{ "format": "agent-article-v0", "article_id": "EA-026", "canonical_url": "/tools/ea-026", "page_type": "guide", "claim_ids": [], "evidence_ids": [ "EA-026-R11-RESEARCH", "EA-026-R11-WEB-READBACK" ], "unknown_ids": [ "EA-026-UNKNOWN-01", "EA-026-UNKNOWN-CURRENTNESS" ], "operational_object_ids": [], "provider": [], "models": [], "plans": [], "surfaces": [], "regions": [], "current_status": "UNKNOWN", "observation_status": "SPEC_ONLY", "freshness": "UNKNOWN", "last_verified": null, "supersedes": [], "superseded_by": [], "provenance": [ "COMM-028-EA0026", "WEBBODY-EA0026-R8-063BC238" ], "article_sources": [ { "id": "EA-026-R11-RESEARCH", "evidence_class": "RESEARCH", "title": "EA-026 監査済みresearch / canonical revision binding", "supports": [ "部門別AI運用は、営業用・人事用・法務用と別々のAIを並べることではない。共通のデータ境界、権限、正本、承認、評価、証跡のCoreを持ち、部門ごとに「何を正本とするか」「何をAIへ入れてよいか」「どの判断を人間が引き受けるか」「どの外部作用を承認するか」「何を証拠として残すか」を上書きする。部門名だけで安全性は決まらず、task、data、decision impact、external actionの組合せでgateを決める。" ], "limit": "canonical監査・revision bindingの存在を示す。外部ソースcurrentnessが本文またはcontrol-planeで確定していない場合は、currentnessをUNKNOWNのまま保持する。", "origin_class": "AUDITED_CANONICAL_RESEARCH_PACKET", "source_or_experiment_ids": [ "COMM-028-EA0026" ], "supporting_locators": [ "COMM-028-EA0026", "EA-026-R5-LEGACY-MIGRATION-20261008-R1", "content/staging/EA-026.md" ], "scope": "監査済みEA本文・canonical revision・既存Source Graph relationの範囲。欠損currentnessは推測で閉じない。", "provenance_status": "AUDIT_PASS_CANONICAL_BINDING" }, { "id": "EA-026-R11-WEB-READBACK", "evidence_class": "IMPL", "title": "EA-026 Web body identity / canonical readback", "supports": [ "canonical staging bodyのSHA-256一致とR9 canonical ledger readbackをProduction projectionの入力として検証する。" ], "limit": "body identity/readbackは本文claim自体の真偽や外部ソースの最新性を追加保証しない。", "checked_at": null, "origin_class": "IMPLEMENTATION_READBACK", "source_or_experiment_ids": [ "WEBBODY-EA0026-R8-063BC238" ], "supporting_locators": [ "WEBBODY-EA0026-R8-063BC238", "content/staging/EA-026.md", "EA-026-R5-LEGACY-MIGRATION-20261008-R1" ], "scope": "R9/R10 canonical readback後のProduction生成時body identity。", "provenance_status": "CANONICAL_READBACK_BODY_HASH_MATCH" } ], "research_sections": [ { "heading": "Public claim", "text": "部門別AI運用は、営業用・人事用・法務用と別々のAIを並べることではない。共通のデータ境界、権限、正本、承認、評価、証跡のCoreを持ち、部門ごとに「何を正本とするか」「何をAIへ入れてよいか」「どの判断を人間が引き受けるか」「どの外部作用を承認するか」「何を証拠として残すか」を上書きする。部門名だけで安全性は決まらず、task、data、decision impact、external actionの組合せでgateを決める。" }, { "heading": "Department Profile — nine fields", "text": "1. AUTHORITATIVE_SYSTEM — CRM / HRIS / ATS / ERP / ledger / DMS / Git / CI / dataset / protocol / CMS等、AI conversation/memoryの外部に置く正本。\n2. DATA_CLASS — public / internal / confidential / personal / regulated / client / research-sensitive等。\n3. AI_ACTION_CLASS — READ / DRAFT / RECOMMEND / WRITE / EXTERNAL_EXECUTE。\n4. DECISION_IMPACT — low / material / high-impact-person decision。\n5. INPUT_GATE — allowed / approved-environment-only / redact-deidentify / prohibited。\n6. HUMAN_APPROVAL — none / light / mandatory specialist / dual approval。\n7. OUTPUT_VALIDATION — source check / numeric reconciliation / legal authority check / test / claim substantiation等。\n8. EVIDENCE-AUDIT — input class、source locator、model/mode、reviewer、approval、final action、artifact/version。\n9. FAILURE-RECOVERY — rollback、correction、notification、incident route。" }, { "heading": "Department overlays", "text": "- SALES — CRM、approved pricing/termsを正本化。提案草稿は許容しても価格・保証・性能claimはapproved factsへ照合し、外部送信前approvalを置く。\n- GENERAL AFFAIRS — 一般文書・会議・社内規程検索を中心とするが、人事情報、契約、facility/security情報が混ざる場合はdata classで上位gateへ昇格する。部門名だけでriskを決めない。\n- HR — candidate/employee data、高影響意思決定、公平性・accessibility、reason record、人間reviewを強化する。自動scoreを最終決定へ直結させないprofileを基本候補とする。EEOC evidenceは米国文脈であり全法域へ一般化しない。\n- FINANCE-ACCOUNTING — ERP / ledger / invoiceを正本化。生成値ではなくextraction/classification/reconciliation補助として扱い、posted transaction、payment、close、external reportingには承認・証跡を要求する。