モデル・サービス・契約

料金・提供条件・モデル選択

547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-013AI失敗事例・事故解剖大全AI事故はモデルが誤った瞬間だけを指すものではない。業務上の事故は、モデル・データ・ツール・製品制御・人間確認・通常のソフトウェア基盤の複数層を通って成立する。公開事例は各製品の現在の失敗率を示すものではなく、どの防護線が必要かを学ぶための事例として扱う。
• EA · EA-015AI監査・証跡設計大全AIシステムの監査可能性は、単一ログの有無ではなく、control/admin、identity/auth、data/retrieval、model request/result、tool/action、human approval/override、artifact/config/model provenance の各plane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。
• EA · EA-017AIコスト工学／ROI編token/list priceはEnterprise AIの総原価の一部にすぎない。比較単位は、固定したquality gateを通過した「accepted outcome 1件あたりのend-to-end cost」とし、model usageだけでなくtool/retrieval、storage/runtime、人間確認、失敗・再実行、observability/governance、固定費配賦を分離記録する。
• 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-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-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-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-026部門別実践版部門別AI運用は、営業用・人事用・法務用と別々のAIを並べることではない。共通のデータ境界、権限、正本、承認、評価、証跡のCoreを持ち、部門ごとに「何を正本とするか」「何をAIへ入れてよいか」「どの判断を人間が引き受けるか」「どの外部作用を承認するか」「何を証拠として残すか」を上書きする。部門名だけで安全性は決まらず、task、data、decision impact、external actionの組合せでgateを決める。
• EA · EA-029Enterprise 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・provider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source、eval、承認、readbackを結び付ける。
• 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-031AIアップデート互換性研究AI更新の互換性は、単一のversion番号やAPI疎通ではなく、wire/API、schema/tool、instruction、model behavior、state/storage、interoperability/protocol、operational、economic、governance/auditの九つの変更面を分離して評価する。API requestが成功することはWIRE_API_COMPATの一部しか確立しない。
• 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-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-040Enterprise AI Core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。provider固有機能とtenant実挙動は別レイヤ
• 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-046AI Gateway大全AI GatewayはAI trafficを共通のcontrol/enforcement pointへ集約する実装パターンとして扱う。単一の標準化済み製品カテゴリではない。共通Coreでは routing/fallback、provider/model abstraction、credential/auth boundary、rate/quota/budget control、AI-specific telemetry、policy h
• EA · EA-048Sandbox／Code Interpreter運用「AIによるコード実行は、モデル機能ではなくuntrusted workload executionとして管理する。container、gVisor型sandbox、microVMは隔離強度・互換性・運用コストが異なり、いずれも単独で完全な安全性を保証しない。Enterprise運用ではnetworkとsecretをdefault-denyにし、filesystem・syscall/device/capability・CPU/memor
• 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-050Desktop Agent／AI-RPA編「Desktop Agent／AI-RPAは、従来RPAをAIで置き換えた単一カテゴリではない。API、structured UI automation、vision/reasoning computer useは異なる失敗様式を持つ実行経路であり、同じidentity・policy・machine isolation・audit境界の下で使い分ける。GUI操作が可能であることは、業務ルール上正しいこと、権限上許可されること、再現可能で
• 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-054AI Kill Switch／Rollback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。Rollbackにはknown-good revisionの保持とversion provenanceが必要だが、モデルやworkflow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、model・prompt・workflow・tool
• 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-058Prompt／Instruction Configuration Management「Promptやsystem 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version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 revision、model、generation設定、tool/retrieval/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im
• 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-061AI向けData Classification「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、retrieval、tool、memory、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、authorization、destination p
• 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-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-066Identity-aware／ACL-aware 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
• 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-069Knowledge Graph × LLM「Knowledge Graph/GraphRAGは、文書間のentity・relationshipを構造化し、vector similarityだけでは扱いにくいmulti-hopやcorpus-levelの探索を補完できる。ただしgraphがLLMから生成される場合、そのnode/edge/summaryは原典から派生した推論・索引artifactであり、正しさは自動保証されない。導入時はprovenance、ACL、freshne
• 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-072Vision／Video AI大全「Vision AIは単一能力ではない。OCR、検出、localization、caption、visual reasoning、retrieval、moderation、video temporal analysisを能力単位で評価し、model/API revisionとsource locatorを保持する。専用Vision APIのstructured detector outputとMLLMの自然言語理解は補完関係にあり、片方
• EA · EA-074Translation／Localization 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。」
• EA · EA-075Geospatial 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、source、CRS、time、resolution、constraints、provenanceを保持する。地理空間foundation
• EA · EA-077Classical ML × Generative AIclassifiers/regressors/forecast models remain independent prediction services; LLM handles interpretation, orchestration and explanation around typed outputs.
