メモリ・コンテキスト・状態

記憶・セッション・保存と再開

90件の公開項目

• 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-022AI移行・乗り換え辞典AIの移行は、モデル名やAPI endpointの置換だけでは完結しない。instruction/prompt semantics、conversation/session state、memory/profile state、files/retrieval/index、tools/integration schemas、identity/permission/consent、workflow/agent/runtime、eval/au
• EA · EA-023ベンダーロックイン回避設計ベンダーロックイン低減は「完全なvendor neutrality」ではなく、lock-in surfaceを小さく可視化し、交換時に再構築する範囲を限定する設計として扱う。実装原則は PORTABLE CORE + EXPLICIT ADAPTERS + ISOLATED EXTENSIONS + EXTERNALIZED STATE + INDEPENDENT EVAL/AUDIT。
• EA · EA-025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controlへ圧縮する運用profileとして扱う。最低限の境界は、業務用identity/MFA、投入データ規則、vendor card、高影響操作のhuman checkpoint、cost ceiling、recovery kitの6つとする。
• 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-063AI Privacy Engineering「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、tool、memory、出力、ログまで処理面ごとに確認する必
• EA · EA-064AI Data／Memory Lifecycle専門編「Enterprise AIのmemory lifecycleは『覚える／忘れる』の二値ではない。session/raw event、派生summary、durable memory、revision、retrieval index、application state、logなどに別々のretentionとdelete semanticsが存在し得る。delete/resetを運用要件にする場合は、対象scopeとartifact、期待
• EA · EA-067Knowledge Freshness Engineering「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indexはそのための手段であり、それぞれの製品・connectorが同じ反映保証を持つとは限らない。」
• EA · EA-073Forms／Handwriting／Barcode 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provenanceを保持し、正規化・検証・認可・必要な人手確認を後段に置く。」
• EA · EA-076Time Series AITIME_SERIES_OPS_EVAL_V1. Keep forecasting, anomaly detection and predictive-maintenance decisioning distinct, with timestamp/data-quality/calibration/regime context and baseline comparison.
• EA · EA-078Solver／Rule Engine × LLMLLM-to-formalization/typed-input adapter plus deterministic solver/policy engine. Preserve solver status, constraint model, policy version, feasibility/optimality state and validation evidence.
• EA · EA-088GPU／NPU Capacity Planning「GPU/NPU capacityは、acceleratorの公称性能やVRAMだけでは決まらない。モデルartifact、precision/quantization、contextとconcurrency、KV cache、runtime、parallelism、interconnect、SLAを固定した実測単位で設計する。公開benchmarkはhardware/software構成を比較する重要な入口だが、別workloadの性
• 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-134LangGraph「LangGraphの公式Docsは、LLM stepと決定的stepを組み合わせる低レベルorchestrationとして、persistence・durable execution・streaming・human-in-the-loop等を記載している。これらは制御基盤の仕様候補であり、LLMの正しさ、side effectの安全性、全deploymentのSLAを自動保証しない。」
• EA · EA-135CrewAI「CrewAI公式Docsは、agent/crew/flow、状態、guardrail、memory、observability等の実装要素を記載し、Enterprise項目としてconsole/RBAC/connectorsも案内している。実際の利用可否・権限・plan/region・安全性は機能ごとにゲート確認が必要で、Docsの機能存在は業務保証ではない。」
• 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-240Structured Output／Schema ValidationStructured OutputやJSON Schemaは、LLM出力を機械処理しやすい構造へ制約し、parse/schema failureを減らすための境界です。schema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。
