記事一覧

運用の基本

この主題の公開記事を一覧で確認できます。各記事に、根拠の確認状況と未確認事項を示します。

AI監査・証跡設計大全AIシステムの監査可能性は、単一のログの有無ではなく、コントロール/管理、アイデンティティ/認証、データ/検索、モデルのリクエスト/結果、ツール/アクション、人による確認・承認/オーバーライド、成果物/設定/モデルの出典・来歴の各プレーンを横断して、業務上必要な事象を再構成できることとして扱う。用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
AI省エネ・モデルルーティング編「モデルルーティングは、すべての要求を最上位モデルへ送る代わりに、要求ごとの必要能力や組織ポリシーに応じて候補を選び、品質条件を満たす範囲で費用・遅延・計算資源を最適化する制御層として利用できる。ただし、公開比較評価やベンダー公称の節約率は自組織workloadの保証値ではない。候補モデル、価格、ツール/文脈・入力情報対応、region、結果の再利用、失敗時の代替処理が変われば効果も変わるため、固定比較の基準に対する継続評価が必要である。金銭コストの低下をそのまま省エネとみなさず、energyを主張する場合は測定境界を明示した実測値を用いる。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
AIアーキテクチャ・パターン集AIアーキテクチャは、Single-agentかMulti-agentかという一問だけでは決まらない。制御を誰が握るか、状態と知識をどこに置くか、外部ツールをどの境界から呼ぶか、同期・非同期・batchのどの実行形態を使うか、人間承認と復旧をどこに置くかを分けて設計する。用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
小規模事業者／一人法人版小規模事業者版はEnterprise統制の省略版ではなく、専任管理者がいない環境でも維持できる少数の高価値制御へ圧縮する運用profileとして扱う。最低限の境界は、業務用主体の識別/MFA、投入データ規則、vendor card、高影響操作のhuman 途中状態の保存地点、cost ceiling、復旧 kitの6つとする。用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
Enterprise AI 運用テンプレート集運用テンプレートはAI統制を自動的に成立させるものではなく、判断・証拠・変更・未解決事項を再現可能に残すための器である。共通Coreを用意しつつ、法域・業界・組織・提供元に応じて項目をtailorする。PASS/完了の記入だけでなく、根拠となる出典、評価、承認、結果の照合を結び付ける。用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
AI能力の継続観測所AI能力の観測値は、モデル名だけに帰属する固定値ではない。モデル識別子、評価課題、実行環境、ツール/scaffold、採点器、利用条件、実行日を組にして記録し、同一方式バージョンの系列内で比較する。比較評価やharnessを改訂した場合は旧系列と新系列をbridge 実行で接続し、方式 changeをモデル improvementと混同しない。用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
マルチモーダル業務設計編「マルチモーダル対応」を単一の真偽値（boolean）による機能として扱わないでください。業務設計の単位を「MODALITY_ROUTE = 入力モダリティ → 正規化/抽出 → モデル可視表現 → 推論/生成 → 出力モダリティ → ツール/外部アクション」とし、入力変換、保持、能力、外部作用、および監査証拠をそれぞれ個別のインターフェース（利用機能・接続経路）として記録します。用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
GUIエージェント／コンピュータ操作制御プロファイルGUIエージェント/コンピュータ利用の運用においては、オートメーション・サーフェスを一括りにせず、構造化されたAPI/ツールまたはMCP、構造化されたブラウザ/ページ認識型オートメーション、ビジョンGUIブラウザ、フルデスクトップGUIを分離します。業務要件を満たす範囲で最も構造化されたサーフェスを優先し、GUIはフォールバック、または視覚的な結果の照合自体が重要な場合の要件として扱います。用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
知識／RAG工学専門編Enterprise RAGは検索機能ではなく、権限付き知識の派生物を継続的に生成・検索・検証・削除するライフサイクルとして扱う。検索品質、権限、鮮度、根拠提示、安全性は別々に測定する。RAGが回答へ根拠を与えても、取得漏れ、古い索引、権限同期遅延、poisoned knowledge、unsupported synthesisは残り得るため、retriever・generator・citation・lifecycleを分離して評価する。用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
AI長期作業・状態管理専門編「長期作業型AIを成立させる鍵は、巨大な文脈・入力情報 windowを一つ保持することではない。実務では、成果物の正本、実行途中状態の保存地点、会話セッション、圧縮・要約された作業文脈・入力情報、外部システムの副作用、実行/バージョン/出典・来歴を別の状態として管理し、再開時にそれらの整合を確認する必要がある。途中状態の保存地点やセッションは復旧を助けるが、外部副作用の二重実行、データ形式の定義/モデル/ツール更新、圧縮による情報欠落まで自動的に解決するわけではない。長期作業では『保存できるか』に加えて『同じ仕事を安全に再開できるか』『何が正本か』『何を再実行してよいか』を設計・試験する。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
AIチーム／AI組織論「複数AIを組み合わせれば自動的に性能が上がるわけではない。独立して並列化できる高価値taskではmulti-agentが有効な場合がある一方、共有文脈・入力情報や依存関係が多いtaskではcoordination costと失敗利用機能・接続経路が増える。AIチームは役割・権限・状態所有・引継ぎ・成果物・停止条件を明示した条件・契約として設計し、single-agentまたは処理の流れ比較の基準と比較して採用する。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
AI＋従来ソフト協調論AIにすべてを実行させず、意味解釈や計画をAIへ、厳密な計算・検証・検索・状態更新を従来ソフトへ返す。従来ソフトも正しさを自動保証しないため、型付き入力、権限、transaction/lock、重複実行を防ぐ性質、postcondition、結果の照合を実行契約として固定し、AIの成功宣言ではなく実システムからの再取得で閉じる。用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
エンタープライズAIコアそのものの標準化「Enterprise AI Core」は既存の単一国際標準の名称ではなく、本辞典がベンダー中立の運用比較面として定義するprofileである。ISO/IEC 22989・23053・42001、NIST AI RMF/GAI Profile、TEVV資源、OpenTelemetry等の既存標準・枠組みを置換せず、能力・境界・状態・証拠・統制・ライフサイクルをcrosswalkする。提供元固有機能と組織の利用環境実挙動は別レイヤでas-of/バージョン/利用可能性確認・承認の条件付きで検証する。用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
AIコントロールプレーン大全AIコントロールプレーン大全用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
エージェント・レジストリ／カタログAgent Registry/Catalogは、AI agentやツールを発見・管理するための資産台帳であり、掲載されていること自体は実行権限、主体の識別、現在の可用性、安全性を保証しない。registry 付随情報、ランタイム、IAM、および承認状態を個別に観測し、バージョン、所有者、アイデンティティ、エンドポイント、およびライフサイクルの乖離（drift）を継続的に照合する。用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
エージェントのアイデンティティ／非人間アイデンティティエージェントのアイデンティティ／非人間アイデンティティ用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
委任された認可委任された認可用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
AI 認証ブローカーAI 認証情報 Brokerは、エージェントへ長期的な認証情報を配布する仕組みではなく、エージェントおよびワークロード主体の識別と認可を確認したうえで、必要な対象・適用範囲・期間に限定した認証情報を発行・交換する、またはbroker側で認証情報を注入して代理実行する統制パターンとして扱う。SPIFFE、OAuth Token Exchange、Vault等は構成primitiveであり、いずれか一つを導入しただけでagent 認証情報の分離が成立するとは限らない。製品固有の管理された主体の識別/認証情報提供元は契約プラン・region・組織の利用環境設定・as-ofを別途確認する。用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
エージェントポリシーの実施「Agentの禁止操作や許可条件は、LLMの自己判断だけでなく、実行経路上のPolicy 強制的な適用 Pointで強制し、外部Policy Decision Pointにsubject・resource・action・文脈・入力情報を評価させる構成が取れる。OpenID AuthZEN 認可 API 1.0はPDP/PEP間の相互運用境界を標準化している。一方、AI固有のツール意味論やdelegation、bypass経路は別途設計・検証が必要である。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
