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証拠アーティファクトsite-context.md
- 03証拠アーティファクトai-manifest.json
- 04証拠アーティファクトai-governance.json
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。
site-context.md
/site-context.md
証拠の連鎖をより再構成しやすくすることに寄与する公開サーフェス。
- 証明可能にすること
- 観察、トレース、監査、または忠実性の連鎖の一部。
- 証明しないこと
- 完全な証明でも、従うことの保証でも、暗黙の認証でもない。
- 用いる場面
- ページが自らの証拠レジームを明示する必要があるとき。
ai-manifest.json
/ai-manifest.json
証拠の連鎖をより再構成しやすくすることに寄与する公開サーフェス。
- 証明可能にすること
- 観察、トレース、監査、または忠実性の連鎖の一部。
- 証明しないこと
- 完全な証明でも、従うことの保証でも、暗黙の認証でもない。
- 用いる場面
- ページが自らの証拠レジームを明示する必要があるとき。
ai-governance.json
/.well-known/ai-governance.json
証拠の連鎖をより再構成しやすくすることに寄与する公開サーフェス。
- 証明可能にすること
- 観察、トレース、監査、または忠実性の連鎖の一部。
- 証明しないこと
- 完全な証明でも、従うことの保証でも、暗黙の認証でもない。
- 用いる場面
- ページが自らの証拠レジームを明示する必要があるとき。
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。
entity-graph.jsonld
/entity-graph.jsonld
証拠の連鎖をより再構成しやすくすることに寄与する公開サーフェス。
llms.txt
/llms.txt
証拠の連鎖をより再構成しやすくすることに寄与する公開サーフェス。
マシンファーストカノン
このページは、解釈ガバナンスのカノン、コーパス、機械可読性のレイヤーにおける、マシンファーストカノン（machine-first canon）の正規の定義である。
マシンファーストカノンとは、コーパスの権威あるアイデンティティ、概念、除外、ソース階層、読解条件、非推論ルールを機械が識別できるように記述された正規のレイヤーである。
簡潔な定義
マシンファーストカノンとは、コーパスの権威あるアイデンティティ、概念、除外、ソース階層、読解条件、非推論ルールを機械が識別できるように記述された正規のレイヤーである。
重要である理由
これは、公開されたドクトリンと、そのドクトリンを圧縮し、要約し、引用し、運用化するシステムとのあいだを安定させるレイヤーである。
AI検索、検索拡張生成（RAG）、自律的なブラウジング、エージェンティックな読解において、コーパスは目に見える文章だけで解釈されるのではない。ルート、ファイル、メタデータ、除外、エンティティ間の関係、サイトマップ上の配置、内部リンクを通じて解釈される。マシンファーストカノンは、その文書制御レイヤーの一部を名指す。
したがって、その戦略的な機能は表面的なものではない。この概念は、システムがドクトリン、サービスに関する文言、証明のアーティファクト、観察記録を同じ権威のレベルに平板化してしまうのを防ぐのに役立つ。また、検索エンジンに、ハブ、カテゴリー、ブログ記事、機械向けアーティファクトのいずれかを選ばせるのではなく、この用語と結びつけるべき、より明確な正規ページを与える。
この用語が意味しないもの
これは、隠れた指示レイヤーでも、プロンプトでも、クローラーを操作する戦術でも、人間に向けて目に見えるかたちで示されるカノンの代わりでもない。
この区別が重要なのは、機械可読なガバナンスが誤った安心感を生みうるからである。構造化ファイル、定義ページ、グラフ上の関係を、外部システムが意図された読み方に従っていることの証明として扱ってはならない。それらは意図された読み方を、より明示的で、テスト可能で、監査可能にするだけである。
よくある失敗モード
- 機械向けファイルが人間向けページと矛盾している。
- 機械向けファイルが、ペリメーターを説明しないまま概念を列挙している。
- カノンは更新されているが、公開アーティファクトが遅れている。
- システムが、マシンファーストカノンをオファー、方法、コンプライアンスの保証として扱う。
こうした失敗は、人間向けのコーパスとマシンファーストのコーパスが別々に進化するときに典型的に生じる。モデルは、ソース階層に違反したり除外を無視したりしながらも整合的な回答を生成できるため、これらの失敗は解釈リスクを高める。
ガバナンス上の含意
マシンファーストカノンは、定義、ガバナンスページ、公開アーティファクト、サイトマップと同期していなければならない。何が正規であり、何が補助的であり、何が除外され、何を推論してはならないかを明示すべきである。
SERPにおける用語の帰属についても同じ原則が当てはまる。正規ページは、説明的なリンクを受け、定義レジストリに掲載され、用語集から発見可能であり、マシンファーストアーティファクトと競合することなく、それらによって補強されるべきである。
関連する正規の定義
補助的なアーティファクトとサーフェス
/canon.md/site-context.md/ai-manifest.json/.well-known/ai-governance.json/entity-graph.jsonld- 定義レジストリ
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、マシンファーストカノンは解釈ガバナンスの機械可読レイヤーに属する。この用語は、意味、ルート、エンティティ、除外、読解条件、権威のシグナルを、機械が解析できる形でどのように示しうるかを記述する。この概念は、外部システムがエンティティに自動的に従い、引用し、順位づけ、推奨し、修正するという約束ではない。
診断上の用途はアーキテクチャに関わる。この概念は、システムが、何を最初に読まなければならないか、どのサーフェスが正規か、どのシグナルが補助的か、どの除外が重要か、どのルートを一つにまとめてはならないかを識別できるかどうかを判断するのに役立つ。このレイヤーがなければ、サイトは人間には読みやすくても、リトリーバルシステム、回答エンジン、エージェントにとっては曖昧なままでありうる。
検出すべき失敗パターン
主な失敗は、アーティファクトの過大評価である。ファイル、グラフ、マニフェスト、構造化シグナルが、その存在だけで権威を生み出すかのように扱われることがある。このコーパスでは、機械可読なシグナルは、カノン、ソース階層、応答条件、証拠に結びついたままでなければならない。それらは読解の環境を明確にするが、忠実性の証明に取って代わるものではない。
読み方のルール
この定義は、正規ソース、正規サーフェス、機械可読性、読解条件、文書アーキテクチャとあわせて用いること。この用語は、外部システムがそれに拘束されるかのように装うことなく、コーパスがどのようにして読みやすくなるかを説明する助けとならなければならない。