• 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-079Digital Twin × 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
• 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-081Fine-tuning／Adapter／Distillation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artifactとfailure surface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 model、method、training data、artifact、evaluation、availabilityを
• 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-083Semantic／Prompt Cache“Prompt/context caching can reduce repeated-prefix processing cost and latency without reusing an old answer, while semantic response caching may skip inference by reusing an answer for a similar request. The latter ther
• EA · EA-084Batch AI“For non-urgent independent workloads, provider batch APIs can trade interactive latency for lower unit cost and higher bulk throughput. Treat batch as an asynchronous job system with explicit manifests, item IDs, reconc
• 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-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-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-093Quota／Rate-limit Engineering「Rate limitはエラー処理ではなくcapacity controlである。admission、queue、server hint、bounded retry、fallbackを一つの制御系として設計する。」
• EA · EA-102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provider契約は別確認が必要。」
• EA · EA-107Enterprise 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。」
• EA · EA-108AI Center of Excellence運用論「AI CoEという名称・標準権限をNIST/ISOが直接定義しているわけではない。本書では、両者が示す組織的リスク管理・policy/process・継続改善を提供する運用モデルとしてCoEを提案する。」
• 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-116Coding Agent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gate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。」
• EA · EA-118Meeting AI Governance「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artifact取得を扱う。これは会議AIの技術的control pointであり、参加者同意、法的適合、要約品質、tenant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。」
• EA · EA-119Voice 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control 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 handoffを保証しない。」
• EA · EA-128Adversarial multi-LLM「Adversarial multi-LLMは、攻撃側LLMを用いて対象LLMの有害応答や漏えい等を探索する研究ベースの評価方式である。研究例はあるが、異種化だけで網羅性・安全性・企業tenantでの再現を保証しない。」
• 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-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-136LlamaIndex Workflows「LlamaIndex Workflowsの公式Docsは、Pydantic event、型付きstep、実行・停止・timeout・streaming・context storeを使うworkflow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、production性能は別途検証が必要である。」
• 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-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-147Copilot Studio「Microsoft LearnのCopilot Studio overview（2026-08-22更新）は、agent・workflow・agent flow・connector・human reviewを一つのlow-code studioで組み合わせ、harness差による能力・課金差、analytics/evaluations、RBAC・cost管理を説明している。tenant・license・environment・conn
• EA · EA-148Google 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・approval・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
• EA · EA-149UiPath agentic automation「UiPathの公式Agents Docsは、agentを確率的・適応的な判断系、RPA robot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agentic automationを説明している。公式Docsの現行導線にはMaestro、Studio Web、connectors、data residency、評価・trace系の項目があるが、製品・license・region・workspace・modelの可用性と実測安全
• 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-151Zapier AI／Agents「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、audit API、log streaming等のenterprise機能が掲げられているが、plan・tenant・connection・実
• EA · EA-152Make「Makeの公式ページは、app・data source・AI model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、plan・region・MCP・権限・実測品質・費用は別途確認が必要である。」
• EA · EA-153Workato「Workatoの公式Docsは、Agent Studio・enterprise skills・knowledge・guardrailsと、MCPのComposer/Registry/Gateway/Runtime、connectivity・identity・auditability・billing/usageを企業AIのcontrol/execution planeとして案内している。これは公開機能導線の確認であり、license・t
• 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-156Airflow／Dagster／Prefect「Airflow 3.3.1はschedule・task・dependency・retry・timeoutを持つDag実行、Dagsterはasset/lineage/observability中心のdata orchestration、Prefect 3はPython flowのstate・retry・timeout・deploymentを公式Docsで説明している。これらはAgentの確率的判断を支える非LLMの実行・データ制御面と
• 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-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-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-164LiteLLM「LiteLLMは、Python SDKとProxy Serverを通じて複数LLM providerを共通インターフェースへ寄せ、routing／retry／fallback、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。provider互換性、品質、価格、データ処理、fallback安全性はrelease・model・設定単位で再確認する。」
• EA · EA-165OpenRouter「OpenRouterは、複数model/providerへのAPIアクセスを一つのrequest形状へ寄せ、tool callingではprovider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。」
• EA · EA-166AI Gateway群「AI Gateway群は、複数providerへの接続を集約し、routing／fallback、認証、rate limit、logging、cost、cache、policy等を実装するcontrol-plane群である。LiteLLM、OpenRouter、Vercel、Cloudflareの公式資料は機能境界が異なるため、共通機能と製品固有の実装・契約・版・地域・設定を分離して評価する。」
• 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-216OSS OCRスタック比較OCRは文字認識、layout・表処理、PDF再生成の役割を分けて選定します。文字の存在だけで読み順や数値を正しいと判断せず、モデルと設定を固定し、業務素材のgoldenへ照合します。