• 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-236ReBAC／Authorization Graph：OpenFGA・SpiceDBReBAC/Authorization Graphは、relationshipに基づくpermission decisionを中央化する仕組みであり、外部identity/session revocation、source-of-truth同期、application enforcementまで自動的に保証するものではありません。OpenFGA/SpiceDBではmodel/schema、relationship data、condit
• 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-245Dead Letter Queue／Poison Task運用Dead Letter Queue（DLQ）は、繰り返し失敗するmessage/taskを通常処理から隔離するための運用境界です。DLQへ移動したこと自体は、root causeの修復、messageの永久保存、外部side effectのexactly-onceを意味しません。
• EA · EA-1005外部STATE正本を使うAI定期実行のstale locator／cursor rollback境界外部STATEは再開の正本になり得るが、それだけで安全にはならない。cursorは対象identityとgenerationに結び付け、stale writerを拒否する。task-body versionや業務revision IDをpersisted-state schema identityの代替にしない。migrationのparse成功をsemantic correctnessと同一視しない。STATE rollbackを既発
• EA · EA-1010Prompt CacheをAI運用へ組み込む境界Prompt CacheはLLM入力prefixの再処理を減らし、latencyとinput costを改善し得るoptimization layerです。ただし、cache hitは会話memory、正本、監査証跡、同一出力の保証ではありません。cache missやexpiryが発生しても業務が正しく動く設計を基準にしてください。
• EA · EA-1011AI Use-Case Coverage「Enterprise AIの用途管理では、Actor、Task、Function、Sector、Modality、Autonomy、Riskを分離して用途プロファイル化すると、単一カテゴリでは失われる利用コンテキストと統制要件を追跡しやすい。これはNIST AI RMFのcontext mappingおよびOECDの多次元AI分類と整合する運用設計であるが、両機関がこの七軸schema自体を標準として規定しているわけではない。」
• EA · EA-1213Llama Open-weight Model-family Operating Profile「Llamaはオープンソースなので自由に使える」「Llama 4なら10M context」「self-hostすれば自動的にデータは外へ出ない」と一般化しない。
• EA · EA-1215NotebookLM Workspace／Source／Sharing／Grounding Operating Profile「NotebookLMはsourceだけを使うのでhallucinationしない」「citationがあるので検証済み」「Chat Viewならsourceは見えない」とは記述しない。「指定したNotebook/source set/account surfaceでgrounded outputを生成し、重要claimはcitation passageと原sourceをreadbackして検証する。sharing、sync、priva
• EA · EA-174MLflow：Tracking・Tracing・Registry・artifact accessを別の運用境界として管理するMLflowはTracking、Registry、Tracing等を統合できるが、運用上はTracking Server、backend store、artifact store、authentication/authorization、trace export、model promotionを別の境界として管理する。artifact access方式やtrace export先によってcredential/data boundaryが
• 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-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-233Edge WorkersをAIと業務システムの接着層として使うEdge Workerは、AIへの依頼を受け付け、認証、入力検査、接続先の選択、webhook、応答の転送を行う薄い接着層として利用できます。利用者に近い場所で動いても、モデルや原本データが遠ければ、全体の応答が速くなるとは限りません。長時間処理や業務状態の保存を一回のHTTP処理へ押し込まず、実行時間、永続化、認可、依存障害の境界を明示します。
• EA · EA-249ETL・ELTからAIの知識索引まで更新の成立を追うETLは取り出したデータを変換してから読み込み、ELTは読み込んだ後の基盤で変換します。AIの知識更新では、その後にも解析、分割、embedding、索引公開、権限の反映があります。取込ジョブが成功しただけで、検索や回答が最新・正確・閲覧可能になったとは判断できません。原本から検索可能な版まで、何がどこまで反映されたかを追います。
• 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-256KMS／HSM／Envelope Encryption for AIKMS/HSMはAI workloadのroot/key material保護と監査可能なcryptographic gateに有効です。ただし、KMS/HSMを利用しているだけでprompt、application memory、DEK cache、logs、vector data、tool actionまで自動的に安全になるとは扱いません。
• 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-273AI Change Freeze／Maintenance WindowChange freezeは選択した変更リスクを減らす統制であり、信頼性や完全なimmutabilityを保証しません。freeze、maintenance window、emergency exceptionを別の監査可能な状態として管理し、AI固有のchange surfaceを列挙して、変更後はauthoritative stateとbehaviorをreadbackします。