AIテレメトリ標準編「OpenTelemetryとW3C Trace 文脈・入力情報は、AIテレメトリのための強力な相互運用性の基盤を提供しますが、AI特有のセマンティック・コンベンション（意味論的規約）は依然として進化中のレイヤーです。2026-09-14時点で、OpenTelemetryのGenAIコンベンションは専用のリポジトリに移行しており、いくつかのエージェント関連の概念は現在も活発に開発中です。OpenInferenceは、モデル、ツール、検索、エージェント、評価を幅広くカバーする、OpenTelemetryベースの補完的なAIスキーマを提供しています。エンタープライズでの導入においては、スキーマのバージョンを固定・記録し、プロバイダーや言語によるインストルメンテーションの網羅性を検証し、プロンプトおよび出力のキャプチャを、ガバナンス対象の機密テレメトリとして扱うべきです。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
AgentOps／AI-SRE「AgentOps/AI-SREは、AI特有のアウトカム（成果）および軌跡の測定を追加した、従来のSREの拡張として扱うのが最適である。可用性とレイテンシは依然として必要だが、それだけでは不十分である。本番環境のAgentには、タスク／最終状態の正確性、ポリシーへの準拠、依存関係の振る舞い、繰り返し実行時の一貫性、評価の出典・来歴、およびコストの可視性も求められる。自動評価器は、正解（ground truth）ではなく測定器であり、ベンチマークの合格率は直接的に本番環境のSLOに変換すべきではない。まず監査可能なSLIを定義し、その後にSLO／エラーバジェット、アラート、インシデント、および継続的な改善の慣行を適用せよ。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
AIインシデント対応「AI Incident Responseは既存のサイバーIRを置き換える別制度ではない。2026年時点の有力な実務方向は、既存IRへAIシステムの観測性・制御性・バージョン出典・来歴・モデル/data/ツール/agent経路の分析を追加することである。ただしAI固有incident managementの標準化は進行中であり、特定のtaxonomyやreporting データ形式の定義を普遍的完成標準として扱うべきではない。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
AIキルスイッチ／ロールバック設計「AIのKill Switchは、単一の『全停止ボタン』よりも、異常部分を最小単位で隔離し、必要に応じて全体停止へ拡大できる制御面として設計する方が実務的である。以前の状態へ戻す操作にはknown-good 改訂版の保持とバージョン出典・来歴が必要だが、モデルや処理の流れの切戻しは、既に外部世界へ生じた副作用を自動的に取り消すものではない。2026年時点で、モデル・prompt・処理の流れ・ツール・検索・取得を一括してatomic 以前の状態へ戻す操作する普遍的AI標準は確認できない。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
エージェント・リプレイ／フォレンジックス「Agentのforensicsはtrace保存だけでは完成しない。後から因果列を再構成できる出典・来歴と、外部副作用を隔離した条件を制御した replayを分けて設計する。LLM・検索・取得・外部ツールを含む実行では、同じ入力から同じ出力が得られるとは限らないため、replayは『当時の事実の再構成』と『現在条件での再実行』を明確に区別する。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
AI資産インベントリ／AI-SBOM「AI資産インベントリ（AI Asset Inventory）では、SPDXやCycloneDXのAI/ML対応BOMを、サプライチェーンの機械可読なスナップショットとして利用できます。ただし、それだけで企業内のAI利用を完全に棚卸しできるわけではありません。プロンプト、外部API、MCP/ツール、RAG文書群、プロバイダー側のデプロイなど、実行時に変化する依存関係を実行環境 Asset Registry で補完し、未確認事項（不明）であることを明示したまま継続的に更新する必要があります。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
シャドーAI発見編「Shadow AIの発見は、未承認AIを一度のスキャンで完全列挙する機能ではない。SSE/CASB、endpoint/process、browser/IDE、cloud/SaaS/API 監査など複数の観測面から“観測された利用”を集め、承認台帳と突合して初めて運用上のShadow AI inventoryになる。アプリへの通信観測、実際のprompt内容観測、機密データ露出の確認は別の証拠レベルとして扱う。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
プロンプト／インストラクション設定管理「Promptやシステム instructionは単なる文章ではなく、本番挙動を変える構成資産としてバージョン管理する。再現・監査に必要なのはprompt本文だけではなく、実行時に解決されたprompt 改訂版、モデル、generation設定、ツール/検索・取得/policy等の組合せである。`production`のようなaliasは運用に便利だが、監査ログにはalias名だけでなく実際に参照したimmutable バージョンを残す。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
AI向けカナリアリリース／A-Bテスト／フィーチャーフラグ「AIの段階投入では、モデルやprompt等の構成をバージョンで固定する層と、その構成へtrafficを割り当てるflag/一部だけで試す段階的な提供層を分ける。機能 flagは処理先の振り分けの仕組み、一部だけで試す段階的な提供はblast radiusを制限して段階的に昇格・中止する運用、A/Bは比較実験であり、同じものではない。既存のprogressive-delivery基盤はAIにも利用できるが、昇格判定には通常の可用性・遅延・costだけでなく、task品質・policy違反・ツール失敗等のAI固有指標を追加し、評価器自体のバージョンも記録する。限定投入は安全性の証明ではなく、被害範囲を限定して検出可能性を上げる制御である。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
AI依存関係互換性マトリクス「Enterprise AIの互換性は、単一のアプリバージョンやSDKのsemverだけでは管理できない。モデル IDとlifecycle、提供元 API 改訂版、SDK／Agent framework、MCP protocol 改訂版と利用可能な機能、ツールデータ形式の定義、prompt、検索・取得、policy、評価などが独立に変化するため、運用上は実際に検証した組合せをCompatibility Matrixとして持つ。接続・データ形式の定義が通る“条件・契約互換”と、task品質・policy・costまで維持される“behavior互換”は分けて検証する。『各部品が最新』『各部品が単体でsupported』は、その組合せが互換であることの証明ではない。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
AI向けデータ分類「AI向けデータ分類は、従来の機密区分を捨ててAI専用ラベルへ置き換える作業ではない。既存の正式な分類を起点に、prompt、検索・取得、ツール、記憶情報、output、logというAI固有のデータ移動面へ分類情報を伝播し、必要に応じて再検出・再評価する。自動検出結果は有力なsignalだが、完全な分類やcomplianceの証明ではない。classification、認可、destination policyを分離し、実行時に結合する。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
データの保存地域と、各国・組織の管理下で動かすAI「データレジデンシーは『リージョンを選べばすべてがその地域に留まる』という単一機能ではない。保存、推論、ルーティング、ログ、監視、バックアップ、検索/grounding、エージェント実行などで適用範囲が異なり、提供元・モデル・配備 type・機能ごとに確認が必要である。各国・組織の管理下で動かすAIはさらに法的管轄、運用統制、供給網、技術的自律性などを含み得るため、データの保存地域と同義に扱わない。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
AIプライバシー・エンジニアリング「AIのプライバシー対策は、PIIを見つけて黒塗りすることだけではない。まず業務目的に不要な個人情報を取得・検索・転送・保持しない。必要な情報には、検出、仮名化、削除、暗号化などを目的に応じて使い分ける。『検出されなかった』『anonymizeという関数を通した』ことだけで匿名化済みとは判断できない。識別可能性は周辺情報や復元鍵、外部データとの結合でも変わるため、入力、RAG、ツール、記憶情報、出力、ログまで処理面ごとに確認する必要がある。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
AIデータ／メモリ・ライフサイクル専門編「Enterprise AIの記憶情報 lifecycleは『覚える／忘れる』の二値ではない。セッション/raw イベント、派生summary、durable 記憶情報、改訂版、検索・取得索引、アプリケーション状態、logなどに別々の保持期間・保持方針と削除 semanticsが存在し得る。削除/初期化を運用要件にする場合は、対象適用範囲と成果物、期待される残存期間、確認方法を分離して記録する。API上の404やagentの非想起だけから、全派生物・backup・物理媒体までの消去を断定しない。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
AI × 記録管理／eディスカバリ「AI会話・生成物・Agent実行は、AIで生成されたという理由だけで一律に記録または廃棄対象になるわけではない。記録性は組織の業務・法令・保存方針に従って成果物単位で判断し、legal holdやeDiscoveryでは、会話、記憶情報、監査ログ、成果物などの実際の保存先を把握して保全・検索・export範囲を確認する。ユーザー画面からの削除、検索不能、提供元側保持期間・保持方針終了は同じ事象ではない。製品のcompliance/eDiscovery連携は有力な実装手段だが、特定組織の利用環境での適用範囲、hold状態、索引/export coverageを別途検証する必要がある。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