• EA · EA-218ElevenLabs Audio／Voice AgentsElevenLabsのTTS・STT・dubbing・sound・Voice Agentはmodel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。
• 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-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-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-001個人版／法人版クロスウォーク — plan/organization/modeをデータ保護・保持・管理権限・利用可能性・課金/上限・高度機能の条件に分解して比較する。「個人向けと法人向けAIの差は、使えるモデルや機能の数だけでは決まらない。データが学習に使われる既定値、保持・削除、管理者権限、接続先の認可、契約ごとの課金方式、管理対象ID、地域や段階的ロールアウトまでを分けて確認する。同じ製品名・同じモデル名でも、実際に使える能力やデータ境界はaccount、workspace、contract、mode、regionによって変わり得る。」
• 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-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-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-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-011Enterprise AIベンチマーク実験室Enterprise AIの評価は、公開leaderboardの単一scoreやmodel単体の比較だけで受入可否を決めず、実際に使うmodel・prompt・retrieval・tools・permissions・runtime・agent scaffoldを含む **System Under Test (SUT)** を、再現可能なfixtureとversion固定したgraderで測る。agentでは最終結果だけでなく、tool
• 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-1201Explainability／Interpretability／Explanation Fidelity「AIが判断理由を説明できる」と一括して表現せず、「特定の説明手法により、定義された対象・参照条件の下でモデル挙動の一部を説明または近似できる。説明の忠実性、安定性、理解可能性、適用範囲は別途検証が必要」と記述します。
• EA · EA-1203Predictive ML／Classical MLOps Production Lifecycle「定期的に再学習すればモデル劣化を防げる」「feature storeを使えばleakageはなくなる」「driftを検知すれば精度低下が分かる」と一般化しません。
• EA · EA-1205Model Privacy Attack Evaluation／Membership Inference／Inversion／Extraction学習済みAIモデルは、通常の推論APIとして提供されていても、学習データへの参加有無を推定するmembership inference、学習データの属性・代表情報を推定するmodel inversion/reconstruction、target modelの機能や知的財産を複製するmodel extraction/model theftの対象になり得る。これらは目的・必要アクセス・成功指標が異なるため、同じ「情報漏えい」として一括評価
• EA · EA-1208AI Supplier Warranty／Indemnity／Liability Allocation「ベンダーがAI出力を保証する」「著作権侵害はすべてベンダー負担」「enterprise契約なので責任はベンダーへ移転済み」と一般化しない。
• 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-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-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-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-172BraintrustBraintrustは、生成AI／エージェントの実験・評価と本番トレースを接続し、品質、失敗、コスト、レイテンシ等を継続的に検証するための運用基盤として利用できる。導入効果は、評価設計、計装範囲、データ境界、tenant／plan設定、組織固有の運用統制に依存するため、製品機能の存在を品質保証やコンプライアンス保証へ外挿してはならない。
• 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-176DeepEvalDeepEvalは、LLM/AIアプリをtest case・dataset・metric・traceに基づいて評価し、pytest/CIへ組み込めるlocal-firstのOSS evaluation frameworkである。end-to-end、trajectory、componentなど複数scopeを扱えるが、多くのmetricはLLM-as-a-judgeであり、pass/failは固定したdataset・metric・jud
• EA · EA-178Inspect AIInspect AIはmodelやagentをtask、solver、scorer等の構成で評価するframeworkである。実行結果を読む際は正誤、実行error、採点不能を区別し、得点とcoverageを併記する。frameworkと評価task集のrevisionも区別して保存する。
• EA · EA-179HELM — Enterprise AI運用での評価・再現性境界HELMはStanford CRFMのfoundation-model評価frameworkで、scenario・model interface・metric・artifactを標準化し複数leaderboardを再現可能に扱います。ただし単一の普遍的HELM scoreはなく、結果はsuite・scenario・dataset revision・model/provider ID・prompt/adaptation・metric・HE
• 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-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-231Object StorageをAI正本層にするObject Storage can serve as the canonical byte/evidence layer for AI workflows when the design binds each important artifact to an immutable version identity and content digest, uses provider-supported conditional writes
• EA · EA-250AIが使うデータの契約とスキーマ変更を管理するデータ契約は、作る側と使う側が、項目、型、意味、品質、更新、権限、変更手順を共有する約束です。AIが入力をそれらしく解釈しても、契約違反が直ったことにはなりません。項目名や型の互換性と、金額・時刻・対象集団等の意味の互換性を分け、変更の影響を検索、prompt、tool、評価データまで追います。
• EA · EA-257Confidential Computing／TEE × AIConfidential Computing／TEEは、定義したthreat modelの範囲でAI workloadのdata-in-useと実行環境をhost/operatorから隔離し、remote attestationをsecret/key releaseの条件にできます。 ただし、TEEやattestation PASSだけでapplication code、GPU、side channel、availability、pro
• 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-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-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-272Model／Tool Health Check設計「health checkが成功した」は、そのprobeが定義した時点・地点・契約を満たしたことだけを意味する。モデル品質、全tool、全tenant、end-to-end業務成功、将来の可用性を保証しない。
• 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-276AI Restore Drill／Disaster Recovery ExerciseDR drillは復旧手順を検証する証拠であり、将来の災害時成功を保証しません。AIシステムではinfra起動だけでなく、複数stateの整合性、model/tool/retrieval/policyを含むcritical journey、副作用隔離、failback/reprotectを検証し、観測したRTO/RPOと未検証条件を残します。
• EA · EA-279Consent／Purpose Limitation × AI Data Use「AIで個人データを使えるかは、同意の有無だけでは決まらない。目的、処理段階、法的根拠、再利用互換性、通知、権利処理を法域と実装境界ごとに確認し、承認済みpurposeをruntimeのdata-flow gateへ投影する。UNKNOWNを同意済み・互換ありと推測しない。」
• EA · EA-280Retention Policy for AI Conversations／Artifacts「保存先と派生先ごとに保持・利用停止・削除・確認の条件を定め、実行証拠を残す」。一方、「学習に使われないので保存もされない」「応答を消したので全派生物も消えた」「30日なら全製品・全契約で適合」とはしない。
• EA · EA-326モデル評価設計モデル評価は、対象modelだけでなくdataset、slice、metric、judge、baseline、run configurationをversion固定して比較する。全体平均だけで合否を決めず、重大sliceの回帰を独立して確認する。providerの評価サービスは実行基盤であり、組織固有の安全性や適合性を自動的に証明するものではない。
• EA · EA-399AI Quality Degradation Detection／品質劣化検知「drift detectorが反応したのでモデル品質が低下した」「eval scoreが維持されているので本番品質は安全」とは表現しません。安全な表現は、「固定回帰評価とfresh production sample、segment別品質、安全性、業務KPI、latency/cost、変更履歴を継続監視し、複数signalとreadbackで劣化候補を検出する。検出後はmodelだけでなくprompt、retrieval、tool、p
