{
  "format": "agent-article-v0",
  "article_id": "EA-032",
  "canonical_url": "/tools/ea-032",
  "page_type": "reference",
  "claim_ids": [],
  "evidence_ids": [
    "EA-032-R11-RESEARCH",
    "EA-032-R11-WEB-READBACK"
  ],
  "unknown_ids": [
    "EA-032-UNKNOWN-01",
    "EA-032-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-034-EA0032",
    "WEBBODY-EA0032-R8-E67E9EFC"
  ],
  "article_sources": [
    {
      "id": "EA-032-R11-RESEARCH",
      "evidence_class": "RESEARCH",
      "title": "EA-032 監査済みresearch / canonical revision binding",
      "supports": [
        "「multimodal supported」を一つのboolean capabilityとして扱わない。業務設計単位を MODALITY_ROUTE = source modality → normalization/extraction → model-visible representation → reasoning/generation → output modality → tool/external action とし、入力変換、保持、能力、外部作用、監査証拠を別々のsurfaceとして記録する。"
      ],
      "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-034-EA0032"
      ],
      "supporting_locators": [
        "COMM-034-EA0032",
        "EA-032-R5-LEGACY-MIGRATION-20261008-R1",
        "content/staging/EA-032.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-032-R11-WEB-READBACK",
      "evidence_class": "IMPL",
      "title": "EA-032 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-EA0032-R8-E67E9EFC"
      ],
      "supporting_locators": [
        "WEBBODY-EA0032-R8-E67E9EFC",
        "content/staging/EA-032.md",
        "EA-032-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": "「multimodal supported」を一つのboolean capabilityとして扱わない。業務設計単位を MODALITY_ROUTE = source modality → normalization/extraction → model-visible representation → reasoning/generation → output modality → tool/external action とし、入力変換、保持、能力、外部作用、監査証拠を別々のsurfaceとして記録する。\n\nMODALITY_ROUTEとMODALITY_ROUTE_CARDはDICTIONARY PROPOSALであり、外部標準ではない。"
    },
    {
      "heading": "MODALITY_ROUTE_CARD",
      "text": "route_id / source_origin / modality / mime_codec / preprocessor+version / model_visible_representation / model_id+endpoint / transformation_log / retention_class / provenance / output_renderer / external_action / human_gate / eval_fixture_version / known_failure_envelope。\n\n推奨pipelineは INGEST → QUARANTINE/CLASSIFY → NORMALIZE → EXTRACT/REPRESENT → MODEL → CROSS-CHECK → HUMAN/AUTOMATED VALIDATION → RENDER → ACTION。外部作用はcontent ingestionと同じtrust zoneに置かない。"
    },
    {
      "heading": "Provider-specific route examples",
      "text": "OpenAI current File Inputs documentationでは、Responses APIのfile-input behaviorはfile typeに依存する。vision-capable modelでのPDFはextracted textとpage imagesを含み、non-PDF document/textはtext extraction、spreadsheetは別augmentation flowを使う。endpoint/capability-specific retentionとimage/file inputのspecial handlingはData Controls側で別確認する。PRODUCT_VOLATILE。\n\nGoogle Gemini File Input documentationはimage/audio/video/document routeとmethod/size-dependent ingestion、temporary Files API storageをcurrent exampleとして示す。exact limitsはPRODUCT_VOLATILE。\n\nAnthropic PDF supportではfull visual pathでPDF pageをtext+imageとして処理する一方、Amazon Bedrock Converseはcitations設定によりtext-onlyへfallbackし得る。page limitはcontext-window dependentであり、600 pagesまたはrequest contextが1M tokens未満の場合100 pagesというcurrent caveatを保持する。bareな「600 pages」を一般値として掲載しない。PRODUCT_VOLATILE。"
    },
    {
      "heading": "Representation boundary",
