エージェント・連携・プロトコル

API・MCP・ツール連携

532件の公開項目

• EA · EA-012AI製品「公称能力 vs 実効能力」辞典「ベンダーが公称する能力は、モデルまたはサービスが対応する技術的範囲を示す。特定組織での実効能力は、製品面、契約・plan、地域、管理設定、identity/permission、tool/data、runtime capacity、quota/cost、業務受入試験を通過した範囲に限る。」
• EA · EA-014AIレッドチーム／耐障害運用編Prompt injection / agent hijackingへの耐性はmodel-only refusalではなく、system containmentとrecoveryの問題として扱う。外部文書、Web、メール、RAG、connector、MCP/tool等のuntrusted inputがprivileged action/dataと同一decision loopへ入ることを前提に、least privilege、deter
• EA · EA-016AI評価・Evals実践編EvalsはAIの「点数表」ではなく、業務上の成功条件を実行可能なテストへ変換し、変更による改善と回帰を検知する運用機構として扱う。生成AIやagentでは最終発話だけでなく、成果物、環境state、tool side effect、権限違反を評価する。Golden setは固定された万能正解集ではなく、provenance、version、coverage、criticalityを持つliving artifactとして管理する。高い
• EA · EA-018AI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benchmark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model、価格、tool/context対応、region、cache、fallbackが変われば効果も変わるため、固定baselineに対する
• EA · EA-019AI業務パターン・カタログAI業務パターンは、特定製品の機能名やプロンプト例ではなく、「何を正本として、どの入力から、どの権限で、どこまでAIに任せ、誰が承認し、何をもって完了とするか」を再利用可能な型として記述する。
• EA · EA-020AI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。
• EA · EA-021AIアンチパターン集AIアンチパターンは、特定技術を使うこと自体ではなく、有効な技術を責務や適用条件を無視して万能化するところから生じる。長いコンテキスト、RAG、Agent、会話memoryはいずれも有用だが、正本、権限、状態、検証、復旧まで一つの層へ背負わせると、性能・安全性・監査性・費用のどこかで破綻しやすい。技術名ではなく、責務分離と失敗包絡で診断する。
• EA · EA-024AI調達・選定ガイド法人向けAIの調達では、モデル性能や月額料金だけを比較しても不十分である。契約、データ保持・所在地、ID管理、監査ログ、SLA、API継続性、課金meter、機能成熟度、終了時のexport・削除条件まで別々に確認する。公開資料で確認できる機能の存在と、自社plan・tenant・地域・契約で実際に利用できる条件を分離し、証拠のない項目はUNKNOWNのまま残して契約文または受入試験で閉じる。
• EA · EA-030AI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、tool/scaffold、採点器、利用条件、実行日を組にして記録し、同一method versionの系列内で比較する。benchmarkやharnessを改訂した場合は旧系列と新系列をbridge runで接続し、method changeをmodel improvementと混同しない。
• EA · EA-032マルチモーダル業務設計編「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
• EA · EA-033GUI Agent / Computer Use Control ProfileGUI agent / computer-use運用では、automation surfaceを一括りにせず、structured API/tool or MCP、structured browser/page-aware automation、vision GUI browser、full desktop GUIを分離する。業務要件を満たす範囲で最もstructuredなsurfaceを優先し、GUIはfallbackまたはvisua
• EA · EA-036AI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context 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checkpoint、会話session、圧縮・要約された作業context、外部システムの副作用、run/version/provenance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。checkpointやsessionは復旧を助けるが、外部副作用の二重実行、schema/model/to
• EA · EA-037AI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contextや依存関係が多いtaskではcoordination costとfailure surfaceが増える。AIチームは役割・権限・state所有・handoff・成果物・停止条件を明示したcontractとして設計し、single-agentまたはworkflow baselin
• EA · EA-038AI＋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、idempotency、postcondition、readback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。
• EA · EA-039AI機能分解・部品辞典「Enterprise AIは製品名や『Agent』という一語で比較せず、推論、検索、RAG、記憶・状態、実行、オーケストレーション、検証・ガードレール、Identity、観測、モダリティ、人間承認などの部品へ分解して扱う。これは唯一の標準分類ではなく、責任・権限・状態・障害・コスト・証拠を追跡するための運用上の共通語彙である。各provider製品は、この共通部品へversionとavailability gate付きでmapping
• EA · EA-042Agent Registry／CatalogAgent Registry/Catalogは、AI agentやtool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、identity、現在の可用性、安全性を保証しない。registry metadataとruntime、IAM、承認状態を別々に観測し、version・owner・identity・endpoint・lifecycleのdriftを継続的に照合する。
• EA · EA-043Agent Identity／Non-Human IdentityAgent Identity／Non-Human Identity
• EA · EA-045AI Credential BrokerAI Credential Brokerは、agentへ長期credentialを配布する仕組みではなく、agent/workload identityとauthorizationを確認したうえで、必要なtarget・scope・期間に限定したcredentialを発行・交換する、またはbroker側でcredential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
• EA · EA-047Agent Policy Enforcement「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 Enforcement Pointで強制し、外部Policy Decision Pointにsubject・resource・action・contextを評価させる構成が取れる。OpenID AuthZEN Authorization 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tool意味論やdelegati
• EA · EA-049Browser Agent専門編「Browser Agentは、Web APIがない／十分でない画面操作を自動化できる一方、ブラウザ制御protocolそのものはagentの意図・権限・安全性を保証しない。企業運用ではWebコンテンツを非信頼入力として扱い、session/credential、action policy、network・file境界、監査、最終業務状態の検証をモデル外の制御層に分離する。WebArenaやWorkArena等の成績は比較評価には使える
• EA · EA-051AI Telemetry標準編“OpenTelemetry and W3C Trace Context provide a strong interoperability substrate for AI telemetry, but AI-specific semantic conventions remain an evolving layer. As of 2026-09-14, OpenTelemetry’s GenAI conventions have m
• EA · EA-053AI Incident Response「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・version provenance・model/data/tool/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 schemaを普遍的完成標準として扱うべきで
• EA · EA-055Agent Replay／Forensics「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provenanceと、外部副作用を隔離したcontrolled replayを分けて設計する。LLM・retrieval・外部tool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。」
• EA · EA-056AI Asset Inventory／AI-SBOM「AI Asset Inventoryでは、SPDXやCycloneDXのAI/ML対応BOMを供給網の機械可読スナップショットとして利用できる。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ない。prompt、外部API、MCP/tool、RAG corpus、provider-side deploymentなど、実行時に変化する依存をRuntime Asset Registryで補完し、UNKNOWNを明示したまま継
• EA · EA-059Canary／A-B／Feature Flag for AI「AIの段階投入では、modelやprompt等の構成をversionで固定する層と、その構成へtrafficを割り当てるflag/canary層を分ける。Feature flagはroutingの仕組み、canary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
• EA · EA-060AI Dependency Compatibility Matrix「Enterprise AIの互換性は、単一のアプリversionやSDKのsemverだけでは管理できない。model IDとlifecycle、provider API revision、SDK／Agent framework、MCP protocol revisionとcapability、tool schema、prompt、retrieval、policy、eval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Com
• EA · EA-062Data Residency／Sovereign 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、provider・model・deployment type・featureごとに確認が必要である。Sovereign 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、Data Residencyと同義に扱
• EA · EA-070Document 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。」
• EA · EA-071Speech 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/tool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availabilityと品質はmodel、language、region、API modeで異なるため、provider名だけで能力を一般化しない。WER、自然性、会話latency、task success、安全性は別指標として測る。」
• EA · EA-080Synthetic Data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・source cohort・privacy mechanismをversion固定し、utility、downstream validity、privacy attack、fairnessを独立評価してreleas
• EA · EA-082Embedding／Reranker比較辞典"Embedding models and rerankers are versioned retrieval components, not invisible properties of the LLM. Their quality depends on corpus, task, chunking, filters, index configuration and evaluation target. Public benchma
• EA · EA-085Streaming／Event-driven AI“Event-driven AI replaces polling with event-triggered execution, but safe operation depends on delivery semantics more than model capability. Assume events can be duplicated, delayed, reordered, replayed, or forged; ver
• EA · EA-086Serverless AI Architecture「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、quota、GPU/region、cold pathはproviderごとに異なる。外部side effectを伴う処理ではdurable stateとidempotencyを設計契約に含める。」
• EA · EA-089Local AI Cluster「複数のPC/Mac/GPUを束ねるLocal 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request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、runtime対応、network topology、scheduler、failure domainを実測する必要がある。consumer向けdistributed runtimeにはexperimental/security
• EA · EA-091Multi-cloud AI「Multi-cloud AIは可用性と選択肢を増やせるが、provider間の意味的・運用的同一性を保証しない。routeごとにcapability、data boundary、policy、評価、監査を固定する。」
• EA · EA-092AI Disaster Recovery／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providerが存在するだけではBCPにならない。」
• EA · EA-095AI Chargeback／Showback — 部署・workflow・Agent単位の費用可視化・配賦「AI費用のshowback/chargebackは、トークン数だけでなく、provider請求データとworkflow実行telemetryを突合し、direct cost・shared/idle cost・unallocated cost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、Agent/workflow単位の会計帰属は組織固有のidentity mappingとversioned alloc
