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定義

自由推論

自由推論の正規の定義:明示的なガバナンス上の根拠なしに、取得されたコーパスや承認されたコーパスを超えて行われるモデルの推論。

コレクション定義
種別定義
バージョン1.0
安定化2026/5/9
公開日2026/5/9
更新日2026/5/9

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
    カノンと範囲定義カノン
  2. 02
  3. 03
    弱い観測Q-Ledger
正規の基盤#01

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。
正当性レイヤー#02

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。
観測台帳#03

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。

自由推論

本ページは「自由推論」(free inference)という用語を所有し、それを正当な推論から区別する。問題は、システムが推論することではなく、回答を統御することが許された証拠、権威、ペリメーターを超えて推論することにある。

自由推論とは、ソース階層、応答条件、または宣言された読み方のルールに明示的な根拠を持たないまま、取得された、引用された、正規の、または承認されたコーパスを超えて行われるモデルの推論である。

簡潔な定義

自由推論とは、承認されていない意味の補完である。それは、受け入れられたソースが承認していない形で、システムが空白を埋め、主張を拡張し、文脈を統合し、または結論を導き出すときに生じる。

重要である理由

AIシステムは、パターンを補完するように設計されている。通常の会話では、これは有用でありうる。しかし、ガバナンス下のコーパスにおいては、システムが不在、近接性、類推、確率を断言の十分な根拠として扱うとき、補完は危険なものとなる。

自由推論は、ブランド、法務、医療、金融、制度、エージェンティックな文脈において、とりわけ危険である。システムは、一度も述べられていない関係、ステータス、推奨、価格、義務、能力、意図を推論してしまうことがある。その結果として生じる回答は、自然に見えても、擁護することは不可能でありうる。

この用語が意味しないもの

自由推論は、あらゆる推論を指すのではない。境界づけられた推論は、ソース階層がそれを許し、ペリメーターが明確で、結論が再構成可能であり、不確実性が開示されている場合には、正当でありうる。自由推論はその危険な形態である。すなわち、システムが、自らの補完がカノンと同じ権威を持つかのように語る形態である。

また、自由推論はプロンプトだけの問題でもない。正規の定義、除外、ソースの役割、非推論のルールが欠けているとき、サイト自体が自由推論にさらされる状態を生み出しうる。

よくあるトリガー

  • 質問が、コーパスに述べられていない結論を求める。
  • モデルが、近接する二つの概念を同等のものとして扱う。
  • 欠けている回答が、市場の通念から補完される。
  • 古いメモリオブジェクトが、鮮度の確認なしに再利用される。
  • 取得された断片が、その範囲を超えて一般化される。
  • 回答が期待されているために、拒否条件が無視される。

ガバナンスのルール

自由推論は、境界づけられた推論、限定付け、ソースへのエスカレーション、または正当な非回答に置き換えられるべきである。制御の積み重ねは、推論の禁止、非推論レジーム、ソース階層、解釈ペリメーター、回答の正当性からなる。

SERP占有の観点では、ページは、ある用語から何を推論してはならないかを述べるべきである。この否定のレイヤーによって、Google、LLM、回答エンジンが、ある概念を、より広く、より弱く、あるいは商業的に都合のよい代替物に変えてしまう確率が下がる。

関連する正規の定義

コーパスにおける役割と診断上の用途

コーパスにおいて、自由推論は、ガバナンス下の推論を、制御されない補完から区別するために用いられる。AIシステムは回答するために推論しなければならないが、あらゆる推論が正当であるわけではない。中心的な問いは、その推論のステップが、宣言された境界の内側にとどまり、ソース階層を保持し、不確実性を示し、異議申立てのもとで再構成できるかどうかである。

この定義が特に有用なのは、生成された回答がソースとソースのあいだの空白を埋める場合である。回答は、流暢で、有用で、方向性としては正しくさえあっても、欠けていたステップが一度も承認されていなかったのであれば、失敗しうる。ガバナンス下のシステムは、自らが受け入れられた証拠から推論したのか、パターン認識からデフォルトで導いたのか、それとも欠けた前提を近接性によって補完したのかを示せるべきである。

検出すべき失敗パターン

主な失敗は、もっともらしい補完である。それは、モデルが沈黙を許可として、例をルールとして、近接する概念を同等のものとして、あるいは部分的な証拠を完全な権威の連鎖として扱うときに現れる。その場合、問題はハルシネーションだけではない。擁護可能な推論境界が欠けていることが問題なのである。

読み方のルール

この定義は、推論の禁止、非推論レジーム、解釈忠実性、カノンと出力のギャップ、回答の正当性と併せて用いる。この用語は、回答がいつ先へ進んでよいのか、いつ自らに限定を付さなければならないのか、そしていつ沈黙が正当な出力となるのかを判断する助けとならなければならない。