ID認識型／ACL認識型RAG「RAGで元データの権限を守るには、文書にACLを付けて保存するだけでは足りない。検索時の利用者を識別し、その時点で有効な権限と照合して、許可された文書・チャンクだけをLLMのコンテキストへ渡す必要がある。さらに、元データの権限変更が検索インデックスへ反映されるまでには遅延があり得るため、ACL同期の鮮度も認可状態の一部として監視する。『ログイン済み』『検索結果では非表示』『RAG対応』はいずれも、元データと同じアクセス境界が保たれている証明にはならない。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
ナレッジ・フレッシュネス・エンジニアリング「RAGの鮮度は、データソースの更新時刻やインデックス同期成功だけでは判定できない。更新・削除が検出され、検索可能な表現へ反映され、キャッシュや検索結果を経て、最終回答が新しい状態へ追随するまでの各段階を測定する。incremental sync、TTL、CDC、再索引はそのための手段であり、それぞれの製品・接続機能が同じ反映保証を持つとは限らない。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
セマンティックレイヤー × AI「エンタープライズAIの分析によれば、LLMを生のデータベーススキーマに直接接続するよりも、組織が定義したメトリクス、次元、リレーションシップ、アクセスルールを持つセマンティックレイヤーを介在させる方が、AIが推測しなければならない業務上の意味を減らすことができ、定義のバージョン管理、監査、評価が容易になる。ただし、これは回答の正確性を保証するものではない。セマンティックモデル自体の誤り、不足、陳腐化、権限設定、生のSQLなどによるバイパス経路、およびLLMによる質問の解釈やクエリ生成の誤りは、別途評価する必要がある。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
ナレッジグラフ × LLM「Knowledge Graph/GraphRAGは、文書間のエンティティ・関係性を構造化し、ベクトル類似性だけでは扱いが難しいマルチホップや文書群レベルの探索を補完できる。ただし、グラフがLLMから生成される場合、そのノード・エッジ・要約は原典から派生した推論・索引の成果物であり、その正しさは自動的には保証されない。導入時は、出典・来歴、ACL、鮮度、スキーマ/オントロジー、抽出誤り、インデックス構築費用を個別に管理し、クエリのクラス別にベクトルのみの手法と比較してハイブリッド手法との差を評価する。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
Document Intelligence大全「企業AIの文書入力は、LLMへPDFを渡す処理だけで完結しない。OCR、レイアウト、表、フォーム、業務field抽出は独立したDocument Intelligence層として実装でき、主要cloudはversioned processor/APIを提供している。ただし文字認識・構造抽出・業務field抽出・最終回答は別々の品質段階であり、一段の成功を後段の正確性へ外挿してはならない。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
Speech AI 大全「Speech AIはSTTやTTSの単体機能ではなく、認識、話者分離、turn-taking、Agent/ツール実行、音声合成、interrupt処理までを含む実時間経路として評価する。各機能の利用可能性と品質はモデル、language、region、API modeで異なるため、提供元名だけで能力を一般化しない。WER、自然性、会話latency、task 成功、安全性は別指標として測る。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
ビジョン／ビデオAI大全「Vision AI は単一の能力ではない。OCR、検出、ローカライゼーション、キャプション、視覚的推論、検索、モデレーション、ビデオの時間的分析を能力単位で評価し、モデル/API 改訂版とソースロケーターを保持する。専用 Vision API の構造化された検出器出力と MLLM の自然言語理解は補完関係にあり、片方の成功を他方の保証へと外挿してはならない。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
フォーム／手書き文字／バーコードAI「紙帳票をAIへ取り込む処理はOCRだけではない。文字認識、キーと値の対応、チェック状態、手書き判定、バーコード形式とpayload復号を別々に検証する必要がある。読み取れた文字やQRコードは、それだけで業務上の真正性や安全性を保証しない。原画像と抽出結果の出典・来歴を保持し、正規化・検証・認可・必要な人手確認を後段に置く。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
翻訳／ローカライズAI「企業向け翻訳AIは、モデルの一般翻訳品質だけで選ばない。用語資産の適用方式、言語ペア・modeごとの可用性、locale処理、監査可能なversioningを独立して確認する。TranslationとLocalizationは重なるが同一ではなく、自然な訳文が正しいlocale実装を保証するわけではない。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
地理空間AI「Geospatial AIは、LLMに位置知識を持たせることではない。座標参照系、地物、道路網、時刻、移動制約、衛星・航空観測などの空間データを、専用の地理空間処理・最適化系とAI reasoningへ接続する運用領域である。AIの自然言語推論と、地図・経路・空間演算が返す検証可能な結果を分離し、出典、CRS、time、resolution、constraints、出典・来歴を保持する。地理空間foundation モデルの性能もtask・sensor・resolution・regionに依存するため、単一比較評価から万能性を主張しない。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
時系列データを扱うAI時系列データの運用評価方針（`TIME_SERIES_OPS_EVAL_V1`）。予測・異常検知・予知保全に関する判断を分けて扱う。データの時刻と品質、予測値と実態の対応、前提となる状況を明らかにし、比較の基準となる方法や結果と照らし合わせる。用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
従来型の機械学習と生成AI分類・回帰・予測モデルは、LLMと分離した予測サービスとして扱う。LLMは、型を定めた出力をもとに、解釈、複数工程の制御、説明を担う。用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
問題解決器・ルールエンジンとLLMLLMで問題を形式化し、型を定めた入力へ変換する接続処理を、決まった規則に従う問題解決器や運用ルールの判定処理と組み合わせる。解決器の実行状態、制約を定義したモデル、運用ルールの版、条件を満たす解があるか・最適性が確認できたかという判定状態、検証の根拠を保持する。用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
デジタルツイン × AI「Digital Twinは、AI Agentが現実の設備や運用へ作用する前に候補判断を仮想環境で検証するための一つの境界として利用できる。ただし、Digital Twinは現実そのものではない。安全性は、モデルに含まれる制約、状態の鮮度、校正、simulation engine、scenario変換の正しさに依存する。したがって『simulationで成功したから安全』ではなく、『どの状態・モデル・条件で何を試し、何が未検証か』を証跡化し、現実への実行には別の承認・policy 確認・承認の条件を置く。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
合成データ編「Synthetic dataは実データへの直接アクセスを減らし、開発・試験・共有の選択肢を増やせる。ただし“synthetic”という生成由来だけでは匿名性やprivacyを保証しない。Enterprise運用では、生成器・出典 cohort・privacy mechanismをバージョン固定し、utility、downstream validity、privacy attack、fairnessを独立評価して公開・提供確認・承認の条件を通す。Differential Privacyを使う場合は、epsilon/delta等の保証条件とaccountingを成果物出典・来歴として保持する。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
ファインチューニング／アダプター／蒸留大全「モデル適応には、教師付きfine-tuning、LoRA等のparameter-efficient tuning、量子化併用PEFT、distillationなど異なる経路がある。これらは学習・配備成果物と失敗利用機能・接続経路が異なるため、“カスタマイズ済み”を一括して扱わない。採用時はbase モデル、方式、training data、成果物、評価、利用可能性をバージョン付きで固定し、未調整比較の基準と同一holdoutで品質・安全性・privacy・costを再評価する。Distillationはteacherとstudentの同一性を保証しない。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
意味に基づく回答キャッシュとプロンプトキャッシュプロンプト・コンテキストキャッシュは、過去の回答を使い回さずに、同じ先頭部分を繰り返し処理する費用と待ち時間を減らせる。一方、意味に基づく回答キャッシュは、似た要求への回答を再利用して推論を省く。そのため、要求を同等とみなせる条件、情報の鮮度、利用権限、キャッシュの無効化、監査を明示的に管理する必要がある。用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
まとめて処理するAI「緊急性の低い独立したワークロードについては、プロバイダーのバッチAPIを利用することで、対話的な遅延（レイテンシ）を許容する代わりに、ユニットコストの低減と大量処理のスループット向上を図ることができる。バッチ処理は、明示的なマニフェスト、アイテムID、結果の照合、部分的な失敗への対応、および保持制御を備えた非同期ジョブシステムとして扱うこと。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