• EA · EA-440障害時フォールバック階層Enterprise AIのフォールバックは「失敗したら別モデルへ送る」だけでは成立しません。障害の種類を判定し、再試行、別capacity/deployment、別region、別provider/model、機能縮退、durable queueまたは人手移管を、品質・データ所在・権限・副作用の制約付きで順序化します。
• 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-480Insurance AI Operating Model／保険AI運用モデル保険AIの運用モデルは、一般AIガバナンスを共通controlとして再利用しつつ、保険法令、consumer outcome、use-case別risk、third-party model accountability、decision/appeal/correction evidence、regulatory examination evidenceをjurisdiction別のsector overlayとして統合する。具体的な義務
• 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-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-505Retry Storm / Circuit Breaker / Nested Retry Budget Composition「agentのrequest_limitだけでproviderへの総attempt数が保証される」とは表現しません。「retryを完全に排除すべき」とも表現しません。公開可能な主張は、複数層のretryは負荷を増幅し得るため、retry domainを列挙し、観測可能な層ごとにownerと有限budgetを定め、重複retryを抑制し、backoff/jitter、breaker/backpressure、attempt telemet
• EA · EA-506リース失効・タイムアウト・キャンセル後に残る「ゾンビ外部操作」をどう封じるかリース失効・heartbeat timeout・キャンセルは、スケジューラ上の所有権や待機を終わらせるための制御であり、旧実行主体の停止や既送信の外部副作用の取消しを一般には保証しない。可能な対象では単調なgeneration/fencing tokenをmutation境界で原子的に検証し、対応しない外部副作用ではstable operation identity、providerのdocumented idempotency、結果r
• 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-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-520Effective Instruction Contract Envelope「system instructionを設定した」ことと「そのinstructionが実行時に常に強制された」ことを同一視しない。監査可能なのは、組織が管理するinstruction revision、観測可能なprovider/model/runtime/configuration、明示したcomposition、指定した評価条件で得たbehavioral evidenceである。hidden provider instruction
• EA · EA-521Cross-provider Schema Loss Accounting Envelope「Structured Outputsを使えばJSON Schemaどおりになる」「三providerで同じschemaを使える」とは表現しない。安全な表現は、「各providerのdocumented subsetと実効strictnessをversion付きで確認し、canonical schemaからprovider schemaへの変換差分を記録し、生成後にcanonical constraintを再検証する。表現不能な重要co
• EA · EA-526自動化の例外処理が人の処理能力を超えないように設計するAIが処理できなかった仕事を人へ送れば、安全に運用できるとは限りません。人へ渡る件数、難しさ、再処理、担当者の空き時間を合わせて測り、受付量を制御する必要があります。自動化の成功率が上がっても、元の仕事量が増えたり、難しい案件だけが残ったりすると、人の待ち行列は増えます。例外処理の負荷モデルは、この出口の容量を見積もり、期限超過・見落とし・形式的な承認を防ぐための設計です。
• EA · EA-683Evaluation Set Aging / Refresh / Contamination“Benchmark scores are versioned observations, not timeless model properties. Preserve benchmark-release, item/scorer/harness provenance and inference conditions. A refresh or item correction starts a new comparison revis
• EA · EA-684Stochastic Reproducibility／Nondeterminism Budget「seed固定により再現可能」と一般化しない。「特定runtime・version・hardware・scheduler等の前提を固定した範囲で再現性を高められる」「完全一致が契約できない系では反復分布と許容差を管理する」と記述する。
• 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 · EA-733Provider障害シグナルをAIルーティングへ安全に使う「公開statusを自動fallbackの唯一の根拠にする」のではなく、「公開status、利用組織に関連するhealth signal、自前telemetry/probeをscope付きで統合し、hysteresisと段階的failbackを伴うrouting policyへ入力する」と表現する。provider statusが正常であることは個別tenantの正常性を保証しない。
• 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-738AI評価の昇格判定に統計的信頼性ゲートを入れる「候補モデルの平均スコアが高い」だけでは昇格根拠として弱い。比較対象と評価単位を固定し、差の大きさと不確実性を示し、事前定義した実用上の最小差および安全性の非交渉条件を満たしたときに昇格させる。信頼区間や有意差は本番性能の保証ではなく、定義した評価設計の下で観測差をどこまで信頼できるかを判断する材料である。
• 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-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 · 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-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 · 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-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-CLAUDE-CORE-07CLAUDE：評価データと公開前の評価契約CORE-07のdataset、scorer/judge、holdout、slice gate、release evidenceを、Anthropicの評価設計guidance、Console prompt improver/evaluator、Message Batches、structured outputs、Agent SDK/Claude Codeおよびauthor-maintained cookbookへ対応づける。公開仕様・
• 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-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-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-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-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-GPT-CORE-06OpenAI / GPT：プロンプトと設定の管理CORE-06のconfiguration bundle、version/approval lineage、environment diff、canary/rollback契約をOpenAI APIとAgents SDKへ対応づける。対象はResponses APIのinput/instructions、廃止予定のreusable prompt objects、Agents SDK v0.22.0のPrompt/Agent/RunCon
• EA · PM-GPT-CORE-07OpenAI / GPT：評価データと公開前の評価契約CORE-07のgolden dataset、holdout、scorer/judge registry、slice-level AND gate、release/rollback evidenceをOpenAIのDatasets、Evals、Graders、Agent evals、Prompt optimizerおよびopenai/evals OSSへ対応づける。公開仕様と固定OSSだけを対象とし、実tenant、非公開dataset
• 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-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 · PM-GROK-CORE-07GROK：評価データと公開前の評価契約CORE-07のgolden dataset、scorer/judge、holdout、slice/tail gate、release evidenceを、Grok 4.6 announcement/model card、xAI APIのBatch/structured-output/model identity、author-maintained Grok Build、独立benchmark methodologyへ対応づける。公開b
• 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 · 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 · PROVENANCE_POLICY出典の来歴と根拠の扱い本辞典は、チャット本文、S001〜S063、packet、registerを、それだけで外部知識の原典とは扱わない。これらは編纂容器・研究記録・中間成果物になり得る。外部情報を含むclaimは、容器を越えて原著者・原組織・原資料まで遡れることを公開条件とする。