• EA · EA-277Data Masking／Tokenization before LLM「LLM前のmasking/tokenizationは機微データ露出を減らすcontrolであり、匿名化や漏えい防止の保証ではありません。必要データだけを送り、検出漏れ、tokenのlinkability、再識別鍵・mapping、quasi-identifier、ログ／cache、出力側を別々に管理します。可逆tokenの復元はLLMから分離した認可済み境界で行います。」
• EA · EA-281Tenant Isolation for Multi-tenant AI「認証由来のテナント文脈を全データ・操作経路へ渡し、保存先と実行主体の認可を強制して分離する」。一方、「テナントIDをプロンプトに書けば分離済み」「索引を分ければ全経路が安全」「専用GPUなら会話やログも分離済み」とはしない。
• EA · EA-283Cache Isolation／Cross-user Leakage対策「再利用を許す範囲を明示し、類似度とは独立した認可区画と失効制御を、保存・検索・同時要求の全経路で強制する」。一方、「IDをプロンプトへ混ぜれば分離済み」「類似度を上げれば漏えいしない」「TTLがあるので権限失効も即時」「修正PRがマージ済みだから全配備が安全」とはしない。
• EA · EA-285Human Escalation Policy／Handoff Design「停止範囲と責任者を定め、受領・判断・結果・再開を証拠で接続する」。一方、「メールしたので引継ぎ完了」「担当名があるので着手済み」「人の返答を受ければ無条件に再開」「判断を渡したのでAI側の責任は終了」とはしない。
• EA · EA-475AI PC・NPUの調達判断AI PCやNPUの調達は、公称演算性能や「AI対応」という表示だけでは判断できません。対象アプリケーション、モデル、精度形式、入力長、同時実行、OS、runtime、ドライバ、実行プロバイダの組を固定し、実際の処理先、品質、応答時間、消費電力、メモリ、保守条件を確認して選びます。NPUが搭載されていること、利用可能であること、選択したこと、対象処理がNPUで実行されたことは異なります。
• EA · EA-476通信断を前提にしたAI運用Offline-First AI Operationsは、ネットワークが切れてもモデルを実行できることだけを意味しません。通信断中に利用できるモデル・データ・権限・保存容量を明確にし、古い情報で許してよい処理と停止すべき処理を分け、再接続後に権限と状態を照合してから外部への変更を解放する運用です。推論の継続、業務行為の許可、キューの配送、外部状態の整合は別の成立条件です。
• 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-512AIメモリの削除伝播を検証するAIメモリの削除は、削除APIが成功した時点では完了と判定できません。元データ、会話要約、埋め込み、索引、検索キャッシュ、複製、バックアップへ対象がどこまで伝播したかを調べ、各保存面の削除状態と検証証拠を対応させる必要があります。読取時の不在、物理領域の回収、バックアップの失効は別の証明です。本項は削除要求から復元後の再照合までの運用を扱います。埋め込み残留の詳細はEA-513、訂正後の再計算はEA-514に接続します。
• EA · EA-513派生AIデータの消去と埋め込み・索引の残留管理原文を削除しても、その原文から作ったチャンク、埋め込み、索引、要約、評価用コピーまで消えたとは限りません。派生AIデータの消去では、元データとの依存関係、削除操作が及ぶ単位、検索からの不可視化、保存領域の回収、バックアップからの再導入、再生成を別々に管理します。EA-512が削除要求全体の伝播と証拠を扱うのに対し、本項は派生表現と保存層の残留を扱います。
• EA · EA-514AIメモリの訂正伝播と古い派生データの修復AIメモリの訂正では、元データの変更成功と、そのデータに依存する要約、ベクトル、索引、キャッシュ、検索結果の更新完了を分けます。正本が訂正済みでも、古い派生物が同じシステムに残り、回答へ再利用されることがあります。依存関係と版を管理し、影響する派生物を再計算し、提供経路で修復結果を再読込することが必要です。本項は訂正と収束を扱い、削除要求の伝播はEA-512、物理的な埋め込み残留はEA-513に接続します。
• EA · EA-515共有AIメモリのテナント分離共有AIメモリでは、利用者・チーム・顧客の識別子を保存するだけでは分離が成立しません。認証された主体から許可する範囲を決定し、読取、書込、更新、削除、要約、検索、キャッシュ、復元まで同じ範囲を適用する必要があります。検索だけにフィルタを付けても、別の経路で他テナントの記憶が更新・合成されれば分離は破れます。本項は共有メモリの権限伝播と運用検証を扱い、削除はEA-512、訂正収束はEA-514に接続します。
• 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-517情報区分に応じたAIメモリの保持期限とTTLAIメモリの保持は、すべての記憶へ同じTTLを付けるだけでは管理できません。情報区分、利用目的、元データの版、保持の根拠、起算点、派生物、保持例外を対応させ、期限到達、提供停止、削除指示、実削除、backupの失効を分けて確認します。TTLは製品の削除・失効機構であり、組織が定める保持要件全体と同じものではありません。
• EA · EA-518コンテキストの出所ラベルと指示・データの境界コンテキストには、現在の指示、利用者の入力、検索文書、toolの結果、過去の記憶、agentが作った要約など、異なる出所と役割の情報が混在します。出所ラベルはそれらを区別して追跡するために使います。ただし、本文中に「信頼済み」「system」「正本」と書いてあることは権限の証明ではありません。出所、生成・変換の履歴、現在の権限、鮮度、実際のprompt配置を分け、重要な操作の許可を参照データの記述だけから決定しない必要があります。
• EA · EA-529共有端末で前の利用者のAI会話と権限を引き継がせない店舗や倉庫の端末を交代で利用する場合、前の人をログアウトさせるだけでは、AIの会話・メモリ・添付資料・接続先権限の分離を保証できません。認証状態、画面と端末内データ、サーバーの会話、実行中の処理をまとめて利用者の境界へ結び付ける必要があります。次の利用者へ端末を渡す前に、残留情報の表示と旧権限での操作を防げたことを確認します。