Streaming／Event-driven AI「イベント駆動型AIは、ポーリング（定期的な確認）をイベントトリガーによる実行に置き換えるが、安全な運用はモデルの能力よりも配信のセマンティクス（意味論）に依存する。イベントは重複、遅延、順序の入れ替わり、再生、または偽造される可能性があると想定せよ。検証、永続化、重複排除、認可を行い、後続の影響が同じ要求の再送で処理を重複させない仕組み（重複実行を防ぐ性質）にすること。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
サーバーレスAIアーキテクチャ「Serverless AIは、小規模・断続的・event-drivenなAI処理で常時稼働基盤を減らせる有力な実装形である。ただし実行時間、再試行、重複配送、利用枠、GPU/region、cold pathは提供元ごとに異なる。外部外部への変更・送信を伴う処理ではdurable 状態と重複実行を防ぐ性質を設計契約に含める。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
Kubernetes／プライベートAI「Kubernetesは非公開 AIの共通コントロールプレーンになり得、KServe等によりLLMを含むモデルサービングを構成できる。ただしGPUドライバー/デバイスプラグイン、ネットワーク制御、モデル/ランタイムの互換性、キャパシティ、パッチ適用、オブザーバビリティは組織側の責任となる。『プライベート』とは配置場所を指すのではなく、アイデンティティ・ネットワーク・データフロー・サプライチェーンを含む検証可能な運用境界として扱う。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
GPU／NPU キャパシティプランニングGPU/NPU の容量は、アクセラレータの公称性能や VRAM だけで決まるわけではない。モデル成果物、精度/量子化、コンテキストと同時実行数、KV キャッシュ、ランタイム、並列性、インターコネクト、SLA を固定した実測単位で設計する。公開ベンチマークはハードウェア/ソフトウェア構成を比較する重要な入口だが、別のワークロードに対する性能保証ではない。GPU・TPU・NPU・専用 ASIC は、対応ソフトウェアスタックと可用性ゲートを含むデプロイメント成果物として比較する。用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
ローカルAIクラスター「複数のPC/Mac/GPUを束ねるローカル環境の AI Clusterは、単体では収まらないモデルの分散推論または複数リクエストの共有処理を可能にし得る。ただし総RAM/VRAMの加算だけでは性能を予測できず、ランタイム対応、ネットワークトポロジ、スケジューラ、障害ドメインを実測する必要がある。コンシューマー向けの分散ランタイムには、実験的またはセキュリティ上の制約を持つ実装もあるため、本番環境への採用は別途評価する。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
エアギャップAI「Air-gapped AIは、モデルを一度持ち込んでネットワークを切れば完成するものではない。閉域内で推論・RAGを実行できることに加え、モデル、コンテナ、依存package、データ、脆弱性情報を検証付きで持ち込み、内部repositoryから更新・以前の状態へ戻す操作・監査できる供給線が必要である。物理mediaは更新経路であると同時にattack 利用機能・接続経路でもある。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
複数のクラウドを利用するAI運用「Multi-cloud AIは可用性と選択肢を増やせるが、提供元間の意味的・運用的同一性を保証しない。routeごとに利用可能な機能、data 適用限界、policy、評価、監査を固定する。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
AIディザスタリカバリ／BCP「AIのDRはAPIの切替ではなく、依存関係・状態・品質・policyを含む業務継続設計である。別提供元が存在するだけではBCPにならない。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
クォータ／レートリミット・エンジニアリング「レート制限はエラー処理ではなく、容量制御である。受付、キュー、サーバーヒント、回数制限付きのリトライ、フォールバックを一つの制御系として設計する。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
AIレイテンシ／SLO工学「AI性能はtokens/secだけでは測れない。利用者が必要な結果を得るまでのjourneyをSLO化し、queue・検索・取得・モデル・ツール・再試行・承認を分解して遅い要求の応答時間を管理する。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
AIチャージバック／ショーバック — 部門・ワークフロー・エージェント単位の費用可視化・配賦AI 費用の部門別費用の可視化/部門別費用の請求は、トークン数だけでなく、プロバイダー請求データとワークフロー実行テレメトリを突合し、直接コスト・共有/アイドルコスト・未配分コストを分離して設計する。FOCUS や OpenCost は正規化・配賦の有力な基盤だが、エージェント/ワークフロー単位の会計帰属は組織固有のアイデンティティマッピングとバージョン管理された配賦ポリシーを別途必要とする。用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
タスクマイニング／デスクトップアクティビティマイニング → AI化「タスクマイニングは、選択されたデスクトップタスクが実際にどのように実行されているかを観察し、バリエーション、摩擦、および自動化の候補を明らかにすることによって、プロセスレベルのイベントログ分析を補完することができます。その記録には、極めて機密性の高い従業員データやビジネスデータが含まれる可能性があり、観察された頻度や時間のみをもって、そのタスクを自動化すべき、あるいはAIに委ねるべきであると判断することはできません。キャプチャに関するガバナンス、代表性、例外分析、および独立した自動化リスク評価が必要です。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
人とAIのやり取りを設計する。確信度、根拠表示、訂正、承認、操作の取り消しなど、AI特有の画面や操作を、能力の限界・不確実性・元に戻せること・人による統制の観点から設計する。「AI特有のUIでは、結果を見せるだけでなく、何ができるか・何を根拠にしたか・どこに不確実性があるか・誤ったときにどう訂正/却下/復旧できるかを設計する。確信度は正答確率とは限らず、根拠表示も正しさの保証ではない。外部作用を伴うAgentでは、承認対象を固定し、実行後の操作の取り消しまたは補償手段まで含めて人間統制を設計する。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
アクセシビリティ／インクルーシブAI — AIの出力・操作面を、障害特性／支援技術／代替表現／訂正可能性まで含めて設計・検証する「AIはキャプション、代替テキスト、音声・テキスト変換などを通じてアクセシビリティを拡張できるが、自動生成された代替表現が存在することだけではアクセシブルであるとは言えない。基礎となるUIのアクセシビリティ、支援技術との相互運用性、AI生成内容の意味的な品質、利用者による訂正・選択・代替手段（失敗時の代替処理）の確保を分離して検証し、障害当事者を含む実利用評価で確認する必要がある。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
日本語・日本業務特有のAI問題 — 敬語、縦書き、和暦、帳票、住所、人名、表記揺れ、日本語OCRを「日本語対応」の一語で潰さず、業務データ型・文書レイアウト・文字体系・社会言語的適切性ごとに検証する「日本語を生成できることと、日本の業務データを正確に処理できることは別である。住所の表記揺れ、人名の異体字、縦書きや帳票レイアウト、和暦、敬語などは独立した失敗条件を持つ。重要項目は生成モデルのもっともらしさだけで確定せず、公的・業務上の参照データ、決定的な変換規則、文書種別ごとの評価、人による訂正を組み合わせる。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
AI規制・標準クロスウォーク「NIST AI RMF、ISO/IEC 42001、EU AI ActはAIリスク管理に関係するが、任意フレームワーク、管理システム規格、法令であり、相互に同等ではない。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
著作権・営業秘密・知財編「米国著作権局はAI出力の保護を人間の寄与に基づき事実ごとに判断する分析を示している。営業秘密は秘密性を維持する合理的努力を含む要件がある。日本での結論や提供元契約は別確認が必要。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
成果物の出典・来歴／C2PA等「C2PA 2.4は署名付きmanifest、assertion、signer 主体の識別、妥当性の検証を定義し、改ざん検知可能な来歴を表現する。来歴の存在は、内容の真実・安全性・AI利用の完全な証明ではない。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
AIサプライチェーン・セキュリティ「SLSAは出典・来歴とattestationの表現・検証を支えるが、成果物の安全性や品質を単独では保証しない。OpenSSF Scorecardは対象OSS repositoryの時点別check結果であり、全展開の保証ではない。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
AI生成コードのセキュリティ「生成コードは、通常のコードと同じく解析・依存関係・秘密情報・license・テスト・人手レビューを通す。CodeQL/Scorecardは検査部品であり、生成コードの安全性・適法性を保証しない。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
自動化されたAIレッドチーム「PyRITとgarakは生成AI/LLMのリスクprobeを自動化するOSS部品である。probeが通過したことは安全性の証明ではなく、対象・バージョン・fixture・設定に依存する。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