• EA · EA-097Task Mining / Desktop Activity Mining → AI化“Task Mining can complement process-level event-log analysis by observing how selected desktop tasks are actually executed and by surfacing variants, friction and possible automation candidates. Its recordings may contai
• EA · EA-099Accessibility / Inclusive AI — AI出力・AI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caption、alt text、音声・テキスト変換などを通じてaccessibilityを拡張できるが、自動生成された代替表現の存在だけではaccessibleとは言えない。基礎UIのaccessibility、assistive-technology interoperability、AI生成内容の意味的品質、利用者による訂正・選択・fallback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。」
• EA · EA-103生成物Provenance／C2PA等「C2PA 2.4は署名付きmanifest、assertion、signer identity、validation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。」
• EA · EA-110社内AI Policy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。」
• EA · EA-111Business Task Benchmark Library「Inspectはdataset・solver・scorer・agent/tool・sandbox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benchmark libraryは、業務fixture、権限境界、禁止副作用、採点基準、human reviewを組織側で定義して初めて成立し、Inspectの既成eval数だけでは業務保証にならない。」
• EA · EA-112Reproducibility／Determinism研究「再現性は環境境界を伴う契約である。PyTorch 2.14 Docsもrelease・commit・platform・CPU/GPU間の完全再現を保証せず、seedとdeterministic optionで特定環境の非決定性を減らす設計を示す。これをhosted LLMの文字列一致保証へ外挿してはならない。」
• EA · EA-113Email Agent安全運用「Gmail APIはmessages.sendとdrafts.sendを別methodとして提供するため、draft→検査→明示承認→sendという制御点を設計できる。ただし、APIの存在は宛先正確性、承認、DLP、法的適合、送信後回収を保証しない。」
• EA · EA-114Spreadsheet Agent安全運用「Sheets API v4はセル値・書式・保護範囲などを操作でき、batchUpdateはrequest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atomicityは式の意味正確性、再計算結果、業務上の正しさを保証しない。」
• EA · EA-115Document Fidelity研究「Google Docs APIは文書を構造要素、text run、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。」
• EA · EA-117Deep Research／AI Research Provenance「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、sourceの真偽、研究結論の正確さそのものを保証しない。」
• EA · EA-121異種LLMマルチエージェント「AutoGen原著は複数agent、LLM/human/tool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。」
• EA · EA-122Mixture-of-Agents「MoA原著はlayeredな複数LLMと出力統合を提案し、特定benchmarkでの改善を報告する。ただし、同じ構成が全業務・全provider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。」
• EA · EA-129Model diversity engineering「Model 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benchmark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。」
• EA · EA-130Multi-LLM routing「Multi-LLM routing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・fallbackを別途検証する。」
• EA · EA-131OpenAI Agents SDK「OpenAI Agents SDKの公式Docsは、agent、tool、handoff、guardrail、session、human-in-the-loop、tracing等のruntime構成を示している。これはOpenAI系実装の仕様証拠であり、プラン・地域・組織設定・production安全性・業務品質の保証ではない。」
• EA · EA-132Google ADK「Google ADKは、agent・tool・multi-agent/graph workflow・evaluation・deployment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、production保証を意味しない。」
• EA · EA-133Microsoft 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Semantic Kernelの公式後継であり、.NET / Python 1.0はproduction-readyである。ただし後継関係を完全互換と読み替えず、Goなどpreview surface、言語別feature gap、migration test、state/tool/telemetry境界を別途確認する。
• EA · EA-137PydanticAI「Pydantic AIの公式資料は、型付きPython agent loop、tools、structured output、複数model接続、streaming・durable execution・instrumentationを実装要素として示す。型検証やdurabilityの記載は、LLMの真偽・認可・外部action安全性・全providerの同一性を保証しない。」
• EA · EA-138Mastra「Mastraの現行Docsは、TypeScript上のagent・workflow・tool・memory・Studio・observabilityを案内している。これは実装要素の存在根拠であり、全provider・plan・regionでの利用可否、業務品質、権限安全性、production SLOの保証ではない。」
• EA · EA-140AutoGen史AutoGen史
• EA · EA-141Semantic Kernel史「Semantic Kernelは、Microsoftの公式資料でmodel-agnosticなopen-source SDK、agent、function calling、plugins、複数言語を備える系譜として記録されている。現行repoはMicrosoft Agent Frameworkへの移行・後継を案内しているが、完全互換、即時廃止、全組織での可用性、production保証は別途確認が必要である。」
• EA · EA-142AWS Strands Agents「Strands Agentsの公式Docsは、AWS発のPython/TypeScript open-source SDKとして、tool、hook、context、execution limit、observability、multi-agent pattern、複数model/cloudの実装入口を示している。SDKの機能記載は、各model・cloud・契約・regionでの可用性やproduction安全性を保証しない。」
• EA · EA-143AWS Bedrock AgentCore「Amazon Bedrock AgentCoreの公式Docsは、agentのdeploy/operate基盤としてRuntime、Memory、Gateway、Identity、Browser、Code Interpreter、Observability、Evaluationsを案内している。各primitiveの存在と、特定account・region・IAM・model・契約での可用性、評価結果の妥当性、production S
• EA · EA-144IBM 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control planeと、ADK／LangGraph import／AI Gateway／human approval等の経路を案内している。機能存在は、契約・plan・region・RBAC・互換性・業務品質・SLAの保証ではない。」
• EA · EA-145ServiceNow AI Agents「ServiceNow AI Agent Studioの公式Docs（Australia release、2026-03-12更新）は、AI agent/agentic workflowの作成・管理・テスト・監視、execution log、manual/automated evaluation、AI Guardian、analyticsを記載している。Otto AI Agentsのinstall等の前提があり、release・tena
• EA · EA-146Salesforce Agentforce「Salesforceの公開Agentforceページは、CRM等の業務データを使うAgent Builder、subagents/actions/instructions、Agent Script、observability、MCP support、multi-agent orchestrationを機能として説明している。ただし、edition・org・region・権限・契約による可用性、性能、安全性、費用、実業務の自律actio
• EA · EA-150n8n「n8nの公式Docsは、chat modelと1つ以上のtoolを接続するAI Agent nodeをworkflow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 approval、observability、RBAC/auditとSustainable Use/Enterprise
• EA · EA-154Pipedream「Pipedreamの公式サイトとDocsは、AI agentとAPIの間にmanaged auth、prebuilt tools/triggers、raw proxy、MCPを置くConnectを説明し、workflow・event/concurrency・source-available component registryも案内している。企業向けConduitは同サイトでearly accessと記載されるため、plan・proj
• EA · EA-157MCP互換性は「対応済み」だけでは判定できない「MCP対応」は単独では互換性の証拠にならない。protocol revision、SDK、実際のwire revision、Gatewayのsupported revisions、下流target、authorization/trust/auditを分離して確認する。2026-07-28は2025-eraとwire behaviorが異なり、SDKのmajor versionだけから実通信revisionを推定してはならない。
• EA · EA-158A2Aは「つながる」だけでは相互運用にならないA2A 1.0はagent間のdiscovery、message、Task、Artifact、streaming/pushを共通化するprotocol contract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。interfaceごとのprotocol version/binding、Agent Card trust、request authorization、tenant isolation、Task/Artifa
• EA · EA-159AG-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。」
• EA · EA-160OpenAPI／Function Calling「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provider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 toolへ写像することは可能な設計選択だが、版・operation・schema・認証・実行結果・side effect policyを別途固定し、同一仕様とは扱わない。」
• EA · EA-161Webhook／Event protocol「WebhookはHTTP等による通知・受信の配置であり、全実装に共通する配送保証ではない。CloudEvents v1.0.2はevent context/data、specversion、source/id、format、protocol bindingを定義するが、exactly-once、順序、retry、署名、認証、業務処理の原子性は個別契約として設計・検証する。」
• EA · EA-162OAuth／OIDC × Agent「OAuth 2.0は限定的なHTTPリソースアクセスの委任、OIDCはOAuth上でEnd-Userの認証結果とclaimsを扱うidentity layerである。Agent運用では、human／workload／service identity、resource/audience、scope、delegation chain、tool action、approvalを別々に結び付ける必要があり、OAuth／OIDCの成功だけではa
• EA · EA-163SCIM × AI「SCIM 2.0（RFC 7643/7644）は、Users／Groups等のidentity 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tool accessへ反映する設計の基盤になり得るが、agent資産・権限・token・memoryの無効化までをSCIMが保証するわけではない。」
• EA · EA-171Arize PhoenixArize Phoenix is documented as an open-source AI observability and evaluation platform built on OpenTelemetry and OpenInference. Its documented surface includes traces for model calls, retrieval, tool use and custom logi
• EA · EA-213Unstructured／Document ETLUnstructured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index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。
• EA · EA-214DoclingDocling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。
• EA · EA-215LlamaParse／高精度Document Parsing APILlamaParseはtier・version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。
• EA · EA-217DeepgramDeepgramの音声対話では、API世代・model・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。
• EA · EA-220Telephony API × Voice Agent電話向けVoice Agentでは、番号・SIP・call leg/media stream、providerごとのcodec、実再生/破棄、認証、human handoffをAIモデルから分けて確認する。
• EA · EA-221Transactional Email API × AgentAgent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event、suppressionを個別に追跡する。
• EA · EA-222Slack／Teams／ChatをAgentの業務面にするチャット上の入力・承認・通知・handoff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。
• EA · EA-223Calendar／Scheduling API × Agentfree/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。