• EA · EA-734Versioned evaluation datasets and reproducible PoV→production gates「versioned evaluation datasetを使えば本番品質が保証される」とは書きません。安全な表現は、「評価データ、対象構成、評価器、閾値、実行条件を版管理し、同じ判定手順を再実行できる状態を作ることで、PoVから本番昇格までの判断を追跡・比較しやすくする」です。再現性は評価手続の再実行可能性を指し、provider内部状態や確率的出力の完全同一を保証しません。
• EA · EA-739Human annotation QA／disagreement adjudication for AI evaluationAI評価で人間注釈を使う場合、単一ラベルを「正解」として保存するだけでは評価品質を監査できません。rubricとannotator trainingを版管理し、複数annotatorの独立判断、agreement/disagreement、adjudication、rubric改訂、最終ラベルまでのprovenanceを残します。特に主観的・境界的な評価では、disagreementは単なる誤差ではなく、曖昧な指示、edge case、
• EA · EA-746GPU sharing isolation decision：MIG vs time-slicing「MIGは対応GPUをhardware-levelのGPU instanceへ分割し、compute/memory resourceの分離と予測性を得る方式である。KubernetesのCUDA time-slicingは同一GPUを時間共有して収容密度を上げるが、replica間のmemory/fault isolationを提供しない。選択は利用率だけでなく、tenant/fault isolation、性能SLO、workload
• EA · EA-747GPU health diagnostics→自動quarantine/drain/remediation「GPU health automationは、診断signalを直接rebootへ結び付けず、detect・classify・quarantine・drain・remediation・再診断・recoveryを明示的な状態遷移として管理する。critical GPU faultでは新規割当停止に加えて既存workloadの安全な退避を検討し、mass quarantine用circuit breaker、drain/remediati
• EA · EA-749NCCL/RDMA fabric failureの観測・診断・復旧設計「NCCL/RDMA障害はNCCL errorだけで根因を決めず、RAS/diagnostics、GPU・NVLink・PCIe、NIC/RDMA、fabric、nccl-tests、framework eventを同一incidentで相関し、fault domainを段階的に狭める。正常時baselineを保存し、復旧後も同条件で再検証する。version依存の診断機能と設定はlive環境で確認する。」
• EA · EA-750Spot/preemptible GPUの中断前提設計とcheckpoint経済性「Spot/preemptible GPUは中断と再取得待ちを通常系として設計し、周期checkpointを主手段、provider通知をbest-effortの追加退避signalとして扱う。採否は時間単価だけでなく、失われるcompute、checkpoint I/O、restart/reload、capacity再取得、fallback、期限リスクを含む実効費用で判断する。」
• EA · EA-751KV-cache-aware routingを使うLLM serving control planeLLM servingのroutingは、単純なround-robinや現在負荷だけでなく、各workerに再利用可能なKV cache prefixがどれだけ存在するかと、prefill/decodeの進行中負荷を同時に評価できる。NVIDIA DynamoのKV-aware routerは、workerごとのprefix overlapとactive loadを組み合わせ、再計算するprefill量を減らしつつcache-rich
• EA · EA-753Confidential AI inferenceとremote attestationの信頼境界「remote attestationに成功すればConfidential AI inferenceは安全」とは断定しない。「CPU/GPU/driver/firmware/workload policy等のattestation evidenceをversioned policyで検証し、許可状態に一致した場合だけsecretや暗号化資産をreleaseすることで、機密AI workloadの実行環境に対する信頼境界を強化する」とする
• EA · EA-758multimodal media cacheのUUID衝突・tenant隔離evidence_as_of: 2026-10-27 JST
• EA · EA-798非同期Batch inferenceを独立execution tierとして設計する運用非対話・大量のLLM推論は、同期APIとは別の非同期Batch execution tierとして管理できる。Batchは低価格・高throughputに向く一方、queue、partial failure、expiry、cancellation、retry、result reconciliationを伴う。submit成功を処理完了とみなさず、immutable input manifest、provider job ID、reque
• EA · EA-957RAG削除を「要求送信」で完了扱いしないRAGや検索基盤の削除は、削除APIが成功応答を返したことだけで完了と判定してはいけません。少なくとも「削除要求を受理したこと」「管理面で対象ジョブや資源が消えたこと」「検索・取得面で対象データが再び返らないこと」を別の状態として記録し、必要に応じて派生物や外部保存先も個別に確認します。
• 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-02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」「sourceに忠実な生成」「sessionを越えて保持されるmemory/state」を分離し、企業AIのsource利用を検証可能な契約にする。
• 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-07評価データと公開前の評価契約CORE-07は、候補configuration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benchmark、平均score、model名、judgeの自然文だけをrelease根拠にしない。
