{
  "format": "agent-article-v0",
  "article_id": "EA-028",
  "canonical_url": "/tools/ea-028-ai",
  "page_type": "guide",
  "claim_ids": [],
  "evidence_ids": [
    "EA-028-R11-RESEARCH",
    "EA-028-R11-WEB-READBACK"
  ],
  "unknown_ids": [
    "EA-028-UNKNOWN-01",
    "EA-028-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-030-EA0028",
    "WEBBODY-EA0028-R8-E10CF6E9"
  ],
  "article_sources": [
    {
      "id": "EA-028-R11-RESEARCH",
      "evidence_class": "RESEARCH",
      "title": "EA-028 監査済みresearch / canonical revision binding",
      "supports": [
        "社内AI教育は、全員へ同じ製品操作を教えるだけでは不十分である。共通Coreを維持しつつ、利用者のrole、technical knowledge、扱うdata、task impact、利用するsystemに応じて学習到達点を分ける。受講完了と安全に業務利用できる能力は分離し、知識問題だけでなくsafe/unsafe input判別、source verification、confidential-data handling、external-action前approval、failure/incident escalation等のscenario taskで確認する。"
      ],
      "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-030-EA0028"
      ],
      "supporting_locators": [
        "COMM-030-EA0028",
        "EA-028-R5-LEGACY-MIGRATION-20261008-R1",
        "content/staging/EA-028.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-028-R11-WEB-READBACK",
      "evidence_class": "IMPL",
      "title": "EA-028 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-EA0028-R8-E10CF6E9"
      ],
      "supporting_locators": [
        "WEBBODY-EA0028-R8-E10CF6E9",
        "content/staging/EA-028.md",
        "EA-028-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": "社内AI教育は、全員へ同じ製品操作を教えるだけでは不十分である。共通Coreを維持しつつ、利用者のrole、technical knowledge、扱うdata、task impact、利用するsystemに応じて学習到達点を分ける。受講完了と安全に業務利用できる能力は分離し、知識問題だけでなくsafe/unsafe input判別、source verification、confidential-data handling、external-action前approval、failure/incident escalation等のscenario taskで確認する。\n\n特定の4層curriculum、試験方式、training record schemaはPROPOSALであり、法定要件ではない。"
    },
    {
      "heading": "Common Core",
      "text": "AI literacy、risk awareness、source verification、data handling、human oversight、incident/reportingを全roleの共通Coreとする。製品UI操作はPRODUCT_VOLATILEな教材としてCoreから分離し、短周期で差し替え可能にする。"
    },
    {
      "heading": "Role profiles",
      "text": "A. NEWCOMER — AIが何をする/しないか、approved tool、入力禁止情報、出力を鵜呑みにしない、source確認、停止/escalation。\nB. GENERAL USER — task framing、data classification、source/provenance、hallucination/confabulation検出、copyright/privacy/security基礎、human review、approved workflow。\nC. POWER USER / BUILDER — RAG/tool/agent境界、permission、eval、change control、cost、failure recovery、prompt injection/tool poisoning、正本/state分離。\nD. ADMIN / OWNER / GOVERNANCE — vendor/plan/tenant gate、identity/access、logging/audit、retention、incident response、risk acceptance、deployment approval、training evidence、curriculum refresh。"
    },
    {
      "heading": "Curriculum architecture",
      "text": "`Core module + role module + department/industry overlay + scenario lab + evidence record + refresh loop`\n\nEA-026 Department Profile、EA-027 Industry Profileをoverlayし、高影響/規制業務は一般curriculumだけで許可判断を閉じない。一人法人等で全roleを別人へ割り当てられない場合はEA-025のrole兼務profileへ接続する。"
    },
    {
      "heading": "Scenario evaluation",
      "text": "各層の演習候補:\n1. safe / unsafe input判別\n2. unsupported claim / source検証\n3. confidential-data handling\n4. external-action前approval\n5. failure / incident escalation\n6. roleに応じたtool selection\n\n評価は三層化する。\n- KNOW — limitations、policy、data rule、escalationを説明できる。\n- DO — fixture上でsource verification、safe input、human review、approvalを正しく実行できる。\n- RECOGNIZE / STOP — prompt injection、unsupported claim、permission mismatch、sensitive-data request等で停止・報告できる。\n\n単一scoreだけで閉じず、critical failとtask completionを分離する。completion rateだけでtraining効果を断定せず、scenario critical-fail、policy exception、AI-related incident/near-miss、post-training regressionを追跡候補とする。"
