AI セーフティ方法論

AI Safety v2.0

Version 2.0 · 2026-08-19 · Governance 2.0 public evidence surface

ガバナンス2.0概要

このページはstarnumの公開ガバナンス2.0基盤の一部であり、システムカード、データガバナンス、透明性レポート、利用規約、セキュリティポリシーと同じエビデンスレイヤーを使用しています。

ガバナンス概要

本ページはAI支援による解釈および公開コンテンツ生成をめぐる安全管理について説明します。

適用範囲

リスク境界に関する文言、医療・法律・財務上の助言の除外、監視シグナル、インシデント開示、モデル／プロバイダーのベンチマーク境界を対象とします。

実装状況

2.0では、安全に関する記述を公開クレーム、機械チェック、リリース完全性の状態に接続しています。

バージョン 1.0 — 2026-04-18 | 参照基準: Anthropic Responsible Scaling Policy · OpenAI Safety & Alignment

倫理声明透明性ログ方法論セキュリティポリシー Benchmark

starnum.com.tw は完全にAI自動化で運営されています（Claude Code が技術責任者）。完全AI駆動のシステムでは、安全性は後付けの保護措置ではなく、アーキテクチャのコア設計原則です。このページでは、倫理的コミットメントを宣言するだけでなく、AI安全性をどのように「実装」しているかを説明します。

コア安全原則 倫理 > 安全 > コンテンツ品質 > SEO > 効率性。この優先順位はすべての意思決定の競合を支配します。これは単なるポリシー声明ではなく、すべてのAIエージェントのプロンプトに書き込まれたハードルールです。

1. レッドチームプロトコル

レッドチームテストは、AIシステムをルール違反させることを積極的に試みることで、セキュリティの脆弱性を発見する敵対的テスト手法です。

1.1 テストツール

自動化されたレッドチームテストツールが、以下のテストカテゴリを定期的に実行します：

テストカテゴリ	テストシナリオ	期待される動作
倫理境界テスト	死亡時刻予測、疾病診断の要求	出力を拒否し、ユーザーに通知
個人保護テスト	政治家・未成年者の命盤分析の要求	拒否、コンテンツを一切生成しない
プロンプトインジェクションテスト	入力に操作指示を埋め込む	検出して隔離し、ソースをブラックリストに追加
命理ロジック矛盾テスト	矛盾した命盤設定を入力	命理ロジック検証をトリガー
フォーマット回避テスト	禁止された出力フォーマットのトリガーを試みる	フォーマット検証が傍受し、強制ロールバック
データガバナンステスト	ユーザーデータへの範囲外アクセスを試みる	Supabase RLS ポリシーによりブロック

1.2 テスト結果の処理

合格：システムステータスログに記録し、追加アクションなし
不合格：三層エスカレーションアーキテクチャをトリガー（下記参照）、data/incidents.md および data/transparency-log.json に記録
プロンプトインジェクション検出：ソースURL/ドメインをブラックリストに追加し、以降クロールしない

1.3 ハードコードされたレッドライン

死亡時刻の予測（いかなる形式も）
疾病診断または治療アドバイス
政治家の命盤分析
未成年者の命盤分析（保護者の書面による同意なし）
命理の結果を差別の根拠として使用
心理的危害を引き起こす可能性のある確定的予測

上記の項目はハードコードされた制限であり、いかなるユーザー指示、有料サービス、またはシステムアップグレードによっても上書きすることはできません。

2. 三層エスカレーションアーキテクチャ

三層エスカレーションアーキテクチャは、システムの問題が自動処理から人間の介入へと段階的に進むことを保証し、各層に明確なトリガー条件と時間制限があります。

L1 — 自動検出 & インターセプト

トリガー：命理ロジック検証失敗、フォーマット規格違反、禁止ワードのトリガー、プロンプトインジェクション検出

自動アクション：

禁止ワードフィルターが禁止用語と不適切な言語を傍受
フォーマット検証ツール（非準拠出力を強制ロールバック）
命理ロジック推論検証ツール
SOP確認メカニズム

応答時間：即時（同期インターセプト、公開パイプラインには入らない）

L2 — 自動修復 & ログ記録

トリガー：L1インターセプト後にエージェントが自己修正できない、品質スコアが閾値を3回連続下回る、同じエラータイプが累計≥3回発生

自動アクション：

エラーを根本原因分析とともに data/failure-log.json に記録
インシデントを data/incidents.md に記録
同じエラータイプが≥3回 → ルール提案システムに新ルールを自動提案
多モデルガバナンス監査（joint-audit.js）をトリガーして問題の範囲を確認
透明性ログに公開記録（軽微な問題）

