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。
Q-Ledger JSON
/.well-known/q-ledger.json
観測、ベースライン、バージョン管理されたギャップを記録するマシンファーストのジャーナル。
- 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。
補完的なアーティファクト（3）
これらのサーフェスは主要ブロックを補完します。テーマに応じて、文脈、発見、ルーティング、観察を加えます。
Q-Ledger YAML
/.well-known/q-ledger.yml
手続き的な読解またはツール利用のための、Q-LedgerジャーナルのYAML投影。
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。
主張レジストリ
/claims.json
公開された主張、その範囲、その宣言上のステータスのレジストリ。
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アテステーションQ-Attestプロトコル
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-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。
- 証明可能にすること
- 観測を検証可能なアテステーションへ引き上げるために必要な最小限の枠組み。
- 証明しないこと
- アテステーションのエンドポイントが存在することも、アテステーションがすでに受領されたことも証明しない。
- 用いる場面
- ページが強い証明、運用上の検証、証拠レベルの分離を扱う場合。
補完的な証拠サーフェス（2）
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。
IIPレポートスキーマ
/iip-report.schema.json
解釈完全性レポートの公開インターフェース：範囲、指標、ドリフトの分類体系。
引用
/citations.md
参照先に正規の権威を委ねることなく、一部の概念を文脈づけるために用いる最小限の外部参照サーフェス。
「カノンと推論」のメカニズム（トレーサビリティと忠実性の証明）
AIシステムにおいて、回答は単なる再現ではない。それは構築物である。カノンによって宣言されていることとモデルによって演繹されていることとのあいだに明示的な分離がなければ、推論は不可視となり、したがって統御できなくなる。
このフレームワークは、分離する、境界を設ける、トレースする、証明するという単純なメカニズムを形式化する。その目的は、カノンと出力のギャップを縮め、意味の生成を対抗可能なものにすることである。
運用上の定義
カノンと推論のメカニズム：AIの出力において、正規ソースから直接由来するもの（カノン）と、確率的な演繹から由来するもの（推論）とを区別し、権威の境界、応答条件、解釈トレース、忠実性の証明を課すことを目的とするルールの総体。
これが決定的に重要である理由
解釈ドリフトの大半は、「偽のソース」からではなく、宣言されていない推論から生じる。モデルは隙間を埋め、一般化し、外挿し、一度も許可されたことのない結論を安定させる。
このメカニズムがなければ、結果は次のようになる。
- もっともらしいが証明できない回答
- 段階的なずれ（平滑化、慣性、残留）
- 解消の難しい解釈的負債
- エンドツーエンドの監査の不可能性
適用サーフェス
- オープンウェブ：回答エンジン、要約、引用、比較、一般向けAI
- RAG：チャンクの混在、異質なソース、曖昧な帰属
- エージェンティック：境界のない推論にもとづいて発動される意思決定と行動
関連概念
- 権威の境界：宣言と演繹のあいだの対抗可能な限界
- 解釈可能性ペリメーター：推論が許可される領域
- 応答条件：回答が許される場合と、非回答が義務となる場合
- 解釈トレース：ソース＋ルール＋文脈の最小限の痕跡
- 忠実性の証明：出力がカノンを尊重していることの論証
フレームワークのルール（CVI-1からCVI-8）
CVI-1：明示的な分離
出力は、正規のものと推論されたものとを区別しなければならない。宣言されていない推論は負債である。
CVI-2：境界のある推論
あらゆる推論は、定義された解釈可能性ペリメーターの内部にとどまらなければならない。ペリメーター外では、正当な非回答となる。
CVI-3：規範的な外挿の禁止
モデルは、ルールをその正当なペリメーターを越えて拡張してはならない（規範的な外挿）。
CVI-4：重要な属性に対する証明の条件
一部の属性（価格、ポリシー、責任、コンプライアンス）については、回答には忠実性の証明か拒否が求められる。
CVI-5：最小限のトレーサビリティ
解釈トレースは、少なくとも、ソース、日付、文脈、適用されたルールを含まなければならない。
CVI-6：衝突の解決
ソース間で権威の衝突がある場合、AIは、明示的なルールに従って裁定するか、拒否するかのいずれかでなければならない。
CVI-7：ガバナンス下の拒否
アイデンティティ、ソース、ルールが証明できない場合、非回答が正しい出力である。
CVI-8：ロギングとバージョン
カノンと出力のギャップの事例は、バージョン管理され、追跡され、時間をかけてテストされなければならない。
実装プロトコル（7つのステップ）
ステップ1：カノンを定義する
- 正規ソース、エンティティのページ、ルール、定義、除外事項
ステップ2：解釈可能性ペリメーターを定義する
- 推論してよいもの、禁止されるもの、証明を要するもの
ステップ3：応答条件を定義する
- 許される回答、条件付きの回答、正当な非回答
ステップ4：解釈トレースのための手段を整える
- ソース、抜粋、タイムスタンプ、適用されたCVIルール
ステップ5：忠実性の証明を作成する
- カノンと出力の対応、矛盾の不在、推論の正当化
ステップ6：敵対的テスト
- 曖昧なクエリ、比較のクエリ、罠となるクエリ、マルチターン、多言語
ステップ7：モニタリングと修正
- カノンと出力のギャップの測定、コンプライアンスドリフト、修正のバージョン
想定されるアーティファクト
- カノンのレジストリ：ソース、ペリメーター、除外事項、バージョン
- 応答条件の表：重要な属性、求められる証明、拒否
- 解釈トレース（最小限の形式）：ソース、日付、ルール、文脈
- 忠実性の証明に関するレポート：対応、衝突、決定
- テストバッテリー：プロンプト、シナリオ、結果、ギャップ
FAQ
引用が証明にならないのはなぜか？
引用は、真実でありながら、ペリメーター外で使われることがある。証明には、使用の正当性も必要である。
これはシステムを遅くするのか？
そのとおり、わずかに遅くする。しかし、それは解釈の持続可能性の通常のコストである。推論を統御するほうが、安定化した負債を修正するよりも効率的である。
主な利点は何か？
推論を可視化し、それによって監査可能にし、それによって統御可能にすることである。それがなければ、完全性を産業化することはできない。