エンタープライズAI成熟度モデル「NIST AI RMFとISO/IEC 42001はAIリスク管理・管理システムの基礎を与えるが、ここで示す成熟度段階はそれらの公式段階ではなく、本書の運用提案である。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
AI Center of Excellence運用論「AI CoEという名称や標準的な権限を、NISTやISOが直接定義しているわけではない。本書では、両者が示す組織的なリスク管理、ポリシー/プロセス、および継続的な改善を提供する運用モデルとしてCoEを提案する。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
役割別AI技能体系「NIST NICEは役割・知識・技能・role-based trainingを整理する枠組みである。本書の一般社員/power user/管理者/developer/auditorのAI技能分解は、NICEを参照した運用提案であり、NICEの公式AI職種分類ではない。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
社内AIポリシーテンプレート集「NIST AI RMFは任意利用のGovern/Map/Measure/Manageとcontextual Profilesを示し、ISO/IEC 42001:2023は組織のAI管理システム要求事項を示す。本書の禁止入力・承認・agent外部連携テンプレートは、これらを参照して作る組織別運用提案であり、標準本文そのものでも一律の法的義務でもない。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
業務ごとの比較試験集「Inspectは、データセット、ソルバー、スコアラー、エージェント/ツール、サンドボックスを組み合わせる評価実装の選択肢である。企業の業務品質を示すベンチマークライブラリは、業務用のフィクスチャ、権限境界、禁止される副作用、採点基準、および人による確認を組織側で定義して初めて成立するものであり、Inspectに用意されている既成の評価数だけでは業務の保証にはならない。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
再現性／決定論的研究「再現性は環境境界を伴う契約である。PyTorch 2.14 Docsも公開・提供・commit・platform・CPU/GPU間の完全再現を保証せず、seedと決まった規則に従う optionで特定環境の非決定性を減らす設計を示す。これを提供元が管理する LLMの文字列一致保証へ外挿してはならない。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
Email Agentの安全な運用「Gmail APIはmessages.sendとdrafts.sendを別個のメソッドとして提供しているため、下書き作成→検査→明示的な承認→送信という制御点を設計できる。ただし、APIの存在は宛先の正確性、承認、DLP（データ漏洩防止）、法的適合性、送信後の回収を保証するものではない。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
スプレッドシートエージェントの安全な運用「Sheets API v4はセル値・書式・保護範囲などを操作でき、batchUpdateはリクエストの検証と一括適用を提供する。ただし、同時編集の影響があり、APIの原子性（atomicity）は、式の意味の正確性、再計算結果、および業務上の正しさを保証するものではない。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
文書忠実度（Document Fidelity）研究「Google Docs APIは文書を構造要素、text 実行、画像、書式、header/footer/footnoteとして扱う。したがってdocument fidelityは内容・構造・書式・描画を分解して検証すべきだが、このAPI仕様だけでDOCX/PDF/Slides間の視覚的同一性や変換完全性を保証できない。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
コーディングエージェント運用大全「GitHub Copilot cloud agentはtaskからrepository作業・PR作成へ接続でき、管理者有効化、repository opt-out、Actions minutes/AI credits等の確認・承認の条件を伴う。Code scanningは別の検出・SARIF/CodeQL層であり、agent生成コードの正しさ・安全性・license適合・merge可否を自動保証するものではない。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
ディープリサーチ／AIリサーチの出典・来歴「W3C PROV-OはEntity・Activity・Agentとused/generated/association等で調査来歴を表す標準語彙である。来歴は検証可能性を高めるが、引用の正しさ、一次資料性、出典の真偽、研究結論の正確さそのものを保証しない。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
会議AIガバナンス「Google Meet REST APIは会議spaceのaccess/moderation、録音・文字起こし設定、member/co-host、attendanceと成果物取得を扱う。これは会議AIの技術的制御 pointであり、参加者同意、法的適合、要約品質、組織の利用環境での実効可用性を自動保証しない。Meet dataを性能評価へ用いない旨の公式注意もある。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
Voice Agent 業務運用「Twilio Programmable Voiceの公式Docsは発着信、録音、transcription、AI agent/予約の実装入口を示す。これは音声業務の技術的制御 pointの証拠であり、本人確認、同意、ASR精度、予約成功、法的適合、human 引継ぎを保証しない。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
トランザクション／高影響アクションのガードレール「EU AI Act Article 14は高リスクAIのhuman oversightとして、能力・限界の理解、automation biasへの注意、override/reverse、safe stop等を規定する。企業の全transactionを自動的に同一の高リスク分類へ置く根拠ではなく、実運用では法域・用途・権限・不可逆性を別途分類する。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
異種LLMマルチエージェント「AutoGen原著は複数agent、LLM/human/ツールの組合せ、相互作用のプログラムを示す。異種LLM構成はその実装候補だが、異種化だけで品質・安全・費用対効果が保証されるわけではなく、task別比較が必要である。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
Mixture-of-Agents「MoA原著はlayeredな複数LLMと出力統合を提案し、特定比較評価での改善を報告する。ただし、同じ構成が全業務・全提供元で優越する証拠ではなく、品質・相関誤り・遅延・token費用・judge biasを含む比較が必要である。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
モデルディベート／議論「Multiagent Debateの原著は、複数のLLMインスタンスによる複数ラウンドの提案と反証が、特定のタスクにおける推論や事実性を改善し得ると報告している。ディベートによる合意は、外部証拠・独立した検証・人による確認の代替ではなく、業務に適用するには反証・棄権（abstain）・費用上限の設定が必要である。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
ジャッジ／クリティックの分離「LLM-as-a-judge研究は、特定比較評価で人間選好との高い一致を報告する一方、position・verbosity・self-enhancement biasと推論限界も明示する。generator/critic分離は評価設計の一案であり、客観的正解・安全性・法的適合の自動保証ではない。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
ジェネレーター・検証器（Generator–Verifier）「Process supervision研究は、MATHの特定条件で中間stepへの検証が有効であると報告する。Generator–Verifierは実行環境安全性の設計候補だが、verifier passは任意業務の正しさ・副作用なし・法的適合を保証せず、specと独立評価が必要である。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
プランナーとエグゼキューターの異種化「Plan-and-Solve研究は契約プラン→subtask 実行の構造と特定推論taskでの比較結果を示す。Planner–Executor異種化は費用・権限分離の設計候補であり、契約プランの完全性、executorの安全性、外部actionの可逆性を自動保証しない。ReActのようなinterleavingも代替設計である。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
Researcher–Writer 異種化「WebGPTとSelf-RAGは、検索/取得・参照収集・生成/反省を連携させる研究例である。Researcher–Writer分離は来歴と責任境界を明確にする実装提案だが、別モデルにするだけで一次資料性、引用の正しさ、真偽、最新性、法的適合は保証されない。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
敵対的マルチLLM「Adversarial multi-LLM は、攻撃側 LLM を用いて対象 LLM の有害な応答や漏えい等を探索する研究ベースの評価方式です。研究例は存在しますが、モデルの異種化を行うだけで、網羅性・安全性・企業組織の利用環境における再現性が保証されるわけではありません。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
