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。
Markdown版Q-Layer
/response-legitimacy.md
回答の正当性、明確化、正当な非回答のための正規サーフェス。
- 統御する対象
- 回答の正当性と、その形式を調整する制約。
- 画定する範囲
- もっともらしいが適格でない回答、または正当な理由のない範囲の拡張。
保証しないこと： このレイヤーは正当な回答の境界を定めるものであり、ランタイムで発動したことの証明ではない。
YAML版Q-Layer
/response-legitimacy.yaml
YAMLを好むシステム向けの、Q-Layerの構造化された投影。
- 統御する対象
- 回答の正当性と、その形式を調整する制約。
- 画定する範囲
- もっともらしいが適格でない回答、または正当な理由のない範囲の拡張。
保証しないこと： このレイヤーは正当な回答の境界を定めるものであり、ランタイムで発動したことの証明ではない。
解釈ポリシー
/.well-known/interpretation-policy.json
解釈、範囲、抑制に関する制約を説明する公開ポリシー。
- 統御する対象
- 回答の正当性と、その形式を調整する制約。
- 画定する範囲
- もっともらしいが適格でない回答、または正当な理由のない範囲の拡張。
保証しないこと： このレイヤーは正当な回答の境界を定めるものであり、ランタイムで発動したことの証明ではない。
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。
AI利用ポリシー
/ai-usage-policy.md
ガバナンスサーフェスの読み方とその限界を示す公開の説明文書。
出力制約
/output-constraints.md
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。
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。
エージェンティックシステムにおける解釈ドリフトの類型
本フレームワークは、オープンウェブでも閉鎖環境でも、エージェンティックシステムにおいて観察可能な解釈ドリフトの構造化された類型を提案し、これらのドリフトを識別可能、監査可能、統御可能なものにする。
ステータス：
正規フレームワーク（適用可能な読解グリッド）。本ページが記述するのは、散発的なバグではなく、境界のない推論、エンティティの再構成、明示的な管轄の欠如に結びついた、システム的なドリフトのクラスである。
解釈ドリフトは、必ずしも事実に関するハルシネーションではない。多くの場合、生成された回答は整合的で、慎重で、もっともらしい。問題は回答の形式ではなく、その地位にある。回答がペリメーターを踏み越えたり、不当に一般化したり、認められていない暗黙の規範を持ち込んだりするのである。
本フレームワークは、モデル、提供者、実行環境にかかわらず、これらのドリフトを認識するための共通のグリッドを提供する。それは、AIエージェントの解釈ガバナンスの基盤となる。
正規の依存関係
分類原則
以下に記述するドリフトは、見かけの深刻度ではなく、解釈メカニズムによって分類されている。各ドリフトは、特定の断絶に対応する。
- ペリメーターの断絶
- 管轄の断絶
- トレーサビリティの断絶
- 明示的な否定の断絶
1つの回答が、複数のドリフトに同時に該当することもある。
主な解釈ドリフト
1) 暗黙的な外挿
エージェントが、情報の空白を暗黙の一般化で埋める。回答は妥当に見えるが、宣言されていない前提に依拠している。このドリフトは、データが部分的または文脈依存的であるときに頻繁に生じる。
例： 宣言されていないサービスの拡張、地理的な一般化、保証の想定、能力の外挿。
断絶： 推論の禁止の欠如。
2) 不当な一般化
エージェントが、局所的な事例、例、特定のルールを一般的な規範に変えてしまう。このドリフトは、統計的にはもっともらしいことが多いが、規範的には誤っている。
例： 普遍的に適用された内部ルール、標準として提示された観察上の慣行。
断絶： 文脈と不変条件の混同。
3) 道徳的ハルシネーション
エージェントが、明示的な規制上または契約上のソースなしに、自明なものとして提示される義務、禁止、推奨を持ち込む。回答は「責任ある」ものだが、暗黙の規範を作り出してしまう。
例： 存在しない法的義務の主張、想定上の禁止、対抗可能な根拠のない断定的な推奨。
断絶： 明示的な規範的管轄の欠如。
4) 正当化されない拒否
エージェントが、データの不足によるのか、ペリメーター上の禁止によるのか、内部ポリシーによるのかを明確に示さずに、回答を拒否する。拒否は、不透明な権威の決定となる。
断絶： ルールのトレーサビリティの欠如。
5) パターナリスティックなリダイレクト
エージェントが、要求を、自らが受け入れ可能とみなす問いの形に言い換えたり、そらしたりする。当初の要求は、道徳的または慎重な解釈に置き換えられる。
断絶： 再構成された意図による要求の置換。
6) 意図せざる説得
口調、リスクの並べ方、言い回しを通じて、エージェントは、明示的に押しつけることなく利用者の意思決定に影響を与える。このドリフトは、助言の文脈で頻繁に生じる。
断絶： 情報と意思決定の誘導の混同。
7) 偽りの監査
エージェントが、ルール、ソース、実際のペリメーターに言及することなく、トレーサビリティを模倣した物語的な正当化（「安全上の理由から」「ベストプラクティスによれば」）を提示する。
断絶： 対抗可能な管轄を欠いた、物語上の適合性。
フレームワークの使い方
この類型は、次の目的に使用できる。
- 既存のエージェントを監査する
- 解釈リスクの高い領域を特定する
- 対象を絞った推論の禁止を定義する
- 沈黙またはエスカレーションのルールを構造化する
- エージェンティックな回答を批判的に読むためにチームを訓練する
推奨される内部リンク
ステータス
本フレームワークは、安定した読解グリッドを構成する。AIエージェントのあらゆる分析、実装、監査は、観察された挙動をこの類型に照らして位置づけられるべきである。
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