• EA · EA-685Coding AgentのDependency Hallucination／Slopsquatting防御AIが生成した依存パッケージ名は導入候補として扱います。存在確認、正常なhash、provenance、既知脆弱性scanのいずれも単独では安全性を保証しません。導入前の承認identityと、実際に取得するartifactのidentity・bytesを結び付けて確認する運用が必要です。この運用は設計上の提案であり、特定製品の防御率を実証したものではありません。
• EA · EA-005MCP実践辞典 — Model Context Protocolを「共通コネクタ」ではなく、server/client/host、transport、authorization、tool capability、server trust、supply chain、auditを分離した企業運用契約として整理する「MCPは、AIアプリケーションと外部のデータやツールを共通形式で接続するためのprotocolであり、接続先やツールの安全性を自動的に保証する仕組みではない。2026-07-28仕様ではstateless化とOAuthのhardeningが進み、HTTP接続ではresource-bound tokenや段階的scope取得を扱える。しかし、どのMCP serverを信用するか、どのtoolをmodelへ見せるか、実行をpolicyや人
• EA · EA-239Content Safety／Moderation Model・APIContent Safety／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。
• EA · EA-242Saga／Compensating Action × AgentAgent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 operation IDをdurableに記録します。UNKNOWNは照会/reconciliationしてから回復方向を決め、compensation自体もidempotent・再試行可能・監査可能にします。補償はACID r
• EA · EA-002Microsoft AI系統編 — Microsoft Copilot / Copilot Studio / Microsoft Foundry / GitHub Copilot / Microsoft Graph・SharePoint・Teamsを「一つの製品」ではなく相互接続する複数のAI運用面として記述するための境界地図「Microsoftの法人向けAIは、一つのCopilot製品ではなく、複数の運用面が接続した系統として見る方が安全である。Microsoft CopilotはMicrosoft 365の権限とGraphを使う利用者面、Copilot Studioは業務エージェントを組み立てるmaker面、Microsoft Foundryはモデル・ツール・実行・観測を扱うpro-code面、GitHub Copilotは開発者向けの別管理面を持つ。こ
• EA · EA-003Apple Intelligence／オンデバイスAI編 — Apple Intelligence、Foundation Models、Private 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・privacy boundary・action integration・古典ML/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Foundation Modelと、より大きな処理をPrivate 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。Private Cloud Computeは通常のクラウド推論とは異なるstatele
• EA · EA-006Agent-to-Agent／マルチエージェント編 — A2A v1.0、framework内handoff/subagent/orchestration、MCPとの役割差を横断し、委譲・context・identity/authorization・失敗伝播・human approval・評価を別契約として整理する「マルチエージェントは、複数のAIを並べれば自動的に賢くなる仕組みではない。まず『どう接続するか』と『誰が仕事を割り振り、誰が最終判断を持つか』を分けて考える必要がある。A2Aは異なるエージェント同士が能力を発見し、taskやartifactを交換するための相互運用protocolであり、manager、handoff、parallel workflowなどのorchestration方式そのものを決めない。MCPも別の層で、主にage
• EA · EA-007AI連携・自動化ツール大全Treat workflow automation as an execution and authority boundary. Record credential owner, trigger, connector/action version, side-effect class, retry/idempotency contract, DLP/policy scope, execution evidence, audit ret
• EA · EA-008BOUNDED_CLOSECompare low-cost API use with an as-of ledger that separates list price, free allowance, trial credit, quota/rate limit, cache/batch/tool charges, region, data-use terms, and migration-to-paid conditions. Re-read the pro
• EA · EA-234Secrets Management × AgentAgentのSecrets Managementは、秘密を保存するだけでは不十分です。raw secretをmodel contextやagent-generated codeへ直接渡さず、必要なidentity・destination・operationへ限定して権限を仲介する設計を基準にします。
• EA · EA-235Policy Engine実装：OPA／CedarAgentのauthorizationをmodel instructionへ委ねません。OPA/RegoやCedarなどのPolicy Engineは、AIの外側でtool/action実行前にdecisionを行い、application/tool gatewayがそのdecisionを強制する構成で使用します。
• EA · EA-237DLP／CASB／SSEで生成AI利用を統制するDLP/CASB/SSEは生成AI利用の可視化、data classification、access control、inline block/redactionを強化できます。ただし「DLP導入済み」を、すべてのprompt、response、file、tool、MCP経路が保護されている証明として扱いません。
• EA · EA-241Agent Idempotency／重複実行防止Agentの重複実行防止は、promptで同じtoolを二度呼ばないと指示するだけでは成立しない。timeout、network disconnect、SDK retry、queue redelivery、webhook replay、double click、model/tool retryがあるため、副作用を持つ操作にはstableなbusiness operation identityとdurableな重複判定が必要である。ide
• EA · EA-243Transactional Outbox／Inbox × AgentAgentがbusiness stateを更新し、その結果をevent/messageとして別systemへ通知する場合、DB commit→broker publishの二段処理を成功前提にしません。business stateとoutbox eventを同じlocal transactionへ閉じ、relayがcommit済みoutboxを非同期publishします。Outboxはproducer側dual-write lossを抑
• EA · EA-244Durable Execution／Workflow Replay for AIDurable Executionは長時間のAgent workflowのstate/progressをdurable history/checkpointへ残し、failure後に復元・継続する実行方式です。ただし外部API・tool・payment・email・database mutation等のside effectがexactly-onceになることを意味しません。
• EA · EA-247Retry Budget／Backoff／Fallback CorrectnessRetryは各layerの「最大N回」ではなく、original user/workflow requestに対するend-to-end budgetとして管理します。budgetにはtotal downstream attemptsだけでなく、wall-clock deadline、token/compute/API cost、side-effect riskを含めます。
• EA · EA-1209Perplexity／Sonar Product-surface Operating ProfilePerplexityを法人運用する際は、Web/SaaSの検索・研究体験、EnterpriseのSpaces・組織管理・コネクタ、開発者向けSearch API、Agent API、旧Sonar Chat Completionsを同じ製品面として扱わない。2026年10月20日時点で、Perplexity公式ドキュメントは新規開発にAgent APIを推奨し、Sonar Chat Completionsのサポートは2026年9月27日に
• EA · EA-1210DeepSeek API／Open-weight Deployment Operating Profile「DeepSeekはopen sourceなので自社内だけで動く」「DeepSeek APIと公開weightは同じモデル」「model nameを固定すればversionも固定される」「OpenAI互換なのでOpenAI APIと同じ挙動」と一般化しない。
• EA · EA-1211Qwen Model-family／Managed API／Local Deployment Operating Profile「Qwen3を導入した」ではなく、「2026-10-20時点でAlibaba Cloud Model Studioのregion/scope Xにおけるmodel ID Yをprotocol Zで利用」または「Qwen公式repository/revision Rのweightをruntime/version Q、quantization Nでself-host」と記述し、managed serviceとopen-weight arti
• EA · EA-1212Mistral Platform／Open-weight Operating Profile「Mistralの運用条件はprovider名ではなく、surface・model/version・weight artifact・license・runtime・region/data-processing条件を分離して確認する。」 「open-weightであること、APIで提供されること、同じmodel family名であることを、同一の契約・runtime・data boundaryの証拠として扱わない。」
• EA · EA-1214Gemma Open-weight Model-family Operating Profile「GemmaはApache 2.0のGoogle製open modelで、ローカルなら安全に使える」ではなく、「採用するGemma family/variant/revisionごとにlicense、weight hash、runtime、quantization、capabilityを固定する。Gemma 4は現行公式model cardでApache 2.0だが、旧familyには別Termsの対象があり、self-host時のse
• EA · EA-1218AgentWorld — 長期マルチエージェント協調ベンチマークAgentWorld は複数AIエージェントの長期協調を評価する研究ベンチマークである。既存GX provenanceでは arXiv:2609.31590、50ラウンド超、3〜20エージェント、採集時点の最良系タスク成功率52.0%が記録されている。
• EA · EA-175PromptfooPromptfooはLLM/AIアプリの評価・red-teamを構成可能なOSS harnessである。pass/failやred-team scoreは、固定したtest corpus、assertion、grader、target、Promptfoo version、plugin/strategyの範囲で得られた観測であり、品質・安全性・法令適合・本番SLOの包括保証ではない。機密用途では実際のegressとdeployment m
• EA · EA-184OSWorld系OSWorld系は、実際のデスクトップ環境でGUI・OS・アプリケーションを操作するcomputer-use agentを評価するベンチマーク群である。企業で結果を参照する場合、「OSWorld」という名称や単一スコアだけでは比較条件を特定できない。OSWorld 1.x、OSWorld-Verified、OSWorld-V2を分離し、V2ではrelease manifestが固定するcode、task files、task asset
• EA · EA-224CRM API × Agent — 書き込み成功を業務上の成功と誤認しない「CRM APIをAgentから操作できること」と「業務上正しく一度だけ更新できたこと」は別です。成功判定はHTTP statusだけでなく、record identity、部分失敗、権限・tenant validation、rate limit/timeout、再試行の冪等性、重要field/associationのreadbackを含めて設計します。providerがtransactional primitiveを提供しても、その原
• EA · EA-225Project／Issue Tracker API × AgentProject/Issue Tracker API連携では、Agentの記憶ではなく外部チケットのIDと現在状態を仕事台帳の照合先にする。ただし、一覧取得の途中失敗・権限・ページ分割、書き込み後の不明な結果、Webhook未達を別々に扱う。承認は対象と変更フィールドに結び付け、結果を再読込する。PyGithub 2.10.0の模擬通信による実SDK検査では、遅延ページ取得、途中例外、省略フィールドと空配列の違い、およびUTC以外のsin
• EA · EA-226Customer Support／Ticketing API × AgentCustomer Support／Ticketing API連携では、分類・回答草案・人への引継ぎ・顧客への送信・状態更新を別の操作として管理する。内部メモは公開範囲を明示し、承認した本文と対象を送信前に照合する。更新競合の制御は各リクエストの実際のペイロードで確認し、応答後もチケット状態を再読込する。古い利用者報告には、SDKの別リクエストによる部分変更や、HTTP200後に意図した変更が確認できなかった例がある。今回のZenpy2.
• EA · EA-227E-signature APIをAI/Agent文書業務へ接続する際の送信・署名状態・権限・証跡境界「AIが署名文書を生成・API送信できること」と「正しい当事者が意図した文書へ有効に署名し、必要な証跡が保存されたこと」は別です。不可逆な送信前に文書version/hash、recipient、environment、権限、承認を固定し、送信response、署名状態、最終文書を別々にreadbackします。test mode、webhook受信、access removalを、それぞれ法的成立、exactly-once処理、全消去の
• EA · EA-228Push Notification API × Agent：通知送信を業務実行と誤認しないための設計Push Notification APIの送信成功は、利用者への表示・閲覧・承認・業務完了の証明ではありません。Agentから通知を送る場合は、通知をauthoritative stateへの案内として設計し、recipient、event ID、TTL、priority、collapse、rate、sensitivityを制御します。重複・順序逆転・遅延・非表示・throttlingをfailure envelopeへ含め、重要な処
• EA · EA-229WhatsApp／SMS Business Messaging × Agent「エージェントはWhatsApp/SMS送信を実行できるが、送信APIの成功は配送・閲覧・業務成果を保証しない。会話window、template eligibility、同意・停止、重複防止、provider-side identifier、非同期status、reconciliationを独立した制御として実装し、チャネル・契約・地域固有の条件を実環境で確認する。」