モデルの多様性エンジニアリング「モデル diversity engineeringは、複数LLMの異なる出力を比較・集約し、相関した誤りを減らせるかを測る設計論である。Mixture-of-Agents等の研究結果は特定比較評価条件のもので、モデルを増やせば業務品質・安全性・費用対効果が上がるという保証ではない。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
マルチLLMルーティング「Multi-LLM 処理先の振り分けは、入力や品質要求に応じて候補LLMを選択し、費用・品質・遅延を調整する研究／実装パターンである。FrugalGPTやRouteLLMは条件付きの研究結果を示すが、数値を任意の業務や現行製品へ外挿せず、可用性・プライバシー・失敗時の代替処理を別途検証する。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
Google ADK「Google ADKは、agent・ツール・multi-agent/graph 処理の流れ・評価・配備を扱うGoogleの現行開発frameworkとして公式Docsに記載されている。ADKの仕様記述は、GeminiやWorkspace製品の全プラン・地域・組織での利用可否、言語間の同等性、本番環境保証を意味しない。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
Microsoft Agent Frameworkは「後継だからそのまま移れる」とは限らないMicrosoft Agent FrameworkはAutoGenと意味上の Kernelの公式な後継であり、.NETおよびPython版の1.0は本番環境での利用が可能（production-ready）である。ただし、後継関係を完全な互換性と読み替えることはせず、Goなどのプレビュー版インターフェース、言語ごとの機能差、移行テスト、および状態／ツール／テレメトリの境界を別途確認する必要がある。用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ現行現行として扱う
LlamaIndex Workflows「LlamaIndex Workflowsの公式Docsは、Pydantic イベント、型付きstep、実行・停止・処理待ち時間の上限・streaming・文脈・入力情報 storeを使う処理の流れ構成を示している。型が検証されても、LLM出力の真偽、権限、安全な外部action、本番環境性能は別途検証が必要である。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
PydanticAI「Pydantic AIの公式資料は、型定義されたPythonエージェントループ、ツール、構造化出力、複数モデル接続、ストリーミング、永続実行、インストルメンテーションを実装要素として示している。型検証や永続性に関する記載は、LLMの真偽、認可、外部アクションの安全性、および全プロバイダーにおける同一性を保証するものではない。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
Mastra「Mastraの現行Docsは、TypeScript上のagent・処理の流れ・ツール・記憶情報・Studio・稼働状況を観測する仕組みを案内している。これは実装要素の存在根拠であり、全提供元・契約プラン・regionでの利用可否、業務品質、権限安全性、本番環境 SLOの保証ではない。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
DSPy状態: 辞典による提案 Authority: COMM-044-EA0139用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
AWS Strands Agents「Strands Agentsの公式ドキュメントは、AWS発のPython/TypeScriptオープンソースSDKとして、ツール、フック、コンテキスト、実行制限、オブザーバビリティ、マルチエージェントパターン、および複数のモデルやクラウドの実装の入り口を示している。SDKの機能に関する記載は、各モデル、クラウド、契約、リージョンにおける可用性や本番環境での安全性を保証するものではない。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
AWS Bedrock AgentCore「Amazon Bedrock AgentCoreの公式ドキュメントは、エージェントのデプロイ/運用基盤として、実行環境、記憶情報、Gateway、主体の識別、Browser、Code Interpreter、稼働状況を観測する仕組み、Evaluationsを案内している。各プリミティブの存在と、特定の勘定・リージョン・IAM・モデル・契約における可用性、評価結果の妥当性、および本番環境のSLAは、それぞれ別のゲートである。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
IBM watsonx Orchestrate「IBM watsonx Orchestrateの公式資料は、複数agentの発見・接続・統合・評価・統治を行う制御層と、ADK／LangGraph import／AI Gateway／human 承認等の経路を案内している。機能存在は、契約・契約プラン・region・RBAC・互換性・業務品質・SLAの保証ではない。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
ServiceNow AI Agents「ServiceNow AI Agent Studioの公式Docs（Australia 公開・提供、2026-03-12更新）は、AI agent/agentic 処理の流れの作成・管理・テスト・監視、実行 log、manual/automated 評価、AI Guardian、analyticsを記載している。Otto AI Agentsのinstall等の前提があり、公開・提供・組織の利用環境・role・license・セッション境界と実業務安全性は別途検証が必要である。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
Salesforce Agentforce「Salesforceの公開Agentforceページでは、CRM等の業務データを利用するAgent Builder、subagents/actions/instructions、Agent Script、オブザーバビリティ（可観測性）、MCPサポート、マルチエージェント・オーケストレーションを機能として説明しています。ただし、エディション、組織（org）、リージョン、権限、契約に基づく可用性、性能、安全性、費用、および実業務における自律的なアクションについては、別途検証が必要です。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
Google Workspace Studio「Google公式HelpはWorkspace Studioを、Geminiを用いてWorkspaceと一部の他アプリをstarter/step型flowで自動化する機能として説明している。管理者によるGemini有効化、edition・app access・承認・第三者データ共有の条件があり、add-onによるcustom step拡張は2026-09-03更新Docsでlimited previewである。実行品質・監査完全性・組織の利用環境可用性は別途確認が必要である。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
UiPath エージェンティック・オートメーション「UiPathの公式エージェント・ドキュメントは、エージェントを確率的・適応的な判断系、RPAロボットを決定論的な実行系として対比し、両者と人を組み合わせるエージェントによる自動化（agentic automation）について説明している。公式ドキュメントの現在の導線には、Maestro、Studio Web、コネクタ、データの所在（データの保存地域）、評価・トレース系の項目があるが、製品・ライセンス・リージョン・ワークスペース・モデルの可用性と実測される安全性については別途確認が必要である。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
n8n「n8nの公式Docsは、chat モデルと1つ以上のツールを接続するAI Agent nodeを処理の流れ内で使えると説明し、n8n 1.82.0から旧agent type設定を非推奨、v1を3.0で削除予定としている。公式READMEはself-host/cloud、custom code、human 承認、稼働状況を観測する仕組み、RBAC/監査とSustainable Use/Enterprise Licenseを記載するが、版・契約・node・提供元・インフラ条件、実測品質・安全性は別途確認が必要である。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
Zapier AI／エージェント「Zapierの公式Agentsページは、company knowledgeを与えたspecialized agentが複数appで作業し、activityを監視できる構成を示す。公式トップページにはmanaged connection、app/domain controls、RBAC/SCIM、監査 API、log streaming等のenterprise機能が掲げられているが、契約プラン・組織の利用環境・connection・実測品質・安全性・費用は別途確認が必要である。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
Make「Makeの公式ページは、app・data 出典・AI モデルをvisual/code/promptでつなぎ、AI agents・workflowsをMCP等で構築・管理するvisual automation platformとして説明している。security/complianceやintegration数は公式ページの現行訴求であり、契約プラン・region・MCP・権限・実測品質・費用は別途確認が必要である。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