• 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
• 用語 · IDX-C04-033429 retry / semantic fallback split利用回数の制限を受けた後に待つこととAIの製品や種類/AIが使う操作機能/参照する資料契約を変える代わりの手段への切り替えを分離
• 用語 · IDX-C04-031accepted parameter / effective parameter split4.20+でsilent ignoreされるlogprobs指定と実際のcapabilityを分離
• 用語 · IDX-C07-009active deprecated eval dependency現在利用できるhosted Evals/Gradersと2026-10-31 read-only・11-30 shutdown予定を分離
• 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-C07-020agent trajectory / artifact readback split開発用の道具一式/Code trajectoryをAIが使う操作機能 受付・受領の記録、作成・保存した成果物 digest、外部実物を開き直して確かめること、acceptanceと別証拠で結合
• 用語 · IDX-C07-027aggregate/pass@1 / critical slice gate split公開aggregateとtail、repeat variance、known regression、unsafe/over-refusal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-C06-005承認bind構成approval digestをcandidate bundleへ結び、承認後のcomponent変更でreleaseを拒否する
• 用語 · IDX-C02-080artifact delete / physical purge split操作画面/ソフト同士がやり取りする窓口上の削除・link失効と再利用のための一時保存/backup/媒体消去を分離
• 用語 · IDX-C01-012成果物記述子作成・保存した成果物 ID、役割、type/format、location、版/digest、元になったものや変更のつながり、update modeを持つrecord
• 用語 · IDX-C03-008必要時分解executor不能、risk、side effect、作成・保存した成果物、failure isolationが追加stageを正当化する時だけ分解する
• 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 · IDX-C01-023Activity再実行workflow engineがActivityを複数回実行し得るため、terminal eventだけで副作用一回を意味しない。idempotency/dedup/実物を開き直して確かめることを別に要求する
• 用語 · IDX-C02-056metadata filter≠元source IAMvector-store file attributesによるsearch前filterをcaller-managed constraintとして扱い、native 参照する資料 許可と利用する人やシステム bindingを別に証明する
• 用語 · IDX-C02-082audio grounding / audio faithfulness split参照する資料-based生成と回答の中で述べていること-level omission/distortion/unsupportedを分離
• 用語 · IDX-C02-076auto-synced source / copied source splitDrive referenceの更新とweb/YouTube/upload captureを分離
• 用語 · IDX-C07-018Batch carrier / evaluation acceptance splitcustom_id付き非同期result carrierとrelease評価受入を分離
• 用語 · IDX-C07-024Batch completion / valid evaluation result splitasync terminal 進み具合とvalid N、candidate verdict、human acceptanceを分離
• 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-C07-021benchmark release claim / organization acceptance splitpublic capability scoreとadopted-task release decision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-C06-010限定的挙動互換完全再現を主張せず、fixed sentinel/task slice、environment差、variance、acceptance policy内で候補を互換と判定する範囲
• 用語 · IDX-C01-009出来上がったものを受け入れてよいか先に決めた完了条件と実際の確認結果に照らして、確認中・合格・不合格を判断することです。
• 用語 · IDX-C03-012caller取消しと外部commitの分離orchestration taskがcancel/timeoutでも、nodeが既に外部writeを操作の確定している状態。再実行前に実物を開き直して確かめることする
• 用語 · IDX-C06-003正規化構成hashcanonical serializationされたdeclared bundle bytesの同一性検査値
• 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-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-C01-005途中から再開するための記録仕事を再開できるように、その時点の状態と、使った資料・作ったものの版を記録しておくことです。
• 用語 · IDX-C02-062citation locator / authorization proof split参照する資料/title/passage citationをどの資料や観測に基づくかの記録 locatorとし、利用する人やシステム bindingやfreshnessの証明にしない
• 用語 · IDX-C02-079citation presence / support completeness splitcitation locatorと全主張の支持・鮮度・忠実性を分離
• 用語 · IDX-C07-014Claude evaluation guidance / hosted artifact split評価設計guidanceと、版/保存しておく期間を持つ実run 作成・保存した成果物を分離
• 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-C02-064client memory / managed memory splitapplication-owned /memories handlerとAnthropic workspace memory storeを別lifecycleとして扱う
• 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-C01-010完了条件観測可能な成果条件とdataset/scorer/rubric/pass policy等の版を定める契約
• 用語 · IDX-C06-001複合release bundleprompt、AIの製品や種類、runtime、AIが使う操作機能/schema、参照する資料、policy、environment、evaluation/release linkを一つのversioned entityへ束ねる
• 用語 · IDX-C06-002構成lineageconfig ID/版/digest/parent/change reason/ownerを結び、どの版から何が変わったか再構成できる記録
• 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-C06-007構成再現release bundleだけから全declared component、元になったものや変更のつながり、environment、evaluation linkを再構成する検査
• 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-C02-061connector tool permission / source object ACL splitread/write/削除 AIが使う操作機能制御と個々の参照する資料 object閲覧権限を分離
• 用語 · IDX-C07-015Console improver / sealed holdout splitprompt・example・feedback反復へ露出したcaseをsealed holdoutから失効
• 用語 · IDX-C02-067context clearing / persistent deletion splitAIが使う操作機能 result/thinkingのactive-context削除をmemory/file/chat/store purgeと同一視しない
• 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-C01-018選別履歴次判断に必要なinteractionだけを選び、またはversioned pointerで渡すもの。critical 現在の状態の唯一の保存先にしない
• 用語 · IDX-C07-023current harness source / historical run artifact split現在の Grok Build 版/SOURCE_REVと過去benchmarkのexact environmentを分離
• 用語 · IDX-C07-008dataset / eval run / grader splitevaluation data、実行記録、採点器を別versioned 作成・保存した成果物として結合する
• 用語 · IDX-C04-030date pin / latest alias splitfixed release identityと将来変化するlatest resolutionを分離
• 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-C01-013宣言sourcetask あらかじめ決めた取り決めが権威inputとして指定した参照する資料集合
• 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-C02-035固定依存local再現exact package、Python、runner/implementation hashを固定したsynthetic local component再実行。AIの提供元/利用組織ごとの領域 live certificationと区別する