• EA · EA-232キューとメッセージブローカーでAI Agentを非同期に動かすキューは、依頼を受け付ける処理と、AIや外部ツールで実行する処理を時間的に分離します。待ち行列に入れたことは、業務が完了したことではありません。また、再配信や再試行は通常の故障回復経路です。Agentがメール送信や発注を行う場合は、メッセージの配送保証と、業務上の作用を一度に抑える制御を分けて設計します。
• EA · EA-253Data Catalog／Metadata Catalog × AIData CatalogをAI/Agentのcontext sourceにする場合、検索結果をそのまま正本データや実行権限として扱いません。 Catalogから取得したcontextには、可能な範囲でentity identity、source locator、metadata revision/freshness、owner、glossary/term、lineage、quality、authorization境界を残します。
• EA · EA-254Event Schema Registry × AgentEvent Schema RegistryはAgentのevent contract gateとして有効ですが、`compatibility PASS`をbusiness semantics、全consumerのruntime成功、publish権限、Agent action安全性の保証として扱いません。
• EA · EA-255Feature Store × Generative AIFeature StoreはGenerative AIやAgentへ低遅延のstructured contextを供給できます。ただし、`feature retrieval success`を値の最新性、point-in-time correctness、回答正しさ、または業務action権限の保証として扱いません。
• EA · EA-259Agent Egress Control／Network PolicyAgent egress controlは、private endpointやVPC接続の有無だけで判定せず、Agent runtimeから外部destinationへ出る実際のpathを制御します。
• EA · EA-260API ManagementをAgent Tool層に置くAgentからtool APIへ到達する経路にAPI Management/API Gatewayを置くと、認証、公開route/tool、rate/quota、protocol/schema、監査を集中しやすくなります。
• EA · EA-261AIサービス間通信をService Mesh mTLS化AI/Agentサービス間のeast-west通信をservice meshで捕捉すると、workload identity付きmTLSによる相互認証と通信暗号化を集中できます。ただしmTLS成立をleast-privilege authorization、全経路のmesh化、application-level安全性とは同一視しません。
• EA · EA-263Model／Prompt／Agent Artifact Registry「登録物の版、来歴、評価、承認、実際の取得物を結び付ける基盤として利用できる」。一方、「登録済みだから安全」「エイリアス名が同じなら内容も同じ」「ハッシュ一致で業務品質まで証明済み」とはしない。
• EA · EA-267Reproducible Runtime／Dependency Lock for AgentAgent runtimeの再現性では、source revisionとdependency lockだけでなく、runtime/container digest、OS/architecture、toolchain、build instructions、再現性に影響するenvironment、model/API/tool/prompt設定のversion/digestを固定します。
• EA · EA-270Explicit State Machine vs Free-form Agent Loopstate machine採用だけでexactly-onceや正当性は保証されず、free-form loopもtermination・権限・checkpoint・readbackを明示すれば統制できる。
• EA · EA-271AI SLO／Error Budget運用AI/Agentの信頼性運用では、単一の「成功率」やprovider uptimeをSLOと同一視せず、利用者が経験するcritical journeyごとにSLI、SLO target、budgeting method、window、error-budget policyを固定します。error budgetは観測された失敗を許容する枠であり、品質保証や免責ではありません。
• EA · EA-288Privileged Access Management for Agents「実行主体・対象・操作・期間を限定し、取得から終了までの特権利用を検証可能にする」。一方、「短期トークンなので安全」「人向けPIMをそのままエージェントにも適用可能」「権限を外せば全実行が瞬時に停止」「秘密が見えなければ万能ツールでも問題ない」とはしない。
• EA · EA-499Agentへ委譲する権限の範囲と失効Agentへの作業依頼は、利用者や委譲元の全権限を渡すことではありません。現在の実行主体、誰のために動くか、許可された操作と対象、引数、期限、再委譲の条件を明示し、重要な効果の直前に現在の権限を照合します。委譲の履歴が残っていることと、今その操作を許可してよいことは別です。長時間の処理では、開始時の許可、更新・失効、非同期で残った仕事まで管理します。
• EA · EA-500Agentの能力契約を検証するAgentが能力を公開していることと、その能力を利用者の期待どおりに実行できることは別です。能力契約の検証では、宣言、入出力schema、protocolと版、認証・認可、呼出し状態、業務上の効果を分けて確認します。同じ名前のskillやtool、同じJSON構造だけから、取消、重複実行、失敗、完了の意味まで同じと推定しません。
• EA · EA-501Agent Side-Effect Compensation：AIエージェントの外部副作用を「巻き戻し」ではなく検証可能な補償として扱う「補償はundoではなく新しい副作用である。元操作の結果を照合し、現在の回復権限・対象状態・後続変更・冪等性を再検証した上で実行し、最終的な業務／システム状態をreadbackする。不可逆な作用はrollbackと呼ばず、containmentまたはforward recoveryとして扱う。」
• EA · EA-504Agent Causality Graph／Action ReconstructionAIエージェントのaction reconstructionでは、traceを重要な相関証拠として使うが、完全なeffect ledgerとはみなさない。durable decision/action identity、authority/policy version、workflow/tool/provider operation ID、外部targetのauthoritative readbackを結合し、trace coverag
• EA · EA-507Agent Delegation Depth／Recursion Guard「max turnsを設定すれば再帰問題は解決する」「A2Aがdelegation cycleを防止する」とは断定しません。安全な表現は、「agent delegationにはdepth、fan-out、turn/tool/cost/deadline、cycle/no-progress、side-effectを別々のbudgetとして持たせ、root operationからchildへ残量を継承し、機械的terminationとcanc
• EA · EA-516AIメモリ汚染の隔離と復旧AIメモリの汚染から復旧する際は、疑わしい一件の削除や会話のリセットだけで完了としません。保存された内容、書込み元、要約・統合の経路、派生物、参照中のcontext、復元用snapshotへ影響が残っていないかを確認し、隔離した状態から信頼できる入力で再構築し、再利用を再開できる根拠を残します。本項は防御側の隔離・調査・復旧を扱います。攻撃用入力や侵入手順の提供は含みません。
• EA · EA-519プロバイダー間で能力契約と意味の同等性を確認するモデルやAPIを切り替える際、toolの名前とJSONの形を揃えるだけでは、同じ仕事を同じ条件で実行できると証明できません。プロバイダーをまたぐ能力契約では、呼出しと結果の対応、実行主体、入出力の意味、権限、終了・失敗、再試行、外部効果を明示し、対応できない差を失わずに扱います。意味の同等性は、対象操作・版・入力範囲・観測条件を指定した検証結果として記録します。
• EA · EA-732AI compliance obligation→machine-readable control mapping「machine-readable mappingは追跡・差分検出・評価連携を支援するが、mappingまたはOSCAL schema conformanceだけで法令・契約への準拠を証明するものではない。」
• EA · CORE-01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。
• EA · CORE-03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 artifact、retry、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、local passとend-to-end successを分けて判定できるpipeline contr
• EA · CORE-04モデル・ツール・情報源・状態の選択本章のroutingは、taskを実行するmodel、tool、source、state経路を、検証可能な契約へ照合して選ぶ操作である。model名、価格、quota、connector、画面、edition、surface capabilityはProduct Mappingへ、承認者、利用可否、予算・latency・riskの数値閾値はOrganization Overlayへ送る。CORE-02のretrieval/memory定
• EA · CORE-05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read/write境界、permission scope、dry-run、confirmation、idempotency、compensation、undo、human escalation、action evidenceを定義する。目的は「人が承認した」「toolがsuccess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
• EA · CORE-06プロンプトと設定の管理CORE-06は、promptと周辺configurationを再構成・比較・承認・release・rollbackできるversioned entityとして管理する。目的は「prompt文字列は同じ」「昨日と同じmodel名」を再現性の証拠とせず、実際のbehaviorを変える構成要素とenvironment差を一つのrelease lineageへ結ぶことである。
• EA · PM-CLAUDE-CORE-01CLAUDE：状態を持つAIの運用契約This mapping binds Anthropic Messages, Message Batches and Claude Agent SDK session, resume, fork, hook and file-checkpoint surfaces to CORE-01. Provider dialogue/session state is not the canonical business task record.
• EA · PM-CLAUDE-CORE-03CLAUDE：タスク分解と処理工程CORE-03のstage、artifact、handoff、parallel/serial、resume/retry、verification、transaction境界をClaude Agent SDK/Claude Codeの公開surfaceへ対応づける。会話session、subagent、tool result、hook、permission、filesystem、外部systemを同一状態として扱わない。S063 Froz
• EA · PM-CLAUDE-CORE-04CLAUDE：モデル・ツール・情報源・状態の選択CORE-04のmodel / tool / source / state routing、fallback、batch、observability契約をClaude API、Message Batches、service tier、Claude Agent SDKへ対応づける。Claude.ai、Claude API、Agent SDK、Claude Code CLI、Bedrock、Google Cloud、Managed Agen
• EA · PM-CLAUDE-CORE-05CLAUDE：エージェントの副作用・復旧・人への引継ぎCORE-05のread/write境界、scoped permission、確認、receipt/readback、idempotency、補償、undo、human escalationをClaude API tools、MCP connector、Claude Agent SDK／Claude Codeへ対応づける。modelのtool_use、permission allow、hook通知、tool result、file ch
• EA · PM-CLAUDE-CORE-06CLAUDE：プロンプトと設定の管理CORE-06のversioned configuration bundle、declared/effective差、environment diff、canary、rollbackをClaude API、Claude Agent SDK、Claude Codeへ対応づける。対象はsystem prompt、settingSources、settings/CLAUDE.md/skills、model/effort、tools、struc
• EA · PM-GEMINI-CORE-03GEMINI：タスク分解と処理工程CORE-03のstage、artifact、parallel/serial、retry、verification、transaction境界をGemini系の公開surfaceへ対応づける。Gemini Appsのchat/Gem、Gemini API、ADK、Vertex AI/Google Cloudの実行基盤を同一機能として扱わない。公開仕様、author-maintained issue、CORE-03のlocal LangG
• EA · PM-GEMINI-CORE-04GEMINI：モデル・ツール・情報源・状態の選択CORE-04のmodel / tool / source / state routing契約を、Gemini Apps、Gem、Gemini API、ADK、Vertex AIへ対応づける。各surfaceのmodel名、tool、state、batch、quotaを一つの自動routerとみなさず、公開仕様、公開failure signal、組織観測を分離する。価格・quota・tenant設定・内部routingはcurrent値
• EA · PM-GEMINI-CORE-05GEMINI：エージェントの副作用・復旧・人への引継ぎCORE-05のread/write境界、confirmation、idempotency、recovery、undo、human escalationを、Gemini Apps、Gemini API、ADK、Vertex AI系runtimeへ対応づける。公開機能の存在を、trusted approval、exactly-once、external readback、完全undo、tenant採用の証拠へ昇格しない。CORE-05のl
• EA · PM-GEMINI-CORE-06GEMINI：プロンプトと設定の管理CORE-06のconfiguration bundle、version、digest、lineage、environment diff、canary、rollbackを、Gemini Apps/Gems、Gemini API、Vertex AI Prompt Managementへ対応づける。UIの保存、prompt version、model名、restore機能の存在を、composite release bundle、backe
• EA · PM-GPT-CORE-04OpenAI / GPT：モデル・ツール・情報源・状態の選択CORE-04のmodel / tool / source / state routing契約を、OpenAI API、Responses、Chat Completions、Batch、background mode、Agents SDKへ対応づける。ChatGPT UI、API endpoint、SDK default、application-owned routerを別surfaceとして扱い、価格・quota・tenant設定・内
• EA · PM-GPT-CORE-05OpenAI / GPT：エージェントの副作用・復旧・人への引継ぎSource: OpenAI, Human-in-the-loop, [ ; accessed 2026-09-08; sections Marking tools that need approval / How the approval flow works / Automatic approval decisions / Long-running approvals. New source EXT-C05-001.
