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定義

解釈の監査可能性

解釈の監査可能性は、モデル内部のすべての処理へのアクセスを必要とすることなく、AIの回答をレビュー可能、異議申立て可能、修正可能にする。

コレクション定義
種別定義
バージョン1.0
安定化2026/5/7
公開日2026/5/7
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
  4. 04
    派生測定Q-Metrics
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。
記述的指標#04

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(3)

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。

アテステーションプロトコルアテステーション

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。

レポートスキーマ監査レポート

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。

変更履歴記憶とバージョン管理

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。

解釈の監査可能性

本ページは、解釈ガバナンスのコーパスにおける解釈の監査可能性(interpretive auditability)の正規の定義である。

「AI回答の監査可能性」という検索意図については、AIシステムの監査可能性に関するドクトリンのページを参照のこと。

解釈の監査可能性とは、AIの出力が、宣言された権威、証拠、バージョン、応答条件のもとで、カノンまたはソースの集合から最終的な回答へとどのように移行したかを、検討し、再構成し、異議を申し立て、評価する能力である。

簡潔な定義

解釈の監査可能性とは、モデル内部のすべての処理を検査する能力ではない。それは、ガバナンスのために解釈の経路を十分に可視化する能力である。すなわち、何が権威をもっていたのか、何がリトリーバルまたは観察されたのか、何が推論されたのか、何が除外されたのか、どの応答条件が適用されたのか、そして出力をカノンに照らして擁護できるかどうかである。

システム、コーパス、または回答が解釈上監査可能であるのは、第三者が、文体、確信度、事後的に都合よく組み立てられた説明に頼ることなく、関連する証拠をレビューできる場合である。

重要である理由

AIシステムは、事実を返すだけではない。圧縮し、比較し、選択し、省略し、捉え直し、ときにはソース間で裁定を下す。そのプロセスがレビュー可能な痕跡を何も残さないとき、組織は忠実な回答と単にもっともらしい回答とを区別できない。

解釈の監査可能性は、修正のための条件をつくり出す。チームは、ギャップの所在を特定し、問題がソース階層、リトリーバル、推論、平滑化、バージョンのドリフト、応答条件の欠如のいずれに由来するのかを理解し、カノンを修正するのか、回答を制限するのか、非回答を宣言するのかを判断できるようになる。

監査可能性の最低限の条件

回答やシステムが解釈上監査可能となるのは、次の複数の条件がそろっている場合である。

  • 特定可能なカノン、または受け入れられたソースの集合
  • 宣言された権威の境界
  • 可視化された解釈トレース
  • 観察、推論、除外、不確実性を区別する手段
  • 再構成可能な証拠パッケージ
  • カノンと出力のギャップを比較する仕組み
  • バージョン、日付、応答条件の記録
  • 解釈が失敗した場合の修正経路

これらの条件がなければ、監査は文体のレビューになってしまう。回答を記述することはできても、それを統御することはできない。

この用語が意味しないもの

解釈の監査可能性は、単なる説明可能性ではない。説明可能性は、システムがなぜある振る舞いをしたのかを記述できても、最終的な解釈が正当であったかどうかを立証するとは限らない。

解釈の監査可能性は、引用があることではない。回答が引用されたカノンを超えていても、引用は存在しうる。

解釈の監査可能性は、順位の指標ではない。ページは、可視化され、引用され、推奨されていても、監査可能性が低いままでありうる。

解釈の監査可能性は、モデルのすべてのステップが透明であるという約束でもない。目標は、モデルの完全な内省ではない。目標は、回答を異議申立て可能にするのに十分なガバナンス上の証拠である。

よくある失敗モード

  • 出力はソースを引用しているが、その範囲を保持していない。
  • 回答は整合的に見えるが、権威の衝突を隠している。
  • トレースはリトリーバルを記録しているが、そこから行われた推論を記録していない。
  • 証拠は存在するが、第三者が再構成できない。
  • 指標は可視性を示しているが、忠実性を示していない。
  • 古いバージョンが、バージョンの開示がないまま出力に影響を与え続けている。
  • システムが、拒否せずに回答した理由を説明できない。

可観測性と証明との関係

解釈の可観測性は、変動を可視化する。解釈の監査可能性は、特定の事案をレビュー可能かつ異議申立て可能にする。続いて忠実性の証明が、出力が正規のペリメーターの内側にとどまったかどうかを検証する。

これらの概念は順序をもつ。観察は監査ではない。監査は証明ではない。証明は汎用的な指標ではない。

証拠レイヤーとの関係

証拠レイヤーは、監査可能性を、カノン、トレース、Q-Ledgerの観察、Q-Metricsの指標、修正のアーティファクトに結びつける、組織化されたサーフェスである。

解釈の監査可能性は、このレイヤーに依存する。証拠レイヤーがなければ、監査可能性は願望にとどまる。

運用上のルール

影響の大きいAIの回答は、解釈上監査可能でないかぎり、ガバナンス可能なものとして受け入れられるべきではない。ソースから出力に至る経路を再構成、異議申立て、修正のいずれもできない場合、その回答は、範囲を狭める、留保を付ける、または対抗不可能なものとして扱わなければならない。

関連する正規の定義

フェーズ11との隣接:対抗可能性、執行可能性、手続き上の依拠

本定義は現在、フェーズ11の制度的受容レイヤーに結びつけられている。すなわち、対抗可能性、執行可能性、コミットメント境界、責任の低減、異議申立て可能性、手続き的妥当性、説明責任サーフェス、異議申立て経路である。

実践上の帰結として、回答は、正確である、リトリーバルされた、引用された、流暢である、有用であるというだけで信頼されるべきではない。受け手の環境がその回答を帰結をもつものとして扱いうる場合、出力は、異議申立てが可能で、手続き的に妥当で、責任が適切に割り当てられ、修正可能であり、正しいコミットメント境界によって範囲を限定されたままでなければならない。