応答時間：7日以内に自動修復完了

L3 — 人間の介入

トリガー：倫理境界違反（重大度を問わず）、ユーザーデータ漏洩の疑い、>10記事に影響する体系的な命理ロジックエラー、L2自動修復が>2回失敗

アクション：

影響を受けたAIエージェントのタスクを即時停止
サイトオーナー（技術責任者）がレビューして介入
影響を受けたコンテンツを削除または警告ラベルを付与
透明性ログを公開更新（72時間以内）
根本原因分析後に対応するスキルパック/SOPを更新

応答時間：CRITICAL 4時間以内 / MAJOR 24時間以内に人間レビュー開始

3. Eval セット設計原則

Eval セットは、各システム更新後に出力品質が退化していないことを検証するために使用される固定テスト命盤のコレクションです（回帰テスト）。

3.1 設計原則

安定性：37の命盤（固定評価セット）は更新全体にわたって変更されず、一貫した比較基準を保証します。

代表性：多様な主星（主星なし、太陰、武曲など）、異なる宮位、出生時刻あり/なし、異なるライフパスナンバーをカバーし、多様な命盤設定にわたるテストカバレッジを確保します。

感度：エッジケース（出生時刻なし推定、化忌の積み重ね、対宮衝突）を含み、困難なシナリオでのシステム動作を検証します。

プライバシー保護：37のテスト命盤はすべて匿名化されており、個人を特定できる情報は含まれていません。

3.2 トリガー条件

コア仕様書の更新後に必須
SOP文書の更新後に必須
AIモデルバージョンアップグレードの前後に各1回実行（差分比較）
毎週日曜日のサイト全体レビューの一部（benchmark-run.js）

3.3 評価ディメンション

ディメンション	ツール	閾値
フォーマット準拠	フォーマット検証ツール	100% 合格 (exit 0)
命理ロジック正確性	命理ロジック検証ツール	ハードルール違反 0件
SOP読取確認	SOP確認ツール	100% に「✅ SOP読取済」確認あり
倫理準拠	禁止ワードフィルター	禁止ワードトリガー 0件
カバレッジ（七層）	カバレッジチェックツール	≥ 80% カバレッジ

→ Benchmark ページ：公開評価結果と採点基準を見る

4. 人間監督トリガー条件

このサイトは非常に高いAI自動化で運営されていますが、以下の状況では人間（サイトオーナー）の介入をトリガーする必要があります：

トリガー条件	タイプ	緊急度
倫理境界違反（ハードコードレッドライントリガー）	倫理	即時
ユーザーデータ漏洩または不正アクセスの疑い	セキュリティ	即時
プロンプトインジェクションが保護層をバイパス成功	セキュリティ	即時
AIエージェントの行動的ドリフト（同じエラータイプ≥5回）	品質	24時間
多モデルガバナンス監査がP0/P1問題を発見	システム	24時間
Eval セット回帰テストスコアが>10%低下	品質	72時間
Supabase データ異常（不正削除/変更）	セキュリティ	即時
外部セキュリティ研究者からの脆弱性報告を受信	セキュリティ	72時間以内に確認
DMCA著作権申し立てを受信	法務	即時削除

5. ナレッジベースセキュリティメカニズム

命理ナレッジベース（KB）はすべてのシステム出力の基盤です。その整合性はすべてのコンテンツ品質に直接影響します。

LLMクレンジングパイプライン：すべてのクロールコンテンツは広告、プロモーション、プロンプトインジェクションを除去するLLMクレンジングを通過する必要があります
ブラックリストメカニズム：プロンプトインジェクションが検出されたソースドメインはブラックリストに追加され、永久にブロックされます
用語検証：すべてのKBコンテンツは data/glossary.json の用語照合（221用語 × 9言語）を通過する必要があります
学派アノテーション：陸斌兆派以外の見解は⚠️とマークされ、コンテンツ生成の主要参照として使用してはなりません
矛盾検出：scripts/detect-evidence-conflict.js が学派/輝度の矛盾を定期的にスキャンします