• EA · PM-GROK-CORE-01GROK：状態を持つAIの運用契約This mapping binds xAI Responses, stored continuation, deferred Chat Completions, Batch API, function calling, ZDR and the official Python SDK to CORE-01. Provider response, request, batch and tool-call states are runtim
• EA · PM-GROK-CORE-03GROK：タスク分解と処理工程This mapping binds xAI Responses, function/tool calling, Multi-Agent, Remote MCP, context compaction, WebSocket mode, deferred requests and Batch to the existing CORE-03 contract. Provider continuation, tool-loop complet
• EA · PM-GROK-CORE-05GROK：エージェントの副作用・復旧・人への引継ぎCORE-05のproposal、permission、confirmation、execution、receipt/readback、idempotency、compensation、undo、human escalationを、xAI Responses／Chat、client-side function、server-side tool、Remote MCP、deferred／Batchへ対応づける。modelのtool call
• EA · PM-GROK-CORE-06GROK：プロンプトと設定の管理CORE-06のversioned composite configuration、declared/effective差、environment diff、canary、rollbackをxAI APIへ対応づける。対象はrequest message、model/alias、sampling/reasoning parameter、client/server/MCP tool、Collection/file source、struc
• EA · ORG-CORE-03組織での適用：タスク分解と処理工程組織固有の承認、実行surface、artifact、retry、保持、監視の値をCoreとProduct Mappingから分離する。既知なのは、業務Geminiへのfile sync・API・直接統合は禁止され、chatへのsynthetic prompt投入とGem構築試験は可能候補という境界である。製品defaultや公開issueから組織値を補完しない。
• EA · ORG-CORE-04組織での適用：モデル・ツール・情報源・状態の選択組織固有のroute owner、approved model/surface、risk/loss budget、fallback、state handoff、監視値をCore/Product Mappingから分離する。既知の境界は、業務Geminiへのfile sync・API・直接統合は禁止、synthetic promptによるchat試験とGem構築試験は可能候補、というものである。公開product defaultやcomm
• EA · ORG-CORE-05組織での適用：エージェントの副作用・復旧・人への引継ぎ組織固有のapproved action surface、permission、approver、risk threshold、idempotency、receipt/readback、undo、recovery、incident ownerをCore/Product Mappingから分離する。既知の境界は、業務Geminiへのfile sync・API・直接統合は禁止、Gemini chatへのsynthetic prompt投入と
• EA · ORG-CORE-06組織での適用：プロンプトと設定の管理組織固有のapproved configuration surface、owner、approver、version ledger、source policy、release/canary/rollback、retentionをCore/Product Mappingから分離する。既知の境界は、業務Geminiへのfile sync・API・直接統合は禁止、chatへのsynthetic prompt投入とGem構築試験は可能候補、とい
• EA · SOURCE_REGISTRY根拠資料と検証記録No new external source or experiment was promoted. PUBLICATION_GATE_CENSUS.md and evidence/INT-PUB-GATE-022/PUBLICATION_GATE_CENSUS.json classify the remaining publication routes. DOI 10.1016/j.scico.2026.103530 / PII S0
• 用語 · IDX-C05-005操作できたか、まだ分からない状態時間切れや中止、返事の消失などによって、操作先で実際に処理が確定したかを、こちら側から判断できない状態です。
• 用語 · IDX-C05-004操作証拠連鎖proposal、approval、attempt、external 受付・受領の記録、実物を開き直して確かめること、business acceptanceをIDでjoinした記録
• 用語 · IDX-C06-019active deprecated prompt dependency現在利用可能な旧prompt objectと、2026-11-30停止予定のforward dependencyを分離
• 用語 · IDX-C04-013API revisionもstate経路AIの製品や種類 IDが同じでもrequest/response/現在の状態 schema revisionが変われば担当の引き継ぎ parserが破綻し得るためroute descriptorへ版を含める
• 用語 · IDX-C05-029approval / canonical operation digest split操作画面/callback承認とtarget/argument/参照する資料 snapshotをbindするapplication digestを分離
• 用語 · IDX-C05-003承認bindhuman approvalをaction summary digestへ結び、target/argument/参照する資料/版変更時に失効させる
• 用語 · IDX-C05-039async result availability / human acceptance splitdeferred/Batch 進み具合・single retrievalと承認、external completion、incidentを分離
• 用語 · TERM-EXT-0003バッチAPI多数のソフト同士がやり取りする窓口リクエストをJSONL入力ファイルとしてまとめて非同期処理するソフト同士がやり取りする窓口実行方式。OpenAI Batch ソフト同士がやり取りする窓口ではcompletion_windowは現在24hのみで、同期ソフト同士がやり取りする窓口より低コスト・高いrate-limit headroomを提供する。
• 用語 · IDX-C04-019Batch結果のcustom ID結合input/output順序に依存せず一意custom IDで結果を要求へjoinし、expired時の完了・未完了を分離する
• 用語 · IDX-C01-040batch drained / business completion splitnum_pending=0内のsuccess/errorとcancel済みpartial resultを受入判定から分離
• 用語 · IDX-C01-033batch result / business completion splitunordered・partial・cancel・expiryをcustom_idで結合し、batch終了と業務完了を分離
• 用語 · IDX-C04-027batch terminal / per-request acceptance splitbatch終了とunorderedな個別succeeded/errored/canceled/expired、業務受入を分離
• 用語 · IDX-C03-020blocking guardrailと並行guardrailの境界agent/AIが使う操作機能開始前に拒否するblocking検査と、実行と同時に走り開始済み処理を完全には防げないparallel検査を区別する
• 用語 · IDX-C04-022canonical dateless ID / legacy alias split4.6+固定IDと旧世代の最新snapshot pointerを分離
• 用語 · IDX-C05-002正規化操作preview、approval、execute、再実行が同じoperation/target/arguments/版/digestを参照するrecord
• 用語 · IDX-C04-008能力損失停止代わりの手段への切り替え差分でauthority/citation/freshness/現在の状態/execution等の必須能力がloss budgetを超えた場合、利用可能でもrouteせず停止する
• 用語 · IDX-C01-027carrier-specific retentionresponse、conversation、background temporary storage、session 裏側の保存・処理システムごとに保持・削除証拠を記録
• 用語 · IDX-C04-028CLI telemetry / authoritative final state splitAgent 開発用の道具一式経由CLIのspan/metric/logと作成・保存した成果物・外部system 実物を開き直して確かめること・最終受入を分離
• 用語 · IDX-C04-025client tool / server tool execution splitstructured proposal、application execution、Anthropic execution、external 受付・受領の記録を分離
• 用語 · IDX-C05-033client tool proposal / local execution splitAIの製品や種類 callとapplication 許可・execution・external 操作の確定を分離
• 用語 · IDX-C06-024code rollback / release rollback splitprior 操作の確定復元とdependency・deployment・evaluation・実物を開き直して確かめることを含むrelease 操作や変更を元に戻すことを分離
• 用語 · IDX-C06-020code-managed prompt / composite release split参照する資料 code内prompt版とAIの製品や種類/AIが使う操作機能/参照する資料/policy/environment/evalを含むrelease bundleを分離
• 用語 · IDX-C03-017コード主導・LLM主導orchestration分離stage順序・loop・parallelismをcodeが固定する経路と、LLMが担当の引き継ぎ/AIが使う操作機能を選ぶ経路を別あらかじめ決めた取り決め・別failure profileとして扱う
• 用語 · IDX-C03-034compaction continuity / audit completeness splitverbose AIが使う操作機能履歴を落とし得るopaque compactionと外部stage ledgerを分離
• 用語 · IDX-C05-007補償と取消しの分離compensationを別の修復side effect、undoを元状態復元能力として別評価する
• 用語 · IDX-C06-012構成可観測性declared、exported、現在の-実物を開き直して確かめること、behavior-observedのどこまで取得できるかをsurface別に記録する
• 用語 · IDX-C03-015承認並列resume欠落同一turnの確認付きAIが使う操作機能と通常AIが使う操作機能がpause/resumeを跨ぐ際、結果eventと外部side effectが非対称に残るfailure class
• 用語 · TERM-EXT-0023コネクタAI/AIの製品や種類から外部サービスへ接続し、そのサービスの情報取得や操作能力を利用可能にする接続機能。OpenAI Responses ソフト同士がやり取りする窓口のlegacy built-in connectorsではconnector_idとOAuth tokenで第三者サービスへ接続する。MCPというprotocol一般やplugin packageとは分離する。
• 用語 · IDX-C05-021consequential confirmationconfirmation differs from business authority and 操作の確定
• 用語 · IDX-C05-038continuation / durable action ledger splitprevious response・encrypted/compacted carrierとexternal 操作の確定 判断の根拠を分離
• 用語 · IDX-C01-026conversation / source-of-truth splitdurable conversation itemsと権威参照する資料 snapshot・作成・保存した成果物正本を分離
• 用語 · IDX-C03-022会話item≠成果物versionmessage/AIが使う操作機能-call/AIが使う操作機能-outputのdurable conversation itemを、版・digest・元になったものや変更のつながり・保持方針を持つintermediate 作成・保存した成果物と同一視しない
• 用語 · IDX-C06-023declared / effective prompt configurationAgent定義値とRunConfig・environment・AIの提供元 default適用後の実効構成を分離
• 用語 · IDX-C06-027declared settingSources / actually loaded sourcesomitted、empty、explicitと実読込path/hash/effective valuesを分離
• 用語 · IDX-C01-039deferred request / single retrieval202 pending、24h expiry、single retrievalをtask completion・作成・保存した成果物 acceptanceから分離
• 用語 · IDX-C04-006縮退運転通常route不能時に許可操作と能力損失を狭めた別あらかじめ決めた取り決めで継続する
• 用語 · IDX-C03-014決定的workflowとLLM計画の分離AIの製品や種類が次手を選ぶagentと、実装者が順序・並列・loopを固定するworkflow agentを別の実行契約として扱う
• 用語 · IDX-C06-018編集者≠release承認者Gem editorがinstructions/files変更・削除・共有できても、独立approver、approval digest、release acceptanceを自動的に満たさない境界