    },
    {
      "heading": "Training record",
      "text": "以下はPROPOSALであり、EU AI Act等がこのschema自体を義務付けるとは主張しない。\n\n- curriculum_version\n- learner_role\n- modules_completed\n- scenario_results\n- critical_fail\n- remediation\n- completion_date\n- refresh_due\n- policy_version\n\ncurriculum versionとpolicy/product versionを分離する。"
    },
    {
      "heading": "Evidence / provenance",
      "text": "AUTHORITY COMM-030-EA0028。\n\n- NIST AI RMF 1.0 — lifecycle/AI actor framingとcross-sector risk-management Coreの根拠。\n- NIST AI RMF Playbook — suggested actionsのtailoring根拠。一律checklistではなく、AI RMF revisionに伴うcurrentness再確認が必要。PRODUCT_VOLATILE。\n- NIST AI 600-1 — GenAI固有riskを一般AI literacyへ重ねる根拠。\n- EU Regulation 2024/1689 Article 4およびEuropean Commission AI literacy Q&A — staff等のAI literacy development支援とtechnical knowledge、experience、education/training、use contextを考慮する根拠。2026年改正後の法的境界を保持する。PRODUCT_VOLATILE。\n- European Commission Repository of AI literacy practices — e-learning、in-person、bootcamp等の実運用例。掲載practiceはcompliance presumptionを与えない。PRODUCT_VOLATILE。\n- OECD, Generative AI and the SME Workforce — GenAI導入が人間skillを不要にするという前提を支持しない補助研究。SME調査数値を大企業全体へ外挿しない。"
    },
    {
      "heading": "Legal / compliance boundary",
      "text": "EU AI Act Article 4はAI literacy支援措置の根拠になるが、特定の4層curriculum、個人ごとの特定competency level、同一合格点、knowledge test、training record schemaを法定しているとは扱わない。Commission repositoryのpracticeを採用してもcompliance presumptionはない。NIST AI RMF/Playbookはvoluntary frameworkであり、米国法上の一般研修義務へ変換しない。"
    },
    {
      "heading": "Availability gates",
      "text": "- Jurisdiction — EU AI Act等の適用範囲。\n- Role — newcomer/general/power-user/admin、およびprovider/deployer側role。\n- Tool/tenant — organization-approved tool、plan、admin configuration、data controls。\n- Data — public/internal/confidential/regulatory protected。\n- Task impact — drafting/advice/decision support/external action/high-impact decision。\n- Department/industry — EA-026/027固有gate。\n- Product version — UI/model/tool capabilityは更新時点で再確認。"
    },
    {
      "heading": "Refresh triggers",
      "text": "onboarding、role change、new AI system、policy/major model/tool change、incident発生をrefresh trigger候補とする。具体的な周期は組織固有であり固定しない。"
    },
    {
      "heading": "TEST_PROFILE",
      "text": "UNEXECUTED。scenario fixtureは架空データのみを使用し、秘密情報、実tenant write、課金、外部送信を伴わない。knowledge quizだけでなくtask completion + critical-fail + stop/escalateを評価候補とする。未実施結果や閾値を推測しない。"
    },
    {
      "heading": "Security / privacy / audit / cost / operability",
      "text": "Security: prompt injection、credential/secret、tool permission、external actionをrole別必修化する。\nPrivacy: data classification、approved tenant、retention/data-use境界を実データなしfixtureで演習する。\nAudit: curriculum/policy/versionと受講・remediation evidenceを追跡可能にする。\nCost: 全員にbuilder/admin研修を課さずrole分層し、更新頻度の高いproduct操作教材を差し替え可能にする。\nOperability: refresh triggerとremediation routeを保持し、training completionだけを実務能力の証明にしない。"
    },
    {
      "heading": "OPEN_UNKNOWN",
      "text": "- 2026年改正後EU AI Act Article 4(3)に基づくAI Board recommendationの最終内容。\n- Single Information Platformに掲載されるcompliance examples。\n- 加盟国ごとの具体的enforcement practice。\n- 日本国内で業界横断的にAI literacy trainingを直接要求する法令・行政指針の有無と適用範囲。\n- role別curriculumの有効性を比較した十分なenterprise field evidence。\n\nUNKNOWNを推測で閉じない。"
    },
    {
      "heading": "Cross-reference boundary",
      "text": "EA-025 small-business profile、EA-026 Department Profile、EA-027 Industry Profile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-028-ai",
  "markdown_url": "/agent/article.md?path=%2Ftools%2Fea-028-ai",
  "json_url": "/agent/article.json?path=%2Ftools%2Fea-028-ai"
}