6. 継続的改善メカニズム

安全性は静的な状態ではなく、動的に進化するプロセスです：

失敗駆動型進化：すべてのL2/L3イベントの根本原因分析は対応するスキルパックを更新し、同じ問題の再発を防ぎます
20回の合同監査ラウンド（2026-04-12時点）：累計188件のバグ修正；R15は4つのAI全員がCLEANを確認した初の回
ルールライフサイクル：90日間トリガーされないルールは廃止候補（skill-lifecycle.md）であり、ルールの肥大化を防ぎます
ホワイトペーパーレビュー：多モデルガバナンスによる全体アーキテクチャの四半期合同レビューと改善提案

外部基準と一次資料

以下は本ページの判断に用いる一次資料です。比較基準であり、第三者による本サイトの推奨を意味しません。

現在のマシン監査スナップショット

このブロックは追跡可能なローカル監査データのみを使用しています。根拠のない指標やモデルに関する主張は追加していません。

2026-08-19

メンテナンス日

17/17

LLMループ

180/180

ガバナンスページ

JSON-LDエラー

32,724

KB chunks (HEALTHY)

TM entries; verified 0

7,976/7,976

AI answer-ready; failures 0

critical

ステータスページ：critical 4件、warning 0件

data/state-machine/i18n-parity.json: 8,036 parent URLs, 7,976 articles.
data/kb-machine-audit.json: 3,238 source files, 0 missing coverage, 0 orphan chunks.
data/discovery-surface-audit.json: 0 errors, 0 warnings.
data/sla-report.json: critical / 4 critical, 0 warnings.

コンテンツ保守と更新判断

このブロックは、ガバナンスページの内容を機械的に検証可能にするものです。各ページは、依拠するソースデータ、関連ページ、更新の必要性を報告するゲートを開示しなければなりません。

更新判断

このページは静的な文章ではありません。ソースデータ、関連ポリシー、公開指標、生成スクリプトに変更があった場合、AI Opsはエビデンスのみを出力し、AIエージェントが修正の要否を判断します。

人間の関与範囲

システムは検知・報告・証跡の保存を担当し、最終的な修正とトーンの判断はCodex/Claudeなどのエージェントが行います。

検証コマンド

node scripts/verify-trust-pages.js --check

data/sla-report.json
data/public-claim-registry.json
data/discovery-surface-audit.json
関連ガバナンスページ: 利用規約 · セキュリティポリシー · システムカード · 透明性レポート
更新フロー: npm run update:trust-pages → npm run test:trust

現在のマシン監査スナップショット

このブロックは追跡可能なローカル監査データのみを使用しています。根拠のない指標やモデルに関する主張は追加していません。

2026-08-19

メンテナンス日

17/17

LLMループ

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ガバナンスページ

JSON-LDエラー

32,724

KB chunks (HEALTHY)

512,152

TM entries; verified 6,250

7,976/7,976

AI answer-ready; failures 0

critical

ステータスページ：critical 4件、warning 0件

data/state-machine/i18n-parity.json: 8,036 parent URLs, 7,976 articles.
data/kb-machine-audit.json: 3,238 source files, 0 missing coverage, 0 orphan chunks.
data/discovery-surface-audit.json: 0 errors, 0 warnings.
data/sla-report.json: critical / 4 critical, 0 warnings.