• 用語 · IDX-C03-032encrypted subagent carrier / auditable artifact splitopaque encrypted 現在の状態をparse可能なversioned 作成・保存した成果物/受付・受領の記録へ昇格しない
• 用語 · IDX-C04-017endpoint形状別state adapterResponses Items、Chat Messages、Conversation/previous response、instructions、AIが使う操作機能 outputを同一現在の状態とみなさず、route変更時に版付きadapterで検証する
• 用語 · IDX-C05-008人手引継ぎpacketstop reason、操作の確定 現在の状態、receipts/実物を開き直して確かめること、残留risk、安全な選択肢、期限、ownerを人へ渡すrecord
• 用語 · IDX-C05-023exact-call approval / sticky decision splitcall固有の承認判断と、同一AIが使う操作機能 identityへrun内で持続する判断を分離する
• 用語 · IDX-C05-016実験的confirmation≠信頼済み承認productがdialog、hint、payload、confirmed flagを提供しても、canonical operation、trusted renderer、digest binding、理解率を別検証する境界
• 用語 · IDX-C04-016明示modelとSDK既定値の分離requestで固定したAIの製品や種類 identityと、AIの製品や種類省略時に開発用の道具一式が適用するdefaultを別routeとして記録する
• 用語 · IDX-C04-009循環fallback防止代わりの手段への切り替え graphのroute visited集合、attempt/wall-clock budget、同一error hashで再入を検出・停止する
• 用語 · IDX-C04-003縮退能力損失契約代わりの手段への切り替えで失うexecution、freshness、coverage、現在の状態、判断の根拠等を明示しloss budget超過時に停止する
• 用語 · IDX-C05-031file checkpoint / external rollback split追跡対象local fileのrewindとBash・remote・subagent・conversation・external effectを分離
• 用語 · IDX-C01-035file rewind / effect rollback splittracked local file復元とBash・directory・remote/external effectの補償を分離
• 用語 · IDX-C05-010操作先を開いて、最後の状態を確かめる操作から返ってきた返事とは別に、実際の保存先や操作先をもう一度確認し、期待した状態になったか照らし合わせることです。
• 用語 · IDX-C06-032fixed model ID / effective composite release split同一AIの製品や種類 IDでもsystem/settings/tools/schema/environmentとsentinel結果を結合
• 用語 · IDX-C01-041function continuation / external receipt splitprevious_response_idによる継続と外部操作の確定・idempotency・受付・受領の記録・実物を開き直して確かめることを分離
• 用語 · IDX-C06-015Gem現在値≠release版Gemのname/instructions/Knowledgeを編集・保存できても、immutable 版、digest、approval、activationを別確認する境界
• 用語 · IDX-C03-018handoffとagent toolの分離active agentの所有権移転と、managerが所有権を保持してsub-agent結果をAIが使う操作機能 outputとして受ける構造を区別する
• 用語 · IDX-C04-002必須能力事前除外cost/latency最適化前にrequired capability欠落routeを候補から除く
• 用語 · IDX-C05-032hook event / authoritative acceptance splithook介入・通知と外部受付・受領の記録、verifier、final acceptanceを分離
• 用語 · IDX-C01-036hook event / authoritative receipt splithook callback・timeout・session eventと実AIが使う操作機能 受付・受領の記録・external 実物を開き直して確かめることを分離
• 用語 · IDX-C05-012重複抑止保持窓operation IDと初回結果を重複判定へ使える期間。期限外再利用、late arrival、他actor変更を別failureとして扱う
• 用語 · IDX-C03-026inherited permission / business authorization splitparentから継承するAIが使う操作機能 許可と業務対象の認可を分離
• 用語 · IDX-C03-031leader output / complete subagent lineage splitleader-visible call/finalとsubagent intermediate 現在の状態/AIが使う操作機能/output/作成・保存した成果物受入を分離
• 用語 · IDX-C06-029local / cloud configuration splitlocal user/project-local sourcesとcloud shared/server-managed sourcesを別environment化
• 用語 · IDX-C03-021session ack消失再送session appendが操作の確定済みでもackを失った場合、pending inputの再送で重複し得るfailure class。dedup/実物を開き直して確かめることを要求する
• 用語 · IDX-C05-036MCP allowlist / approval splitnon-empty AIが使う操作機能 filter・token到達性とbusiness grant、受付・受領の記録、実物を開き直して確かめることを分離
• 用語 · IDX-C05-022MCP approval / call trajectoryimported tools and call output differ from downstream 誰が何を使えるかの管理 and final 現在の状態
• 用語 · IDX-C05-028MCP filter / downstream IAM splitconnector allow/deny/per-AIが使う操作機能設定とOAuth実対象の範囲・外部object 誰に見せるかを定めた一覧を分離
• 用語 · IDX-C03-033MCP reachability / approval splitAIの提供元-managed MCP接続とAIが使う操作機能 allowlist、upstream認可、業務承認、受付・受領の記録/実物を開き直して確かめることを分離
• 用語 · IDX-C06-026minimal / preset / custom system prompt identity開発用の道具一式 default、Claude Code preset、application custom promptを別config entity化
• 用語 · TERM-EXT-0024モデルコンテキストプロトコルAI application/clientを外部のtools・resources・prompts等へ標準化された形で接続するopen protocol。MCP serverはcapabilityを公開し、MCP client/hostが接続して利用する。個別connector、plugin package、単一AIが使う操作機能とは分離する。
• 用語 · IDX-C05-020model replay / tool idempotency splitAIの製品や種類 requestの再送安全制御は外部AIが使う操作機能の重複効果抑止ではない
• 用語 · IDX-C04-023model snapshot / serving infrastructure splitweight/config固定とrequest router・safety classifier・sampling等の周辺変更を分離
• 用語 · IDX-C06-017最新Drive参照GemがDrive fileのmost recent 版を使うため、instructions不変でも参照する資料 contentが変化し得るdependency
• 用語 · IDX-C05-006非冪等停止idempotency不明/非対応かつexternal 現在の状態未照合なら再実行せず、reconcile/manualへ送る
• 用語 · IDX-C06-031output schema / full output contract splitdirect-output schemaとCitations/AIが使う操作機能/thinking互換、保存しておく期間、business validationを分離
• 用語 · IDX-C05-035parallel tool calls / safe parallel commit split既定の複数call提案とshared-writeのserial/lock/single-flightを分離
• 用語 · IDX-C03-030parallel tool proposal / safe parallel execution splitdefault parallel call生成とshared-write/side-effectの並列安全性を分離
• 用語 · IDX-C03-024partial / completion splitmaxTurns partialをterminal successとして扱わない
• 用語 · IDX-C05-027permission / business authorization split開発用の道具一式 AIが使う操作機能 gateと参照する資料 誰に見せるかを定めた一覧・recipient権限・業務認可を分離
• 用語 · IDX-C05-009操作権限scope利用する人やシステム/delegator/resource/operation/arguments/data/environment/time/uses/policy 版を限定した許可
• 用語 · TERM-EXT-0022プラグインAIアプリケーションへ再利用可能な能力を追加する配布・導入単位。現行OpenAI Pluginsではskills、MCP設定、またはその両方をpackageし、必要に応じて操作画面やlifecycle hookも組み合わせる。protocolそのものや個別AIが使う操作機能とは分離する。
• 用語 · IDX-C05-018UI取消し後残留productのUndoがprimary 現在の状態を戻しても、通知・email等のsecondary effectまたはbackground actionが残り得る状態
• 用語 · IDX-C06-037prompt cache hit / release identity splitexact-prefix reuseとconfig digest・behavior同値・操作や変更を元に戻すこと成功を分離
• 用語 · IDX-C06-030prompt cache key / release identity splitprefix hash・TTL・再利用のための一時保存 hitをcomposite releaseやbehavior同値へ昇格しない
• 用語 · IDX-C06-022prompt config pre-dispatch validationinvalid ID/版/variablesをAIの提供元送信前にtyped schemaで拒否する
• 用語 · IDX-C06-016prompt部品復元Vertexの過去prompt 版 restoreをprompt componentの復元として扱い、deployment/参照する資料/AIが使う操作機能/policy/eval/実物を開き直して確かめることを別検証する
• 用語 · IDX-C05-037provider call ID / caller operation ID splitresponse/AIが使う操作機能 call identityと再試行を跨ぐdedup identityを分離
• 用語 · IDX-C04-018検索raw evidence明示取得citationだけでなくretrieval結果を監査する場合、raw resultの明示includeとfilter/vector-store identityをroute recordへ結合する
• 用語 · IDX-C05-001読取・書込境界read/list/draftからsend/create/update/削除/share/publish等の外部状態変更へ移る明示gate
• 用語 · IDX-C05-015復旧失敗残差compensationが失敗または部分成功したとき、元操作の外部effectを消去済みとせず証拠と残留riskを保持する状態
• 用語 · IDX-C03-027recursive hook / bounded pipelinehook起点subagentの再帰をtop-level markerとdepth/turn上限で閉じる
• 用語 · IDX-C06-039release note / complete effective configuration splitchange announcementと全default/hidden 裏側の保存・処理システム/live 利用組織ごとの領域 configの復元可能性を分離
• 用語 · IDX-C06-033rendered request / managed prompt release splitsystem/user messagesとtemplate/版/variables/approval digestを分離
• 用語 · IDX-C04-010request単位・試行単位の分離一つのbusiness requestと内部再実行/代わりの手段への切り替え attemptを別ID/集計にし、cost/log/callback/incident増幅を観測する
• 用語 · IDX-C03-029request-local turn limit / global workflow bound splitclient-AIが使う操作機能継続で初期化するmax_turnsとtask全体のstep/depth/time/token/cost上限を分離
• 用語 · IDX-C06-034requested alias / effective model splitstable/latest/date pin/redirectとresolved AIの製品や種類・effort・price/capabilityを分離
• 用語 · IDX-C01-042requested model / observed route splitpublic AIの製品や種類名、requested AIの製品や種類、response fingerprint/header、開発用の道具一式 build、actual routeを別identity化