• 用語 · IDX-C02-073detach / file delete / collection delete / TTL splitvisible lifecycle操作をcomponent別に実物を開き直して確かめることしphysical purgeと分離
• 用語 · IDX-C07-010deterministic check / model judge splitexact/schema/rule failureとAIの製品や種類-based preference scoreを別判定し、judgeを版・calibration対象にする
• 用語 · IDX-C02-033決定的権限・memory基線許可 fail-closed/semantic-failとmemory supersession/過去の/初期化を固定fixtureで再実行する基線。AIの提供元 live PASSとは別
• 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-C02-071direct search / model-controlled search splitREST matchesとAIの製品や種類の複数AIが使う操作機能 search、prompt-visible結果を別観測
• 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-C02-059endpoint別保持profileResponses、Conversations、vector stores、files等のapplication-現在の状態 保存しておく期間/削除条件をendpoint・org/project設定・third-partyごとに記録する
• 用語 · IDX-C02-060enterprise-search permission intent / all-path proof split元system権限を尊重する公開説明とconnector→AIが使う操作機能 result→prompt→chatの実証を分離
• 用語 · IDX-C06-004環境差分AIの製品や種類/runtime/AIが使う操作機能/参照する資料/surface/利用組織ごとの領域/region/dependencyの差をrelease前に列挙したrecord
• 用語 · IDX-C07-007何を使って、どう合否を決めたか残す試すAI、問題、採点方法、判定する人やAI、実行条件、合格条件、結果を、版やつながりも含めてまとめておく取り決めです。
• 用語 · IDX-C07-017evaluator infrastructure errorソフト同士がやり取りする窓口/harness/parser/timeoutをcandidate不正解から分離する評価状態
• 用語 · IDX-C06-008証拠連結releasecandidate digest、eval あらかじめ決めた取り決め/run、acceptance、approval、canary、activationをjoinしたrelease record
• 用語 · IDX-C01-014証拠化source実行で利用されたことをtrace/citation/log等から確認できる参照する資料集合。trace非公開時はdeclared 参照する資料と同一視しない
• 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-C07-002過去の失敗を、次の確認に使う以前起きた障害、失敗しかけた例、悪いと分かっている回答を、再発を防ぐための確認例として残したものです。
• 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-C02-072file citation / permission-freshness certificate splitfile-level locatorとchunk/版/digest/誰に見せるかを定めた一覧 epoch/faithfulness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-C02-063Files object / source authority splitfile_idと元参照する資料 identity・誰に見せるかを定めた一覧・版を別記録する
• 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-C07-001使い始める前に試す、確認用の問題集対象の仕事に合わせ、問題・期待する結果・根拠・版をそろえた、利用開始前の確認用データです。あらゆる利用場面を再現できるわけではありません。
• 用語 · IDX-C01-006別の担当へ仕事を引き継ぐ仕事の担当が変わるとき、進み具合、残りの作業、根拠、してよいことを渡し、受け取った側の確認まで行うことです。
• 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-C01-007引き継ぎを受け取ったことの確認受け取った側が、仕事、取り決め、資料、成果物、許可の内容が合っていると確かめた記録です。
• 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-C07-003隠しholdoutcandidate作成・tuningから隔離し、漏洩時に結果を失効させる未使用case集合
• 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-C07-012hosted eval / OSS harness splitAIの提供元のhosted dashboard/ソフト同士がやり取りする窓口と操作の確定固定できるself-hosted OSSを別dependencyとして扱う
• 用語 · IDX-C01-017人が判断するところを決めるAIに任せる仕事の途中や操作の確定前後に、人が判断する箇所を設けることです。人が承認した後も、結果の確認は別に必要です。
• 用語 · IDX-C01-016同じ操作を二重にしないための決め方もう一度試すとき、どの操作を再実行するか、重複をどう見分けるか、先に何を確認するかを決めておくことです。
• 用語 · IDX-C02-055同期indexとlive接続の分離administrator-managed indexed 参照する資料と個別AIの提供元 accountのlive accessを別surface・別timestamp・別許可 path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-C03-002中間成果物後続stageが再取得できるID/版/digest/元になったものや変更のつながり付きoutput
• 用語 · TERM-EXT-0002JSONモードモデル出力を有効なJSONオブジェクトとして生成させる旧来の出力モード。特定JSON Schemaへの準拠は保証しない。
• 用語 · IDX-C07-005judge台帳judge ID/版、prompt、rubric、order、sampling、abstention、human adjudicationを結ぶrecord
• 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-C02-066live mount / self-hosted sync copy splitcloud mountと既定15秒間隔で同期するself-hosted local copyを分離
• 用語 · IDX-C02-032live実測開始前停止AIの提供元 live runnerが依存package/参照する資料 snapshot欠落で開始前停止したことを、AIの提供元挙動の証拠と混同せず記録するterm
• 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-C03-007局所合格・全体不合格個別stage criteriaは満たすが、担当の引き継ぎ、merge、元になったものや変更のつながり、end-to-end acceptanceが成立しない状態
• 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-C02-069management permission / search-time principal authorization splitcollection管理key権限とend-userのchunk取得可否を分離
• 用語 · IDX-C01-021materialize済み契約実行前にschema/policy版、目的、許可・禁止操作、停止条件、判断の根拠 labelを固定したrecord。OC-0でもCONTRACT_VERSIONを省略しない
• 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-C05-028MCP 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-C02-065memory head delete / version erase splitlive memory削除とimmutable 版履歴、redact、store 削除を分離
• 用語 · IDX-C02-057memory要約≠完全inventoryvisible memory summaryが全保持情報を必ずしも列挙しないため、chat、saved memory、files、apps、project、裏側の保存・処理システム residualをcomponent別に調べる
• 用語 · IDX-C03-011task間metadataと成果物本体の分離stage間にはID/版/digest/受付・受領の記録を渡し、大きい成果物本体は再取得可能な外部storeへ置く
• 用語 · IDX-C02-070metadata filter / source IAM splitapplication supplied filterを参照する資料 誰に見せるかを定めた一覧自動伝播へ昇格しない
• 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 · IDX-C07-022mixed reported-by / common run splitdeveloper card・leaderboard・外部実施者の値を単一harness比較へ昇格しない
• 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-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-C06-006可動model alias同じalias/display nameが時点により異なる裏側の保存・処理システム revisionやcapabilityを指し得る状態
• 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-C06-013下位構成可変性外側の版 IDが不変でも、AIの製品や種類 parameters、alias、参照する資料 link等の下位値が変更できる状態
• 用語 · IDX-C02-075nominal context / bounded task performance split500k context 本文以外の付随情報とNoLiMa/BABILong/LongBench v2 slice結果を分離
