ビジュアル図解
完全性監査の最小証拠チェーン
監査を成り立たせるのは孤立した判定ではなく、カノン、キャプチャ、ギャップ、証明、修正をつなぐ連続したチェーンである。
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。
IIPスコアリング標準マニフェスト
/iip-scoring.standard.manifest.json
回答、抑制、エスカレーション、または非回答の条件を明示するサーフェス。
IIPレポートスキーマ
/iip-report.schema.json
ログ、指標、スナップショット、または測定プロトコルを公開する観測サーフェス。
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派生測定Q-Metrics
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-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。
補完的な証拠サーフェス（4）
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。
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。
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。
CTICコンプライアンスレポートスキーマ
/ctic-compliance-report.schema.json
非公開ロジックの全体を開示せずに、コンプライアンス上の所見を公開するための公開スキーマ。
AI変更履歴
/changelog-ai.md
AIサーフェスの変更について、日付の特定と監査をより容易にする公開ログ。
解釈完全性監査：エンドツーエンドの包括的プロトコル
解釈完全性監査は、一つの単純な問いに答えることを目指す。すなわち、AIシステムは、実際の利用条件のもとで、エンティティ、ドクトリン、コーパスを忠実に再現しているかという問いである。解釈されるウェブでは、真実が入手可能で、インデックス化され、公開されていても、回答のなかには存在しないことがある。監査は、このギャップを測定し、統御するためにある。
このエンドツーエンドのプロトコルは、完全なサイクルを定式化する。カノンの定義、権威の画定、テスト、証拠、診断、修正、モニタリングである。
運用上の定義
解釈完全性監査（エンドツーエンド）：カノン（宣言され、対抗可能であるもの）と出力（AIシステムが実際に提示するもの）とのギャップを、測定し、文書化し、修正するためのプロトコルである。そのために、権威の境界、応答条件、解釈トレース、忠実性の証明を課す。
監査を開始する契機
- クエリによる回答の大きな変動（不安定性）
- エンティティの混同（衝突、汚染）
- 整合性を欠く推奨、またはカノンと整合しない推奨
- 誤った帰属、またはペリメーター外の引用
- 「もっともらしい」インシデント（目立たないが繰り返される誤り）
- 大きな変更：リブランド、事業転換、新たな提供内容、新たなポリシー
適用サーフェス
- オープンウェブ：回答エンジン、一般向けAI、要約、比較、持続する引用
- クローズドRAG：社内コーパス、埋め込み、リトリーバル、ソースのルーティング、引用
- エージェンティック：行動の実行、自動化された意思決定、ツール、フォーム、ワークフロー
監査対象
- エンティティ：ブランド、組織、人物、製品、サービス
- コーパス：ドクトリン、内部規範、ポリシー、ドキュメント
- ルール：応答条件、正当な非回答、権威の境界
- 変更：バージョン管理された更新、修正、リリース
期待される出力モデル
エンドツーエンドの監査は、次のものを生み出す。
- カノンのレジストリ（ソース＋ペリメーター＋除外）
- テストバッテリー（クエリとシナリオ）
- 証拠レポート（トレース＋忠実性）
- 診断（ドリフトの種類）
- 修正計画（内因的＋外因的）
- モニタリング計画（可観測性＋バージョン）
プロトコル（AII-1からAII-10）
AII-1：カノンを定義する
正規ソース、その解釈可能性ペリメーター、除外を特定する。境界のないカノンは、ガバナンス外の推論を生み出す。
AII-2：権威の境界を確立する
何を導き出してよく、何が禁止されるかを宣言する。境界の外では、正当な非回答とする。
AII-3：応答条件を定義する
いつ回答するか、いつ証明を伴って回答するか、いつ拒否するかを規定する。重要属性には、証明か拒否のいずれかが求められる。
AII-4：テスト空間を構成する
曖昧なクエリ、比較クエリ、敵対的クエリ、複数ターンのクエリ、多言語クエリを網羅するテストバッテリーを構築する。
AII-5：サーフェスごとにテストを実行する
オープンウェブ、RAG、エージェンティックを個別にテストする。あるサーフェスで「良好な」出力であっても、ほかのサーフェスについては何も保証しない。
AII-6：解釈トレースを作成する
ソース、文脈、日付、適用された応答条件、非回答の決定を記録する。
AII-7：忠実性の証明を作成する
出力がカノンを尊重し、権威を超えず、権威の衝突を覆い隠していないことを示す。
AII-8：カノンと出力のギャップを測定する
歪みを定量化する。対象は、重要な省略、混同、汚染、規範的な外挿、平滑化である。
AII-9：修正計画（内因的＋外因的）
サイト上のカノンを修正し、次に、汚染または捕捉の原因となっている支配的な外部ソースを修正する。
AII-10：モニタリングとバージョン支配力
修正をバージョン管理し、定期的に再テストし、コンプライアンスドリフトと残留を監視する。
ドリフトの類型（診断）
- 衝突：エンティティの混同または融合
- 捕捉：外部の物語による支配
- 不可視化：存在するが、回答には現れない情報
- 規範的な外挿：ペリメーターの外へ拡張されたルール
- 平滑化：固有性を消し去る標準化
- 状態乖離：安定したものとして固定された、古くなった真実
期待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、バージョン
- 応答条件マトリクス：重要属性、要求される証明、非回答
- テストバッテリー：プロンプト、クエリ、シナリオ、結果
- トレースレポート：ソース、文脈、タイムスタンプ、適用されたルール
- 証明レポート：カノンと出力の対応、衝突、決定
- 修正計画：内因的、外因的、優先順位、担当者、バージョン
- モニタリング計画：指標、閾値、頻度、再テスト
FAQ
「解釈完全性監査」と「SEO監査」の違いは何か？
SEO監査は可視性を測定する。解釈監査は、回答のなかに存在するかどうか、カノンへの忠実性、推論のガバナンスを測定する。
なぜ複数のサーフェスをテストするのか？
ドリフトは、リトリーバル（RAG）、回答（LLM）、実行（エージェンティック）のいずれの段階でも生じうるからである。分離しなければ、診断を正しく行えない。
最も重要な成果物は何か？
解釈トレースと忠実性の証明の組み合わせである。証明がなければ、ガバナンスはなく、議論があるだけである。