• 用語 · IDX-C04-026requested tier / observed tier splitservice_tier=auto指定とresponse usage上の実assigned tierを分離
• 用語 · IDX-C01-025response / task state splitAIの提供元 responseの実行状態と業務taskの現在の/acceptance 現在の状態を分離
• 用語 · IDX-C06-036response continuation / configuration release splitstored history/previous response IDとtemplate/AIが使う操作機能/参照する資料/AIの製品や種類 releaseを分離
• 用語 · IDX-C03-028result message / business acceptance splitfinal text・usage・session IDと作成・保存した成果物/external 実物を開き直して確かめること/受入を別event化
• 用語 · IDX-C05-017resume時tool複数回実行workflow resumeがcompleted eventを復元してもAIが使う操作機能を複数回実行し得るため、operation ID、dedup、実物を開き直して確かめることをAIが使う操作機能/application側で要求する
• 用語 · IDX-C01-034resume / fork lineage既存session継続と新sessionへの履歴分岐をparent/fork ID・参照する資料 snapshotで分離
• 用語 · IDX-C04-020retryとfallbackの分離同route再試行とAIの製品や種類/AIの提供元/endpoint変更を別eventにし、response開始、visited route、capability loss、wall-clockでloopを止める
• 用語 · IDX-C05-013承認者能力・独立性review担当者が対象riskを理解し、実行主体・system出力から十分独立してoverride/stopできるoversight条件
• 用語 · IDX-C04-011risk重み付き尾部集合通常業務分布と別に、低頻度・高severity taskの誤routeとabstentionを評価する集合
• 用語 · IDX-C04-007経路判断と最終受入の分離routerの選択結果とdownstream 作成・保存した成果物/business acceptanceを別の観測として評価する
• 用語 · IDX-C04-001経路選択契約task risk、必須能力、禁止操作、参照する資料/AIが使う操作機能/現在の状態、verifier、budget、代わりの手段への切り替え/stopをroute前に固定する契約
• 用語 · IDX-C01-030RunState / artifact acceptance splitresumable agent 現在の状態と成果物存在・digest・業務受入を分離
• 用語 · IDX-C06-038schema conformance / semantic acceptance splitAIの提供元 JSON-schema enforcement、client validation、business verifierを分離
• 用語 · IDX-C06-021SDK adapter / API lifetime splitv0.22.0 開発用の道具一式のprompt adapter存在とAIの提供元 prompt-object ソフト同士がやり取りする窓口存続を分離
• 用語 · IDX-C04-024SDK fallback trigger / capability equivalence splitprimary failure時代わりの手段への切り替え optionの存在と能力・現在の状態・品質同値を分離
• 用語 · IDX-C03-019SDK発生保証≠provider delivery保証開発用の道具一式がrun itemや状態を一度扱う性質と、AIの提供元応答・session append・外部副作用の重複なし配送を別に検証する
• 用語 · IDX-C05-034server-tool auto execution / business approval splitxAI自動実行とcanonical preview/approval digestを分離
• 用語 · IDX-C01-029session backend / task record split開発用の道具一式 history 裏側の保存・処理システムとcanonical Operating あらかじめ決めた取り決めを別所有・別復旧対象にする
• 用語 · IDX-C06-028settings precedence / semantic instruction conflictsetting override/merge規則と複数CLAUDE.mdのAIの製品や種類解釈を分離
• 用語 · IDX-C05-014単一実行制御≠冪等性同時attemptを一つに制限する制御。期限後再実行、late arrival、別processの重複を単独では防がない
• 用語 · IDX-C04-004state経路信頼境界route変更時に作成・保存した成果物/版/digest/再開に必要な記録/受付・受領の記録を要求し、欠落担当の引き継ぎを拒否する境界
• 用語 · IDX-C01-031stateless message / canonical task splitfull message historyとtask/現在の/参照する資料/作成・保存した成果物/acceptance正本を分離
• 用語 · IDX-C05-019sticky approval / per-action review splitrun内に残る承認判断と各操作の人手再審査を分離
• 用語 · IDX-C01-038store:false / ZDR / client-held stateserver non-storageとclient側の完全なhistory・暗号化現在の状態保存責任を分離
• 用語 · IDX-C01-037stored Responses / canonical task split30日AIの提供元 historyと業務task/参照する資料/作成・保存した成果物/acceptance正本を分離
• 用語 · IDX-C03-025subagent resume / external state splitagent/session履歴のresumeとfilesystem/external systemの復元・整合を分離
• 用語 · IDX-C03-023subagent summary / accepted artifact splitparentへ返るsummaryをversioned 作成・保存した成果物/受付・受領の記録/acceptanceへ昇格しない
• 用語 · IDX-C01-032synthetic history / provenance splitsynthetic assistant turnを起源・実行履歴・受入証拠へ昇格しない
• 用語 · IDX-C04-005高risk逃避high-risk taskでweak/cheap routeを選ばず、qualified routeまたはmanual gateへ送る
• 用語 · IDX-C04-014tool提案と実行の分離function callのname/args生成、application実行、external 実物を開き直して確かめること、business acceptanceを別eventにする
• 用語 · IDX-C05-026tool result / external receipt splittool_resultと外部systemのauthoritative 受付・受領の記録/実物を開き直して確かめることを分離
• 用語 · IDX-C05-025tool use / execution splitAIの製品や種類のstructured proposalとapplication/serverによる実行を分離
• 用語 · IDX-C05-030tool-use identity / operation idempotency split異なるtool_use_idでも同一業務operationをdedup・実物を開き直して確かめることする
• 用語 · IDX-C06-035tool/source name / composite component identity splitAIが使う操作機能 schema/implementation/allowlistとCollection/file/filter/snapshotを別版化
• 用語 · IDX-C04-021traceと最終受入の分離開発用の道具一式/ソフト同士がやり取りする窓口 traceを処理発生の観測とし、外部操作の確定、verifier、業務受入を別受付・受領の記録/eventでjoinする
• 用語 · IDX-C05-024trajectory trace / external final state splittrace/spanの実行経路記録と、外部systemのauthoritative 受付・受領の記録/実物を開き直して確かめること/操作の確定を分離する
• 用語 · IDX-C05-011信頼済み承認表示canonical operationのtyped fieldsから専用rendererがsummaryを作り、untrusted prose/Markdownとoperation 本文以外の付随情報を分離・sanitizeする
• 用語 · IDX-C06-025UI system prompt / API system prompt splitclaude.ai/mobileのprompt更新をClaude ソフト同士がやり取りする窓口 requestへ移さない
• 用語 · IDX-C04-012表示model選択≠backend固定操作画面で選択・表示されたAIの製品や種類名を観測事実として保持しつつ、裏側の保存・処理システム revision、silent 代わりの手段への切り替え、turn間維持を推定しない境界
• 用語 · IDX-C01-028webhook notification / acceptance splitresponse.completed通知とbusiness acceptance・external 実物を開き直して確かめることを分離
• 用語 · IDX-C03-035WebSocket continuation / durable recovery splitconnection内現在の状態、error eviction、25分上限とdurable task recoveryを分離
• 道具 · TOOL-0001ChatGPT文章やファイルについてAIへ依頼できる対話型サービスです。
• 道具 · TOOL-0025OpenAI Agents SDK for PythonPythonでAgentのツール利用や承認中断・再開を構成するSDKです。
• 道具 · TOOL-0026MCP InspectorMCPサーバーとの接続や公開ツールを確認する開発用の道具です。
• 道具 · TOOL-0027OpenAI Python SDKPythonからOpenAI APIを呼び出す公式ライブラリです。
• 道具 · TOOL-0028Claude対話・文章の整理・ファイルを使った相談に使う対話型AIです。
• 道具 · TOOL-0029Ollamaモデルの取得・ローカル推論・API経由の実行に使うローカルLLM実行環境です。
• 道具 · TOOL-0030LM Studioモデルの探索・ローカルチャット・ローカルサーバーに使うローカルAIアプリです。
• 道具 · TOOL-0031Hugging Face Hubモデルの探索・model cardの参照・ファイルの配布に使うモデル・データ共有サービスです。
• 道具 · TOOL-0032Transformers学習済みモデルの読込み・pipelineによる推論・モデル入出力の処理に使う機械学習ライブラリです。
• 道具 · TOOL-0034LangChainモデル連携・tool連携・agent構築に使うLLMアプリ開発ライブラリです。
• 道具 · TOOL-0035JupyterLabnotebook編集・cell単位の実行・ファイル閲覧に使う対話型開発環境です。
• 道具 · TOOL-0036Open WebUIチャット画面・対応モデル接続・会話管理に使うAI対話Web UIです。
• 道具 · TOOL-0037Gemini対話・文章の作成補助・回答の確認に使う対話型AIです。
• 道具 · TOOL-0078PostmanHTTP request・collection・応答確認に使うAPIクライアントです。
• 道具 · TOOL-0079BrunoHTTP request・ローカルcollection・collectionの履歴管理に使うAPIクライアントです。
• 道具 · TOOL-0080HTTPieHTTP request・JSON送信・応答表示に使うHTTPクライアントです。
• 道具 · TOOL-0082Robot Frameworkkeywordによるテスト・library連携・結果reportに使うテスト自動化frameworkです。
• 道具 · TOOL-0097Codex CLIrepository読取り・コード変更支援・tool実行支援に使うcoding agentです。
• 道具 · TOOL-0101MCP TypeScript SDKMCP client実装・MCP server実装・transport連携に使うprotocol SDKです。
• 道具 · TOOL-0134fzf候補の絞込み・対話選択・shell連携に使う対話型絞込みCLIです。
• 道具 · TOOL-0164CaddyHTTP配信・設定・reverse proxyに使うWeb serverです。
• 道具 · TOOL-0165nginx静的配信・reverse proxy・設定検査に使うWeb serverです。
• 道具 · TOOL-0166Traefik Proxyrouting・service接続・request転送に使うreverse proxyです。
• 道具 · TOOL-0188vLLMモデル推論・batch処理・API配信に使うLLM推論・servingソフトです。
• 道具 · TOOL-0189LiteLLMモデルAPI連携・接続設定・応答取得に使うLLM接続ライブラリ・proxyです。
• 道具 · TOOL-0190LlamaIndex文書取込み・index・queryに使うデータ連携・検索ライブラリです。
• 道具 · TOOL-0191Haystackcomponent・pipeline・検索連携に使う検索・LLM pipeline frameworkです。
• 道具 · TOOL-0192Semantic Kernelモデル接続・function連携・アプリ構成に使うAIアプリ開発SDKです。
• 道具 · TOOL-0193DSPysignature・module・評価連携に使う言語モデルprogram構成frameworkです。
• 道具 · TOOL-0194Sentence Transformers文埋込み・類似度・rerankingに使う埋込み・類似度計算ライブラリです。
• 道具 · TOOL-0195Gradio入力画面・関数の実行・出力表示に使うWeb UI作成ライブラリです。
• 道具 · TOOL-0196Streamlit画面作成・データ表示・widgetに使うデータアプリframeworkです。