• 用語 · IDX-C02-078notebook ACL / original Drive ACL splitnotebook共有権限と参照する資料-system view権限を分離
• 用語 · IDX-C02-081notebook artifact / downloaded copy splitnotebook内生成物と管理境界外へ出たcopyを分離
• 用語 · IDX-C01-001AIに任せる前の取り決めAIに何をしてほしいか、何を見てよいか、何をしたら完了かを、先にまとめて決めておくことです。途中で止まったときの再開方法や、結果の確かめ方も含みます。
• 用語 · IDX-C07-011optimizer corpus / sealed holdout splitprompt改善へ使用したcaseとcandidate作成から隔離する未見caseを分離
• 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-C07-006過剰拒否matrixunsafe complianceと、答えるべき安全caseの不当拒否を別軸で測る評価
• 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-C03-005並列書込競合複数stageが同じ作成・保存した成果物/external record/版へ競合writeするfailure
• 用語 · IDX-C03-024partial / completion splitmaxTurns partialをterminal successとして扱わない
• 用語 · IDX-C02-083partial experiment provenanceoperation記録と個別input/output hash・prompt・gradeを分離
• 用語 · IDX-C04-034per-request cost / workflow total cost splitUSD ticks 受付・受領の記録とAIが使う操作機能 loop/再実行/conversation累積、accepted outcome costを分離
• 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-C02-054権限尊重仕様≠全経路実証AIの提供元が参照する資料 許可尊重を説明していても、retriever、reranker、再利用のための一時保存、trace/log、citation、promptまでの内容を渡す前の除外は別の実測対象とする
• 用語 · IDX-C01-003永続化sessionを越えて現在の状態/作成・保存した成果物/判断の根拠を再取得できる性質
• 用語 · IDX-C03-010事前登録補償forward side effectの応答消失に備え、実行前にidempotent compensationを登録する
• 用語 · IDX-C07-016prefill temporal compatibility2024 improverのassistant prefillとClaude 4.6+ 現在の非対応を版付きmigration testへ送る
• 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-C04-015組織禁止経路の候補除外組織方針で禁止されたfile/ソフト同士がやり取りする窓口/direct integrationをunavailable 代わりの手段への切り替えではなくroute候補集合から除外する
• 用語 · IDX-C02-058project限定memoryproject内chat参照とproject外memory遮断を対象の範囲として扱い、変更反映、files/chats/instructions、saved memory、physical purgeを別測定する
• 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-C06-011prompt版と複合構成版の分離prompt text/templateのimmutable 版と、AIの製品や種類 config/AIが使う操作機能/参照する資料/policy/environmentを含むrelease bundle identityを別に管理する
• 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-C02-031provider残差受渡しCoreで閉じないpackage/版/integration/live-test項目を、同じstable termでProduct MappingとOrganization Overlayへ渡す境界
• 用語 · IDX-C02-074provider storage / durable memory splitFiles・Collections・Responses historyをsupersession/初期化/削除契約へ読み替えない
• 用語 · IDX-C07-026public benchmark exposure / sealed holdout splitbenchmark公知性やcontamination-resistant主張とAIの製品や種類-specific非汚染を分離
• 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-C01-011「できました」を実物で確かめるAIの返事だけで判断せず、保存されたものや操作先をもう一度開き、実際の結果を確かめることです。
• 用語 · IDX-C01-020結果が分からないとき、先に確かめる操作が成功したか不明なときや、重複したかもしれないときに、やり直す前に操作先の状態を確かめ、必要な修復を行う段階です。
• 用語 · IDX-C03-013照合後補償COMMIT_UNKNOWN時に外部現在の状態を読み、事前登録済みの冪等補償またはrepairへ分岐する
• 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-C03-009reducer付き並列更新parallel branchが同一現在の状態 keyへ書く時、結合規則をschema/merge nodeとして先に定義する
• 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-C06-014反復slice互換証拠moving alias下で同一固定task sliceを反復し、environment差とacceptance envelopeを併記する限定互換証拠
• 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-C04-029requested model / effective redirected model splitlegacy slugのHTTP成功と実際のAIの製品や種類・reasoning effort・price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-C04-032requested Priority / observed service tier splitPriority要求とcapacity 代わりの手段への切り替え後の実効tier・billing/SLOを分離
• 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-C01-022必須field集合M0 mandatoryとC1〜C4 conditionalをtask形状（参照する資料/作成・保存した成果物/resume/side-effect/担当の引き継ぎ）に応じて選ぶ暫定profile。universal minimumではない
• 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-C02-044制限付きUI実測organization policyでfile sync・ソフト同士がやり取りする窓口・直接統合は禁止し、chatへのsynthetic prompt投入だけを実施した試験境界。Gemは未試験。表面応答を内部誰に見せるかを定めた一覧/index/再利用のための一時保存/storage証拠へ昇格しない
• 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-C03-003再実行単位failure後に再実行してよい最小stageと、そのidempotency/実物を開き直して確かめること条件
• 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-C06-009rollback証拠連鎖failed release、target bundle/environment、dependency/schema compatibility、受付・受領の記録/実物を開き直して確かめることを結ぶ回復記録
• 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-C01-008AI側の処理の進み具合AIや実行システム側で、処理中・失敗・終了などを示す状態です。出来上がったものを仕事として受け入れてよいかとは別です。
• 用語 · IDX-C01-024実行完了と業務受入の分離engine/agentのterminal 現在の状態と作成・保存した成果物・外部現在の状態のacceptance/実物を開き直して確かめることを別axisで記録する
• 用語 · IDX-C02-045同一会話内の現行値・履歴値分離syntheticなA→B更新後に現在の=B、過去の=A、現在の-only回答からAを除外できる表面観測。durable memoryやsession越境保持とは区別する
• 用語 · IDX-C07-019schema conformance / judge validity splitstructured-output構文適合と意味品質・rubric妥当性・calibration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-C07-025schema conformance / semantic grading splitstructured outputの構文適合とoracle/rubric/judge/業務受入を分離
• 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-C01-004ひと続きのやり取りAIとの一続きのやり取りや実行を区切る単位です。その区切りと、仕事全体の始まり・終わりは同じとは限りません。
• 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-C01-015副作用宣言primary/secondary effect、操作の確定 point、reversibility、blast radius、recoveryを表すrecord
• 用語 · IDX-C07-004slice別合否overall平均では上書きできないtask/risk slice別threshold、critical failure、variance条件
• 用語 · IDX-C02-077source inactive / derived artifact revocation split元参照する資料失効とchat/note/audio/exportの可用性を別assertion化
