AI引用準備度チェックリスト

AI引用準備度チェックリスト

このチェックリストは、ページ、ソース、コーパスが、AIを介した回答においてリトリーバルされ、引用され、統御される準備ができているかを点検する。引用頻度を測定する前に用いなければならない。ソースの役割を欠いた頻度は、診断を誤らせることがあるからである。

1. アクセス可能性

• 正規URLが安定している。
• 有用なコンテンツが、不要なJavaScript、タブ、ブロックされたレンダリング、アクセスできないプレビュールールの背後に隠れていない。
• クロール制限、ボットのルール、プレビュー制御が、引用という目的と矛盾していない。
• ページが、隣接するページとのあいだに明確な正規関係を持っている。

2. クエリとファンアウトのカバレッジ

• ページが、可視的なクエリに直接答えている。
• 周辺のクラスターが、隣接する下位の問いをカバーしている。
• 内部リンクが、定義、サービスページ、ドクトリンのページ、証明サーフェスを結びつけている。
• ページが、複数のクエリ経路から見つけられる。

3. 抽出可能性

• 主要な答えが早い段階で現れる。
• 見出しが概念を正確に名指している。
• 重要なパッセージが自己完結している。
• 表、リスト、定義が、抽出されたときにも範囲を保持する。
• 重要な主張が、隠れた文脈や前の段落に依存していない。

4. 引用の裏づけ

• 事実に関する主張が、引用に耐えるほど正確である。
• 主張が、必要に応じて、その限界、日付、範囲、除外事項を示している。
• ページが、定義、解釈、サービスに関する主張、証明に関する主張を区別している。
• 主張に裏づけが必要な場合、ソースまたは証明アーティファクトにリンクしている。

5. エンティティの一貫性

• エンティティ名、カテゴリー、役割、サービスの名称、概念上の語彙が、ページ間で安定している。
• 関連するエンティティが、ペリメーターを曖昧にしていない。
• 製品、サービス、ドクトリンの名称が一貫して使われている。
• ページが、文脈から切り離されて流用されかねない曖昧な略記を避けている。

6. ソース階層

• 各主張について、最も強いソースを特定できる。
• 派生的なページが、正規の言明を統御しているように見えない。
• 市場向けのページが、より厳密な定義やドクトリンへと案内している。
• ページによって、統御的なソース、例示的なソース、文脈的なソースを区別できる。

7. 引用の役割のテスト

観察された各引用について、役割を分類する。

8. 監査記録

引用テストは、システム、日付、言語、プロンプト、回答、引用されたURL、可視的な場合は引用されたパッセージ、ソースの役割、競合するソース、修正の仮説を保持しなければならない。この記録がなければ、監査は観察と推論を区別できない。

9. 高度なモジュール

成熟した監査では、次のモジュールを追加する。

実践的な出力

このチェックリストは、優先順位をつけた修正リストを生成しなければならない。アクセスの修正、リトリーバルのギャップ、ページ構造の変更、欠けているパッセージ、弱い主張、ソース階層の問題、モニタリングの要件である。