• 道具 · TOOL-0197MLflowrun記録・parameter・metricとartifactに使う実験・モデル管理ツールです。
• 道具 · TOOL-0205Fluent Bit入力収集・filter・出力先への転送に使うログ・telemetry転送agentです。
• 道具 · TOOL-0213SOPS暗号化・編集・鍵管理連携に使う構造化ファイル暗号化ツールです。
• 道具 · TOOL-0216pass暗号化store・項目管理・GPG連携に使うpassword管理CLIです。
• 道具 · TOOL-0221Huginnagent・event・接続に使うevent駆動automationソフトです。
• 道具 · TOOL-0241Continueモデル接続・コード支援・変更確認に使う開発支援ツールです。
• 道具 · TOOL-0242aiderモデル対話・file編集・Git連携に使うCLI型AI coding支援です。
• 道具 · TOOL-0243Clineコード支援・tool実行・承認に使うAI coding agentです。
• 道具 · TOOL-0244OpenHands開発作業・隔離環境・変更確認に使う開発作業agent platformです。
• 道具 · TOOL-0245Difyモデル接続・workflow・検証に使うLLMアプリ構成platformです。
• 道具 · TOOL-0246Flowisenode連携・モデル接続・flow実行に使うLLM flow構成platformです。
• 道具 · TOOL-0247Langflowcomponent・flow・実行確認に使うAI workflow構成ツールです。
• 道具 · TOOL-0248Anthropic Python SDKMessages API呼出し・応答取得・例外処理に使うモデルAPI用Python SDKです。
• 道具 · TOOL-0249Google Gen AI SDK for Pythonモデル呼出し・入力構成・応答取得に使う生成AI用Python SDKです。
• 道具 · TOOL-0250Mistral AI Python SDKchat API・モデル指定・応答取得に使うモデルAPI用Python SDKです。
• 道具 · TOOL-0251Cohere Python SDKchat・embedding・rerank呼出しに使うモデルAPI用Python SDKです。
• 道具 · TOOL-0252Groq Python SDKchat API・応答取得・例外処理に使う推論API用Python SDKです。
• 道具 · TOOL-0253Hugging Face Datasetsdataset読込・split・変換に使うデータセット処理ライブラリです。
• 道具 · TOOL-0254spaCytoken分割・言語pipeline・言語的属性に使う自然言語処理ライブラリです。
• 道具 · TOOL-0255Hugging Face Accelerate実行環境設定・device配置・分散実行支援に使う機械学習実行支援ライブラリです。
• 道具 · TOOL-0256PEFTadapter設定・学習対象制御・adapter保存に使うparameter効率化学習ライブラリです。
• 道具 · TOOL-0257TRLtrainer・学習設定・結果保存に使う言語モデル学習ライブラリです。
• 道具 · TOOL-0258PyTorchtensor計算・自動微分・モデル実行に使う機械学習frameworkです。
• 道具 · TOOL-0259TensorFlowtensor計算・モデル学習・推論に使う機械学習frameworkです。
• 道具 · TOOL-0260scikit-learn前処理・分類と回帰・評価に使う機械学習ライブラリです。
• 道具 · TOOL-0261XGBoost表形式学習・予測・モデル保存に使う勾配boostingライブラリです。
• 道具 · TOOL-0262LightGBM表形式学習・予測・モデル保存に使う勾配boostingライブラリです。
• 道具 · TOOL-0263ONNX RuntimeONNX推論・execution provider・入出力に使うモデル推論runtimeです。
• 道具 · TOOL-0264OpenRouterモデル選択・API接続・利用量確認に使うモデルAPI接続サービスです。
• 道具 · TOOL-0265Perplexity Agent API回答生成・検索連携・参照情報に使う検索連携型生成APIです。
• 道具 · TOOL-0266llamafileモデル実行・ローカル推論・配布形式に使うローカルモデル実行ツールです。
• 道具 · TOOL-0267BentoML推論service・API構成・実行に使うモデル推論service構成frameworkです。
• 道具 · TOOL-0300asdfplugin・version選択・実行に使うruntime version管理ツールです。
• 道具 · TOOL-0306SchemathesisOpenAPI読込・入力生成・API検査に使うAPI仕様に基づく検査ツールです。
• 道具 · TOOL-0310OpenTelemetry Collectorreceiver・processor・exporterに使うtelemetry収集・転送agentです。
• 道具 · TOOL-0313Telegrafinput plugin・処理・output pluginに使うmetric収集agentです。
• 道具 · TOOL-0317Open Policy AgentRego policy・入力評価・判断結果に使うpolicy評価engineです。
• 道具 · TOOL-0322FastAPIroute定義・JSON応答・API仕様に使うPython Web API frameworkです。
• 道具 · TOOL-0336Expressroute・request処理・responseに使うNode.js Web frameworkです。
• 道具 · TOOL-0337Fastifyroute・schema・request処理に使うNode.js Web frameworkです。
• 道具 · TOOL-0338Honorouting・middleware・responseに使うWeb frameworkです。
• 道具 · TOOL-0339Flaskroute・request・responseに使うPython Web frameworkです。
• 道具 · TOOL-0340Djangoproject・URL routing・viewに使うPython Web frameworkです。
• 道具 · TOOL-0341Starletterouting・response・ASGI appに使うASGI Web frameworkです。
• 道具 · TOOL-0343htmxHTTP request・HTML部分更新・eventに使うHTML属性によるHTTP連携ライブラリです。
• 手段 · METHOD-0001ChatGPTからPlugin／Connectorで外部サービスを使うChatGPT内の接続機能を使って外部サービスの情報を扱います。
• 手段 · METHOD-0002公式アプリからChatGPTを使うスマートフォンまたはPCの公式アプリからAIへ依頼します。
• 手段 · METHOD-0011Python SDKからOpenAI APIを呼び出すPython programからAPI経路でAI機能を利用します。
• 手段 · METHOD-0012MCP Inspectorでserverのtool一覧を確認するMCP接続を検証し、serverが提示するtoolを確認します。
• 手段 · METHOD-0014Sheets APIで指定範囲を読む表計算の必要なセル範囲だけをAPIで取得します。
• 手段 · METHOD-0017jqでJSONの必要fieldを取り出すAPIなどから得たJSONをfilterで抽出します。
• 手段 · METHOD-0028Agents SDKで外部操作前に人の承認を挟む重要なtool実行を中断し、人が承認または拒否した後に再開します。
• 手段 · METHOD-0029ClaudeのWeb画面で文章の要点を整理する
• 手段 · METHOD-0030OllamaのCLIでローカルモデルへ質問する
• 手段 · METHOD-0031LM Studioの画面からローカルモデルと会話する
• 手段 · METHOD-0032Hugging Face Hubで利用候補モデルの条件を調べる
• 手段 · METHOD-0033Transformersのpipelineで文章を分類する
• 手段 · METHOD-0034llama.cppのCLIでGGUFモデルを実行する
• 手段 · METHOD-0035LangChainから設定したチャットモデルを呼び出す
• 手段 · METHOD-0036JupyterLabのnotebookでPythonの集計を試す
• 手段 · METHOD-0037Open WebUIを対応モデルへ接続して会話する
• 手段 · METHOD-0038GeminiのWeb画面で文章の下書きを作る
• 手段 · METHOD-0079Postmanで許可されたAPIのGET応答を確認する
• 手段 · METHOD-0080BrunoでHTTP requestをcollectionへ保存して再実行する
• 手段 · METHOD-0081HTTPieのCLIでHTTPのGET応答を読む
• 手段 · METHOD-0084k6で許可された検証APIへ小さな負荷試験を行う
• 手段 · METHOD-0097Claude CodeのCLIでrepositoryの構成を調べる
• 手段 · METHOD-0098Codex CLIでrepositoryの構成を調べる
• 手段 · METHOD-0099Gemini CLIで作業フォルダーの構成を調べる
• 手段 · METHOD-0102MCP TypeScript SDKで許可されたserverのtool一覧を読む
• 手段 · METHOD-0165Caddyで検証用の静的ファイルを配信する
• 手段 · METHOD-0166nginxで検証用の静的ファイルを配信する
• 手段 · METHOD-0167Traefikで検証用serviceへのroutingを確認する
• 手段 · METHOD-0189vLLMで検証用モデルの推論を試す
• 手段 · METHOD-0190LiteLLMから許可されたモデルAPIを呼び出す
• 手段 · METHOD-0191LlamaIndexで検証用文書を検索する
• 手段 · METHOD-0192Haystackで小さな処理pipelineを実行する
• 手段 · METHOD-0193Semantic KernelのPython SDKからモデルを呼び出す
• 手段 · METHOD-0194DSPyで構造を定義したモデル出力を試す
• 手段 · METHOD-0195Sentence Transformersで文章の類似度を比較する
• 手段 · METHOD-0196Gradioで検証関数の入力画面を作る
• 手段 · METHOD-0197Streamlitで検証用データの確認画面を作る
• 手段 · METHOD-0198MLflowで検証runの条件と結果を記録する
• 手段 · METHOD-0202SentryのPython SDKで検証用エラーを記録する
• 手段 · METHOD-0242Continueから検証用コードへの提案を得る
• 手段 · METHOD-0243aiderで検証用projectの小さな変更を作る
• 手段 · METHOD-0244Clineで承認しながら検証用の変更を作る
• 手段 · METHOD-0245OpenHandsで隔離した検証projectを編集する
• 手段 · METHOD-0246Difyで小さな検証用workflowを実行する
• 手段 · METHOD-0247Flowiseで検証用の対話flowを実行する
• 手段 · METHOD-0248Langflowで検証用のAI flowを実行する
• 手段 · METHOD-0279Polarsのlazy APIでファイルの抽出計画を確認する
• 手段 · METHOD-0282Playwrightで特定APIの応答を待って画面を検査する
• 手段 · METHOD-0318Sheets APIで離れた複数範囲をまとめて読む
• 手段 · METHOD-0321curlでHTTPの応答headerと本文を別々に保存する
• 手段 · METHOD-0322curlで転送時間を測り検証requestを比較する
• 手段 · METHOD-0344PlaywrightでAPI応答を固定して画面の境界条件を検査する
• 手段 · METHOD-0349Anthropic Python SDKで短い検証requestを送る
• 手段 · METHOD-0350Google Gen AI SDKで検証用の文章生成を試す
• 手段 · METHOD-0351Mistral AIのPython SDKから検証用のchatを呼ぶ
• 手段 · METHOD-0352CohereのPython SDKで文書のrerankを試す
• 手段 · METHOD-0353GroqのPython SDKで検証用モデルを呼ぶ
• 手段 · METHOD-0354Datasetsで検証用データのsplitと列を確認する
• 手段 · METHOD-0355spaCyで文章をtokenへ分けて属性を確認する
• 手段 · METHOD-0356Accelerateで小さな検証scriptの実行環境をそろえる
• 手段 · METHOD-0357PEFTで検証モデルのLoRA学習対象を確認する
• 手段 · METHOD-0358TRLのtrainerで小さな検証用の学習を試す
• 手段 · METHOD-0359PyTorchで小さなtensor計算を実行する
• 手段 · METHOD-0360TensorFlowで小さな分類モデルの学習と評価を分ける
• 手段 · METHOD-0361scikit-learnのPipelineで前処理と分類をまとめて検証する
• 手段 · METHOD-0362XGBoostで小さな表形式データの予測を検証する
• 手段 · METHOD-0363LightGBMで検証用の分類結果を評価する
• 手段 · METHOD-0364ONNX Runtimeで検証用ONNXモデルを実行する
• 手段 · METHOD-0365OpenRouterのAPIで指定モデルへ検証requestを送る
• 手段 · METHOD-0366Perplexity Agent APIの回答と参照先を原文で照合する
• 手段 · METHOD-0367llamafileで小さなローカル検証対話を行う
• 手段 · METHOD-0368BentoMLで検証用の推論serviceを起動する
• 手段 · METHOD-0407Schemathesisで許可された検証APIの仕様適合を調べる
• 手段 · METHOD-0423FastAPIで検証用のGET endpointを作って応答を確認する
• 手段 · METHOD-0437Expressで検証用のGET routeを作る
• 手段 · METHOD-0438Fastifyで検証用JSON endpointを確認する
• 手段 · METHOD-0439Honoで検証用routeを選んだruntimeから返す
• 手段 · METHOD-0440Flaskで検証用のGET routeを作る
• 手段 · METHOD-0441Djangoで検証用のURLとviewをつなぐ
• 手段 · METHOD-0442Starletteで検証用ASGI endpointを実行する
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