      "text": "PDF対応とlayout/chart/imageを実際にmodelが見ていることは別claimとする。audio/videoもnative ingestion、transcription、frame extraction、speaker/time alignment等を分離する。前処理誤差はmodel reasoning errorと分離して測る。\n\n人間表示とmodel-visible representationの差をsecurity boundaryとして扱う。hidden text、Unicode、OCR layer、画像内命令、metadata等のuntrusted contentをinstructionではなくdataとして隔離する。"
    },
    {
      "heading": "Evidence / provenance",
      "text": "AUTHORITY COMM-034-EA0032。NIST AI 600-1はrisk-profile sourceでありproduct guaranteeではない。OpenAI current File Inputs guideを使用し、旧quickstart locatorは使用しない。Google current file-input documentation、Anthropic current PDF supportをprovider examplesとして使用する。MMMU/MMMU-Pro、Microsoft Role-Modality Attack researchはheterogeneous perception/reasoningとrepresentation/role perturbationのcounterevidenceでありenterprise workload guaranteeではない。Microsoft Security 2026-09-03 ASCII-smuggling reportはhuman-visible vs parser/model-visible representation boundaryのSOURCE_REPORTとして扱う。"
    },
    {
      "heading": "Failure envelope",
      "text": "同一providerでもmodel、endpoint、platform、plan、regionでmodality supportと処理経路は異なる。OCR/ASR/captioningによるtext化が常にnative multimodalと同等とは確立しない。逆にnative multimodalが常に優位とも確立しない。numeric limitsはPRODUCT_VOLATILE。multimodal benchmarkを特定帳票・録音・動画・tenant・endpointの業務保証へ使用しない。hidden/embedded contentはuntrusted dataとして扱い、external actionを独立trust boundaryにする。"
    },
    {
      "heading": "Availability gates",
      "text": "provider / model ID / endpoint / API revision / plan / region / organization policy / supported MIME+codec / file size+duration+page count / Files API availability / retention-ZDR-BAA eligibility / platform wrapper behavior を分離する。"
    },
    {
      "heading": "TEST_PROFILE",
      "text": "UNEXECUTED。同一非機密fixtureを native image/PDF、OCR/text-only、layout変形、hidden/embedded instructionを含むadversarial版、low-quality版で比較する。audioはclean/noisy/overlap、videoはframe-density差を追加する。perception/extraction、cross-modal grounding、reasoning、citation-provenance、instruction isolation、latency、costを分解し、総合score一つへ潰さない。"
    },
    {
      "heading": "SECURITY",
      "text": "modality-specific indirect prompt injection、hidden representation、malicious document/imageをuntrusted dataとして扱いtool/action権限をleast privilege化する。"
    },
    {
      "heading": "PRIVACY",
      "text": "mediaに含まれる顔・声・位置・画面・背景情報を含め入力前data classificationと必要最小化を行う。\nAUDIT: original hash/ID、transformation chain、model-visible representation、model/endpoint、output、approval/actionを結ぶ。"
    },
    {
      "heading": "COST",
      "text": "page-image化、長尺audio/video、high-resolution input等はfixture単位で実測する。"
    },
    {
      "heading": "OPERABILITY",
      "text": "unsupported/oversized/corrupt mediaのfallbackと、抽出失敗時のsilent text-only degradationを観測可能にする。"
    },
    {
      "heading": "OPEN_UNKNOWN",
      "text": "current enterprise-plan/region別media retention、video native-vs-frame処理のprovider別詳細、audio speaker/time alignmentの実効差、organization policyでのmedia upload disable可否、各providerのmodality別audit event粒度。認証済みtenant実機なしにpublic docsだけで閉じない。"
    },
    {
      "heading": "Cross-reference boundary",
      "text": "EA-030をmodal regression基盤、EA-031 COMPATIBILITY_MANIFESTをversion/route接続先として参照するが、本packetで関連EAを再編集しない。"
    }
  ],
  "human_url": "/tools/ea-032",
  "markdown_url": "/agent/article.md?path=%2Ftools%2Fea-032",
  "json_url": "/agent/article.json?path=%2Ftools%2Fea-032"
}