監査文脈を一般会計規則へ誤一般化しない。\n- LEGAL — matter / DMS / approved legal sourceを正本化。confidential input、jurisdiction/date、primary authority、citation verification、lawyer review、external filing/communication gateを強化する。ABA guidanceの適用法域・資格制度を分離する。\n- DEVELOPMENT — repo / issue / CIを正本化。AI codeはbranch/diffとして扱い、secret/dependency boundary、tests、static analysis、review、CI、release approval、rollbackを要求する。\n- RESEARCH — dataset / protocol / notebook / repositoryを正本化。IP/confidential/participant/controlled dataの入力gate、method/provenance、citation、reproducibilityを要求する。NIH peer-reviewのNO-AI例を研究一般の禁止規則へ外挿しない。\n- PR — CMS / approved messagingを正本化。public claim、引用・画像権利、claim substantiation、brand/legal review、external publication gateを強化する。" }, { "heading": "Three operational tiers", "text": "各部門のtaskは SAFE/LOW-RISK ASSIST、REVIEW-REQUIRED、RESTRICTED/NO-AI の3層で扱う。同じtask名でもgateは固定しない。「要約」でも公開marketing資料、未公開M&A legal matter、NIH peer-review materialではdata/impact/actionが異なる。" }, { "heading": "Evidence / provenance", "text": "AUTHORITY COMM-028-EA0026。NIST AI 600-1を共通Coreへのcontext overlay根拠、米国EEOCをHR high-impact context、ABA Formal Opinion 512をlegal professional-duty context、NIST SP 800-218Aをdevelopment secure-SDLC context、NIH NOT-OD-23-149をresearch protected-input/no-AI context、FTC advertising guidanceとWorkado enforcementをSales/PR claim-substantiation context、PCAOB evidenceをaudit/finance contextとして扱う。法域・制度・専門職固有の証拠を普遍規則へ変換しない。" }, { "heading": "Availability gates", "text": "Organization gate、Identity/permission gate、Data gate、Plan/product gate、Action gate、Jurisdiction/industry gate、Evidence gateを分離する。provider別connector、DLP、audit、retention、agent/action機能のplan availabilityは本packetでは確定せず、provider mappingで再確認する。" }, { "heading": "Failure envelope", "text": "部門名はrisk classではない。Human-in-the-loopだけでは十分でなく、reviewerにauthoritative source、判断時間、専門性、reject/rollback権限が必要である。AI conversation/memoryをCRM/ERP/HRIS/DMS/Git等の代替正本にしない。部門別ユースケースを無制限に増やさず、少数の高頻度task archetypeと高リスクgateへ絞る。" }, { "heading": "Evaluation", "text": "共通model benchmarkをDepartment Profileの合否に使用しない。task fixture + failure-costを部門別に持つ。Sales/PRはunsupported claim・freshness・send escape、HRはrationale traceability・fairness/accessibility route・human override、Financeはnumeric exactness・reconciliation・posting escape、Legalはcitation/authority・jurisdiction/date・confidentiality・filing escape、Developmentはtests/security/static analysis/secret leakage/diff/rollback、Researchはprovenance/reproducibility/restricted-data leakage/fabricated-referenceを候補指標とする。" }, { "heading": "TEST_PROFILE", "text": "UNEXECUTED。synthetic/non-sensitive fixturesを各部門3〜5 task用意し、同一Core controlで DRAFT → VALIDATE → APPROVE → ACTION を通す。実tenant data、採用判断、支払、法的提出、外部投稿は実行しない。未実施結果や閾値を推測しない。" }, { "heading": "Security / privacy / audit / cost / operability", "text": "Security: connector permissionを部門system権限より広くせず、外部実行権限をread/draftと分離する。\nPrivacy: HR、legal、researchはinput data classを明示し、approved environmentやredaction/de-identificationをgate化する。\nAudit: high-impact/external/material actionsではsource locator、reviewer、approval、final artifact/versionを記録する。\nCost: 部門ごとに最上位modelを固定せず、cost-routingはEA-017/018へ接続し、本packetでは単価を固定しない。\nOperability: Department Profileのpolicy owner、review周期、incident routeを指定し、product/plan/connector availabilityはas-of matrixへ分離する。" }, { "heading": "OPEN_UNKNOWN", "text": "- 日本・EU・米国その他の部門別AI関連法規crosswalk。\n- 経理・税務・給与・支払の具体的authorization matrix。\n- provider別connector、DLP、audit、retention、agent/action機能の現行plan availability。\n- 総務のfacility/security/procurement/records等へのtask分解。\n- HR fairness metricsの法的・統計的閾値。\n- 部門別task fixtureの実測benchmark。\nUNKNOWNを推測で閉じない。" }, { "heading": "Cross-reference boundary", "text": "EA-019業務パターン、EA-024調達、EA-027業界別、EA-028教育カリキュラム、EA-029テンプレートへ接続する。ただし本packetで各EAを再編集・再解釈しない。" } ], "human_url": "/tools/ea-026", "markdown_url": "/agent/article.md?path=%2Ftools%2Fea-026", "json_url": "/agent/article.json?path=%2Ftools%2Fea-026" }