用の役割が見極められるまでは、その引用を肯定的な結果として数えてはならない。統御的な引用と装飾的な引用はどちらも可視的だが、証拠としての価値は同じではない。

出力

このマトリクスは、3つのリストを生成すべきである。保持すべき引用、改善すべき引用、そしてソース階層または忠実性の失敗を明らかにする引用である。