• 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-02CLAUDE：検索・記憶・出典の対応付けCORE-02のpermission-aware retrieval、memory lifecycle、source binding、bounded long-context反証をClaudeの現行公開surfaceへ対応づける。Claude enterprise search／connectors、Messages APIのsearch-result・citations・Files、MCP connector、client-side
• 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-GEMINI-CORE-02GEMINI：検索・記憶・出典の対応付けこの文書は、CORE-02で閉じていないprovider実装・provider実機残差をGemini用のProduct Mappingへ渡すための境界票である。ここで仕様意図、OSS版、issue観測をGemini製品の安全性・可用性・tenant実測へ昇格させない。Q-C02-001/002とAUD-C02-008の残差だけを扱い、新テーマは追加しない。
• 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-GPT-CORE-01OpenAI / GPT：状態を持つAIの運用契約This mapping binds the provider's response, conversation, background execution, webhook, Agents SDK session, result, and RunState surfaces to CORE-01. It does not treat provider persistence as the authoritative business
• EA · PM-GPT-CORE-02OpenAI / GPT：検索・記憶・出典の対応付けこの文書は、CORE-02のQ-C02-001..004をGPT/OpenAIの現行surfaceへ対応づける。対象はChatGPTのCompany Knowledge／apps with sync／Projects／Memoryと、OpenAI APIのfile search／Retrieval／data controlsである。公開仕様、既存のprovider-neutral研究・local実験、本研究の分析を分離し、公開仕様だけで
• EA · PM-GPT-CORE-03OpenAI / GPT：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、OpenAI APIとOpenAI Agents SDKの現行公開surfaceへ対応づける。ChatGPT会話、Responses API、Conversations API、Agents SDK、application-owned workflowを同一run
• 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-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-02GROK：検索・記憶・出典の対応付けThis mapping binds xAI Collections, Collections Search, Files and ZDR to the existing CORE-02 contract. It does not treat collection membership, an API-key permission, an application-supplied metadata filter, a citation
• 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-04GROK：モデル・ツール・情報源・状態の選択CORE-04のmodel / tool / source / state routing、fallback、service capacity、cost/error observability契約をxAI APIへ対応づける。model alias/date pin、retired-slug redirect、search/tool、Priority/Default、rate limit、online/deferred/Batch、SD
• EA · PM-NOTEBOOKLM-CORE-02NotebookLM：検索・記憶・出典の対応付けThis supplement answers only REQ-NLM-20260909-001 and Q-NLM-SCOPE-001..004. Consumer/Workspace Gemini Notebook, Workspace admin controls, Gemini Notebook Enterprise, source ingestion, chat/notes, Studio artifacts and dow
• EA · ORG-CORE-02組織での適用：検索・記憶・出典の対応付けこの票は、組織・tenant・契約・管理設定・実測値をEnterprise AI CoreやGemini Product Mappingへ混入させないための空の受け皿である。未提供の値を既定値、製品仕様、匿名報告から補完しない。
• 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 · 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
• EA · INTEGRATION_READINESS_AUDIT統合時の整合性と残る制約INTEGRATION_READINESS_AUDIT-INT-022: final gate census grants CONDITIONAL_CLEARANCE_FOR_ASSEMBLY. IR-001/002/005/006/007/008 are closed or non-blocking under their existing canonical-input and layer-separation controls.
• EA · PUBLICATION_GATE_CENSUS公開判定と未解決事項APPROVED_FOR_PUBLICATION_WITH_DISCLOSED_RESIDUALS