Workato「Workatoの公式ドキュメントは、Agent Studio、エンタープライズスキル、ナレッジ、ガードレール、およびMCPのComposer/Registry/Gateway/実行環境、接続性、アイデンティティ、監査性、請求/使用量を、企業AIの制御層/実行層として案内している。これは公開されている機能の導線を確認したものであり、ライセンス・組織の利用環境・リージョン・MCPポリシー・実測品質・安全性・費用については別途検証が必要である。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
PipedreamPipedream の公式サイトと Docs は、AI エージェントと API の間にマネージド認証、プリビルトツール/トリガー、加工せず中継するプロキシ、MCP を置く Connect を説明し、ワークフロー・イベント/同時実行・ソース利用可能コンポーネントレジストリも案内している。企業向け Conduit は同サイトで先行提供と記載されるため、プラン・プロジェクト・OAuth・権限・リージョン・実測 SLO・安全性は別途確認が必要である。用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
Temporal「TemporalはLLMではなく、処理の流れ実行の状態・イベント履歴・再生・Activity・Signal・タイムアウト/リトライを用いて、長時間処理を耐障害化するdurable 実行（永続的な実行）基盤である。公式ドキュメントにはサイズ/スループットや決定論（determinism）などの限界が含まれており、作成者が管理するissue（課題）には、リトライ時の既成功Activityの再実行に関する反証報告があるため、外部への副作用については、同じ要求の再送で処理を重複させない仕組み（重複実行を防ぐ性質）や補償、版の固定、再現試験が必要である。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
Airflow／Dagster／Prefect「Airflow 3.3.1は、スケジュール・タスク・依存関係・リトライ・タイムアウトを持つDAG実行を担い、Dagsterはアセット・リネージ・オブザーバビリティを中心としたデータオーケストレーションを担い、Prefect 3はPythonフローの状態・リトライ・タイムアウト・デプロイメントについて公式ドキュメントで説明している。これらは、エージェントの確率的な判断を支える『非LLMの実行・データ制御面』として分離できるが、正確に一度だけの実行（exactly-once）・LLMの品質・全デプロイメントにおけるSLOについては、別途検証が必要である。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
A2Aは「つながる」だけでは相互運用にならないA2A 1.0 は、エージェント間のディスカバリー、メッセージ、タスク、成果物、ストリーミング/プッシュを共通化するプロトコル契約である。ただし「A2A対応」だけでは相互運用の十分条件ではない。インターフェースごとのプロトコルバージョン/バインディング、エージェントカードの信頼性、リクエストの認可、組織の利用環境（組織の利用環境）の分離、タスク/成果物のセマンティクス、および失敗/リトライを分離して検証する。用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ現行現行として扱う
AG-UI「AG-UIは、agentic backendとユーザー向けfrontendの間を、HTTP／WebSocket等の上にイベント駆動・双方向で接続するプロトコルである。イベント仕様1.0は当該資料でDraftと表示されているため、採用時は版・SDK・再接続・認可・表示安全性を個別に確認する。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
OpenAPI／ファンクションコーリング「OpenAPI 3.1.0はHTTP APIの機械可読なインターフェース記述であり、function callingは提供元のモデルがアプリケーションへ外部処理の呼出しを要求する実行境界である。OpenAPIをfunction ツールへ写像することは可能な設計選択だが、版・操作内容・データ形式の定義・認証・実行結果・外部への変更・送信 policyを別途固定し、同一仕様とは扱わない。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
Webhook／イベントプロトコル「WebhookはHTTP等による通知・受信の配置であり、すべての実装に共通する配送保証ではない。CloudEvents v1.0.2は、イベントのコンテキスト/データ、specversion、ソース/ID、フォーマット、プロトコルバインディングを定義するが、正確に一度だけの実行（exactly-once）、順序、リトライ、署名、認証、および業務処理の原子性は、個別の契約として設計・検証するものとする。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
OAuth／OIDC × エージェント「OAuth 2.0は限定的なHTTPリソースアクセスの委任であり、OIDCはOAuth上でエンドユーザーの認証結果と記述・判断（claims）を扱うアイデンティティ層である。エージェントの運用においては、人間／ワークロード／サービスのアイデンティティ、リソース／オーディエンス、スコープ、委任チェーン、ツールの実行アクション、承認を個別に結び付ける必要がある。したがって、OAuthやOIDCが成功したことだけでは、エージェントの権限、意図、および安全な実行を証明することにはならない。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
SCIM × AI「SCIM 2.0（RFC 7643/7644）は、Users／Groups等の主体の識別 resourceをHTTPでプロビジョニング・管理する標準である。AIでは、人員異動をAgentやツール accessへ反映する設計の基盤になり得るが、agent資産・権限・token・記憶情報の無効化までをSCIMが保証するわけではない。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
LiteLLM「LiteLLMは、Python SDKとProxy Serverを通じて複数LLM 提供元を共通インターフェースへ寄せ、処理先の振り分け／再試行／失敗時の代替処理、認証、ログ、guardrail、spend管理等を提供すると公式リポジトリで説明している。提供元互換性、品質、価格、データ処理、失敗時の代替処理安全性は公開・提供・モデル・設定単位で再確認する。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
OpenRouter「OpenRouterは、複数モデル/提供元へのAPIアクセスを一つのrequest形状へ寄せ、ツール callingでは提供元の実装に応じて透過・変換・YAML化を行うと文書化している。Auto Routerのallow／exclude／cost tier等はroute制御であり、モデル品質・価格上限・データ境界・SLOの保証ではない。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
Arize PhoenixArize Phoenixは、OpenTelemetryとOpenInferenceを基盤にした、AIアプリケーションの稼働状況を観測・評価するオープンソースの基盤として説明されている。文書で示されている機能には、モデル呼出し、情報の検索・取得、ツール利用、独自処理の追跡記録に加え、評価、版を管理したデータセット、実験がある。PhoenixのOSS版と、提供元が管理するArize AXの処理の流れは、運用・契約上の条件を分けて扱う。用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない
Unstructured：文書データの抽出・変換・取り込みUnstructuredは文書を要素へ分解し、その要素からRAG向けchunkを構成するOSS部品を提供する。抽出方式や依存によって読み順・表・来歴の結果が変わるため、元素材に照合した評価と権限継承を経て索引へ投入する。変換の成功だけで正確性や無通信性を判断しない。用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ現行現行として扱う
DoclingDoclingはPDF、Office、画像等を共通構造へ変換し、Markdown・HTML・JSON等へ出力する。表・読み順・OCRの品質は素材と設定に依存するため、元素材との照合を行う。内部表現のJSON保存は変換後の構造を保持する手段であり、原文の完全復元や正確性の保証ではない。offline運用にはモデル準備と通信制御を別途確認する。用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ現行現行として扱う
LlamaParse／高精度Document Parsing APILlamaParseはtier・バージョンを選び文書を構造化する専用APIです。素材の複雑さに応じたtier選択と、ページ・表・数値・来歴の評価を分けます。job完了だけで全ページ成功と判断しません。用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ現行現行として扱う
DeepgramDeepgramの音声対話では、API世代・モデル・入力形式を固定し、文字列の確定、発話終了、生成、実再生、業務操作の認可を分けて管理する。用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ現行現行として扱う
ElevenLabs オーディオ／音声エージェントElevenLabsのTTS・STT・dubbing・sound・Voice Agentはモデルと製品ごとに評価し、接続権限、声素材の権利、商用条件、再生と保持を分ける。用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ現行現行として扱う
電話API × 音声エージェント電話向けVoice Agentでは、番号・SIP・call leg/media stream、提供元ごとのcodec、実再生/破棄、認証、human 引継ぎをAIモデルから分けて確認する。用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ現行現行として扱う