• 用語 · TERM-EXT-0006投機的デコーディング自己回帰LLM推論を高速化するデコード方式。高速・低コストなdraft/assistant側が複数の候補tokenを先行生成し、target/main AIの製品や種類が候補をまとめて検証して受理または棄却する。適切な受理・補正手順を用いる古典的方式ではtarget AIの製品や種類の出力分布を保ったまま高価なtarget forward pass回数を減らせる。
• 用語 · IDX-C03-001工程契約owner、versioned input、allowed action、output 作成・保存した成果物、entry/exit、verifier、再実行、stopを持つ実行単位
• 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-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-C04-035stream completion / cost receipt completeness splitoutput受信とfinal usage chunk、開発用の道具一式 exposure、billing reconciliationを分離
• 用語 · IDX-C02-047JSON-only違反意味内容が正しくてもJSON-only要求へcode fence等を付加し、機械parse契約を外すAIの製品や種類/surface差
• 用語 · TERM-EXT-0001構造化出力モデル出力を開発者指定JSON Schemaへ拘束し、対応schema subsetの範囲でschema adherenceを保証する出力方式。
• 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-C01-002仕事が今どこまで進んでいるか次に何をするかを決めるための、仕事の現在の状態です。過去の会話を全部読み直すこととは別です。
• 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-C07-013trace trajectory / authoritative outcome splitagent trace上のtrajectoryと外部systemのauthoritative final 現在の状態・業務成果を分離
• 用語 · IDX-C03-006commit状態NOT_STARTED/PREPARED/COMMIT_UNKNOWN/COMMITTED/VERIFIED等を分け、caller cancelをno-writeとみなさない状態
• 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-C01-019未確定事項進み具合、判断の根拠、freshness、owner、next test、closure criterionを持つmanaged record
• 用語 · IDX-C03-004検証工程producerのsuccess申告と分離し、作成・保存した成果物/実物を開き直して確かめることをcriteriaへ照合するstage
• 用語 · IDX-C03-016版付きartifact≠保持方針製品がnamed/versioned 作成・保存した成果物を提供しても、組織の保持、削除、暗号化、backup、access policyは別途必要とする境界
• 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-0016cron指定した時刻にコマンドを起動する定期実行の仕組みです。
• 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-0033llama.cppGGUFモデルの推論・CPU/GPU実行・ローカルサーバーに使うLLM推論ソフトウェアです。
• 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-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-0066dbt（CLI）SQL model管理・依存関係・data testに使うSQL変換CLIです。
• 道具 · TOOL-0096Claude Coderepository読取り・コード変更支援・作業結果の確認に使うcoding agentです。
• 道具 · TOOL-0098Gemini CLIterminalでの対話・ファイルを使った作業・tool連携に使うcoding agentです。
• 道具 · TOOL-0104Azure CLIAzure資源操作・subscription選択・結果取得に使うcloudクライアントです。
• 道具 · TOOL-0171OpenTofu構成定義・plan・stateに使うinfrastructure as code CLI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-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-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-0239Janモデル管理・対話・接続設定に使うローカルAI対話アプリです。
• 道具 · TOOL-0240GPT4Allモデル管理・対話・文書利用に使うローカルLLM対話アプリです。
• 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-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-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-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-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-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。
• 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-0020cronでscriptを定期実行する常時稼働するhostでscriptを時刻起動します。
• 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-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-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-0067dbt CoreでSQLモデルを実行してtestする
• 手段 · METHOD-0097Claude Codeの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-0105Azure CLIで現在のsubscriptionを確認する
• 手段 · METHOD-0172OpenTofuで構成変更のplan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-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-0239AnythingLLMで検証用文書へ質問する
• 手段 · METHOD-0240Janでローカルモデルと対話する
• 手段 · METHOD-0241GPT4Allのdesktop appで検証対話を行う
• 手段 · METHOD-0353GroqのPython SDKで検証用モデルを呼ぶ
• 手段 · METHOD-0357PEFTで検証モデルのLoRA学習対象を確認する
• 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-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
• 原典 · SRC-EVID-000210Connected apps in ChatGPT外部サービスをChatGPTへ接続する仕組みと利用条件を説明します。
• 原典 · SRC-EVID-REF-0028ChatGPT をダウンロードChatGPTのデスクトップ・モバイル版への公式入口です。
• 原典 · SRC-EVID-REF-0029Get started with ClaudeClaudeの対話と利用開始の経路を確認する公開一次資料です。
• 原典 · SRC-EVID-REF-0030QuickstartOllamaのモデルの取得と利用開始の経路を確認する公開一次資料です。
• 原典 · SRC-EVID-REF-0031Welcome to LM Studio Docs!LM Studioのモデルの探索と利用開始の経路を確認する公開一次資料です。
• 原典 · SRC-EVID-REF-0032Hugging Face Hub documentationHugging Face Hubのモデルの探索と利用開始の経路を確認する公開一次資料です。
• 原典 · SRC-EVID-REF-0033QuickstartTransformersの学習済みモデルの読込みと利用開始の経路を確認する公開一次資料です。
• 原典 · SRC-EVID-REF-0034llama.cppllama.cppのGGUFモデルの推論と利用開始の経路を確認する公開一次資料です。
• 原典 · SRC-EVID-REF-0035LangChain overviewLangChainのモデル連携と利用開始の経路を確認する公開一次資料です。
• 原典 · SRC-EVID-REF-0037Open WebUIOpen WebUIのチャット画面と利用開始の経路を確認する公開一次資料です。
• 原典 · SRC-EVID-REF-0038Use Gemini AppsGeminiの対話と利用開始の経路を確認する公開一次資料です。
• 原典 · SRC-EVID-REF-0067What is dbt?dbt（CLI）のSQL model管理と利用開始の経路を確認する公開一次資料です。
• 原典 · SRC-EVID-REF-0097QuickstartClaude Codeのrepository読取りと利用開始の経路を確認する公開一次資料です。
• 原典 · SRC-EVID-REF-0099Get started with Gemini CLIGemini CLIのterminalでの対話と利用開始の経路を確認する公開一次資料です。
• 原典 · SRC-EVID-REF-0105What is the Azure CLI?Azure CLIのAzure資源操作と利用開始の経路を確認する公開一次資料です。
• 原典 · SRC-EVID-REF-0172What is OpenTofu?OpenTofuの構成定義と利用開始の経路を確認する公開一次資料です。
• 原典 · SRC-EVID-REF-0189QuickstartvLLMのモデル推論と利用開始の経路を確認する公開一次資料です。
• 原典 · SRC-EVID-001179Getting StartedLiteLLMのモデルAPI連携と利用開始の経路を確認する公開一次資料です。
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