トランザクションメールAPI × エージェントAgentのdraftを送信操作へ変換する際は、全recipientと本文・添付の承認、domain認証、重複防止、配送イベント、suppressionを個別に追跡する。用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ現行現行として扱う
Slack／Teams／Chatをエージェントの業務インターフェースにするチャット上の入力・承認・通知・引継ぎを業務操作へ安全に接続できるか。署名やボタン押下だけを本人認可・最終承認へ転用しない。用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ現行現行として扱う
カレンダー／スケジューリング API × エージェントfree/busyから候補を作った後、時間帯・参加者・招待副作用・競合・再試行をどう管理するか。空き時間確認だけで予約確定や全員承諾を宣言しない。用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ現行現行として扱う
AI生成テストの品質保証／Mutation TestingMutation Testingは選んだ変異をtestが捉えるかを測ります。高いscoreだけでは要求適合や現実の不具合検出を保証しません。AI生成testのassertionは、実装自身の出力から独立した要求・期待結果と照合します。用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ現行現行として扱う
PII（個人識別情報）検出・匿名化・秘匿化部品PII（個人識別情報）検出器と、情報の削除（機密情報の削除・伏せ字化）および匿名化（anonymization）処理は、入力から識別子を見つけて変換するための部品であり、それだけで「匿名化済み」「規制適合」「再識別不能」を保証するものではない。検出対象、言語、文脈、データ形式、しきい値、変換方式、復元鍵・対応表、ログやキャッシュなどの残存コピーを分けて設計・検証する必要がある。用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ現行現行として扱う
内容の安全性評価・不適切な内容の判定モデルとAPIContent 安全性／Moderation APIは、入力や出力を「安全／危険」と最終決定する認可機構ではありません。特定のモデル、taxonomy、threshold、対応modalitiesと言語の下で、ポリシー判断に使う分類信号を返す部品です。組織側では、この信号をどの条件でblock、allow、transform、human reviewへ接続するかを別に定義します。用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ現行現行として扱う
構造化出力／スキーマ検証構造化された出力やJSON データ形式の定義は、LLM出力を機械処理しやすい構造へ制約し、構文の読み取り/データ形式の定義失敗を減らすための境界です。データ形式の定義適合を、内容の真偽、業務妥当性、認可、最新状態、副作用の安全性と同一視しません。用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ現行現行として扱う
Saga／補償アクション × エージェントAgentの複数副作用を「失敗したら逆操作する」だけでSagaとみなしません。各stepを事前にcompensable/pivot/retriableへ分類し、forward resultとdownstream 操作内容 IDをdurableに記録します。未確認事項は照会/reconciliationしてから回復方向を決め、取り消し・埋め合わせ処理自体もidempotent・再試行可能・監査可能にします。補償はACID 以前の状態へ戻す操作でも完全な原状回復保証でもありません。用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ現行現行として扱う
Apple Intelligence／オンデバイスAI編 — Apple Intelligence、基盤モデル、非公開 Cloud Compute、App Intents、Core ML/Vision、MLXを「AppleのAI」という一枚岩ではなく、実行場所・開発者API・プライバシー境界・アクション統合・古典的機械学習/研究基盤に分解する運用地図「AppleのAI運用は『オンデバイスかクラウドか』の二択では捉えにくい。Apple Intelligenceには端末上で動く基盤モデル（Foundation モデル）と、より大きな処理を非公開 Cloud Computeへ送る経路があり、2026年のFoundation Models frameworkはさらに他のモデル提供者を共通APIへ接続できる。非公開 Cloud Computeは通常のクラウド推論とは異なるステートレスな処理、真正性の証明（attestation）、およびソフトウェアの透明性を設計しているが、これはすべてのApple AI機能や外部モデルに自動適用される保証ではない。Core ML、Vision、MLX、App Intentsも同じApple系統に見えるが、それぞれモデルの実行、画像等のドメイン特化型機械学習、研究用機械学習基盤、アプリのアクション統合という別の役割と信頼境界を持つ。法人運用では、実行場所、モデル提供者、デバイス/OS/リージョン、管理制限、ネットワーク/割当、アクション権限を分けて確認する。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ現行現行として扱う
安価API・無料枠活用大全低コストなAPI利用と、リスト価格、無料枠、トライアルクレジット、クォータ/レート制限、キャッシュ/バッチ/ツール料金、リージョン、データ利用規約、および有料プランへの移行条件を分離した「現時点の台帳」を比較してください。調達または本番環境へのロールアウトを行う前に、プロバイダーの最新の料金ページを再確認してください。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ現行現行として扱う
ローカルLLM／セルフホスト編セルフホスト型のLLMを使用する場合は、モデルの成果物とライセンス、トークナイザー/テンプレート、量子化、実行環境のリリース/コミット、サービング契約、アクセラレータ/ドライバ、ネットワーク/エグレス、認証/ロギング、およびロールバック用成果物を固定してください。ベンチマークおよび互換性に関する記述・判断は、構成に依存するものとして扱ってください。用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ現行現行として扱う
Edge AI／完全オフライン運用編 — オンデバイス / エッジ / ローカル / オフライン / エアギャップを分離し、端末推論から完全オフライン運用までの成立条件を定義する「オンデバイス推論は完全オフライン運用の必要条件になり得るが、十分条件ではない。完全オフラインは、モデル、実行環境、accelerator/driver、アプリケーション、認証・ライセンス、更新、稼働状況の記録、外部サービスまで含む対象システム適用限界に実行環境 network dependencyがないことを実測して初めて主張できる。air-gappedはさらに強く、単なるoffline modeやegress遮断と同義ではない。」用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ現行現行として扱う
状態を持つAIの運用契約この章の仕事は、LLMを「会話を返すもの」から「状態を持つ業務に参加するもの」へ移すときに必要な最小契約を定義することである。用語・参照用語・参照実挙動未確認実挙動未観測鮮度未確認鮮度を確定できない
検索・記憶・出典の対応付けこの章は、「モデルへ入れられる量」「必要根拠を見つける能力」「見つけた根拠を使う能力」「出典に忠実な生成」「セッションを越えて保持される記憶情報/状態」を分離し、企業AIの出典利用を検証可能な契約にする。用語・参照用語・参照実挙動未確認実挙動未観測鮮度未確認鮮度を確定できない
タスク分解と処理工程CORE-03は、複合taskを検証可能なstageへ分け、stage間の入出力、intermediate 成果物、再試行、verification、parallel/serial、transaction境界を定義する。目的は「一発でやらせない」という標語ではなく、失敗を局所化し、再実行で完了済み工程や外部状態を壊さず、ローカル環境の passとend-to-end 成功を分けて判定できる処理工程条件・契約を作ることである。用語・参照用語・参照実挙動未確認実挙動未観測鮮度未確認鮮度を確定できない
モデル・ツール・情報源・状態の選択本章のルーティングは、タスクを実行するモデル、ツール、ソース、および状態（状態）の経路を、検証可能な契約に照合して選択する操作です。モデル名、価格、クォータ、コネクタ、画面、エディション、および表面的な機能（利用機能・接続経路利用可能な機能）は製品への適用整理へ、承認者、利用可否、予算・レイテンシ・リスクの数値閾値は組織ごとの追加条件へ送られます。CORE-02のリトリーバル/メモリの定義、CORE-03のパイプライン設計、CORE-13の会計の詳細は繰り返しません。用語・参照用語・参照実挙動未確認実挙動未観測鮮度未確認鮮度を確定できない
エージェントの副作用・復旧・人への引継ぎCORE-05は、AIが外部状態を変更する前後の参照・書込み境界、権限適用範囲、dry-run、confirmation、重複実行を防ぐ性質、取り消し・埋め合わせ処理、操作の取り消し、human escalation、実行を裏付ける記録を定義する。目的は「人が承認した」「ツールが成功を返した」を安全・完了とみなさず、意図した対象・操作・差分と外部最終状態を照合し、失敗時に停止・修復・引継ぎできる実行契約を作ることである。用語・参照用語・参照実挙動未確認実挙動未観測鮮度未確認鮮度を確定できない
プロンプトと設定の管理CORE-06は、プロンプトと周辺の設定を再構成・比較・承認・リリース・以前の保存地点へ戻す操作（以前の状態へ戻す操作）ができる、バージョン管理されたエンティティとして管理します。その目的は、「プロンプトの文字列が同じである」「昨日と同じモデル名である」といったことを再現性の証拠とするのではなく、実際の振る舞いを変える構成要素と環境の差を、一つのリリース履歴（変更・継承の履歴）へと結びつけることです。用語・参照用語・参照実挙動未確認実挙動未観測鮮度未確認鮮度を確定できない
評価データと公開前の評価契約CORE-07は、候補設定を本番投入前に何に対して、どの証拠で、どのsliceごとに合否判定したかを再構成できる評価契約を定義する。単一比較評価、平均score、モデル名、judgeの自然文だけを公開・提供根拠にしない。用語・参照用語・参照実挙動未確認実挙動未観測鮮度未確認鮮度を確定できない