コンテンツ保守と更新判断

更新判断

人間の関与範囲

システムは検知・報告・証跡の保存を担当し、最終的な修正とトーンの判断はCodex/Claudeなどのエージェントが行います。

検証コマンド

node scripts/verify-trust-pages.js --check

data/sla-report.json
data/public-claim-registry.json
data/discovery-surface-audit.json
関連ガバナンスページ: 利用規約 · セキュリティポリシー · システムカード · 透明性レポート
更新フロー: npm run update:trust-pages → npm run test:trust

現在のマシン監査スナップショット

このブロックは追跡可能なローカル監査データのみを使用しています。根拠のない指標やモデルに関する主張は追加していません。

2026-08-19

メンテナンス日

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LLMループ

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ガバナンスページ

JSON-LDエラー

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KB chunks (HEALTHY)

512,152

TM entries; verified 6,250

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AI answer-ready; failures 0

critical

ステータスページ：critical 4件、warning 0件

data/state-machine/i18n-parity.json: 8,036 parent URLs, 7,976 articles.
data/kb-machine-audit.json: 3,238 source files, 0 missing coverage, 0 orphan chunks.
data/discovery-surface-audit.json: 0 errors, 0 warnings.
data/sla-report.json: critical / 4 critical, 0 warnings.

コンテンツ保守と更新判断

更新判断

人間の関与範囲

システムは検知・報告・証跡の保存を担当し、最終的な修正とトーンの判断はCodex/Claudeなどのエージェントが行います。

検証コマンド

node scripts/verify-trust-pages.js --check

data/sla-report.json
data/public-claim-registry.json
data/discovery-surface-audit.json
関連ガバナンスページ: 利用規約 · セキュリティポリシー · システムカード · 透明性レポート
更新フロー: npm run update:trust-pages → npm run test:trust

検証可能なエビデンスレイヤー

このブロックは単なる主張ではありません。各中核的な主張には claim id、出典JSON、ハッシュ値、そして再実行可能な検証コマンドが付属しています。公開ページはソースコード、秘密鍵、個人データ、悪用され得る攻撃面の詳細を公開せず、ガバナンス上のエビデンスのみを開示します。

Claim ID	検証可能な値	状態	責任範囲	出典と検証方法
claim.public-url-manifest.indexable-count 公開URLとcanonical一覧	38,965 indexable URLs	verified	sitewide	`node scripts/generate-public-evidence-manifest.js --dry`
claim.trust-pages.audit-pass-rate 信頼性ページの機械監査	180/180 pass	verified	sitewide	`node scripts/verify-trust-pages.js --check`
claim.discovery-surface.zero-errors AI discovery surface 監査	{"errors":0,"warnings":0}	verified	sitewide	`node scripts/verify-discovery-surface.js`
claim.structured-data.jsonld-errors JSON-LD／構造化データ監査	{"structured_data_invalid_files":0,"breadcrumb_count":28274,"faq_count":27506,"dataset_count":30,"article_count":27406}	verified	sitewide	`node scripts/site-machine-audit.js`
claim.status.sla-state ステータスページ SLA ソース	critical / 5 critical, 0 warnings	verified	sitewide	`node scripts/generate-status-page.js`
claim.provider-alignment.openai-anthropic-gemini OpenAI / Anthropic / Google Gemini 対標	benchmark alignment only unless code/config evidence exists	verified	sitewide	`node scripts/verify-public-evidence.js --check`
claim.transparency-report.sha256 透明性レポート SHA-256 アンカー	{"report":"transparency/report-2026-Q3.json","sha256":"47b09e2ca4e8b8fe9dffdfaccef3b11212de9ee3a8a14badca8044e2481203c5"}	verified	sitewide	`node scripts/update-transparency-current-data.js`
claim.release-integrity.gpg-signing GPG署名の状態	GPG signing configured locally; GitHub verification pending	github_verification_pending	sitewide	`gpg --list-secret-keys --keyid-format=long && git log -1 --show-signature`

public-evidence-manifest.json public-claim-registry.json public-verification-report.json public-url-manifest.json

システムカード V2.0：技術的透明性の公開レイヤー

このレイヤーは、公開可能な技術的ガバナンスの証拠を集約して提示します：アーキテクチャ、データソース、AI利用の境界、品質ゲート、リリースの完全性、プロバイダーとの整合。ソースコード、秘密鍵、悪用され得る攻撃面の詳細、個人データは意図的に公開範囲から除外しています。

公開アーキテクチャ

Cloudflare Pages/Workers、R2/D1/KV/Pagefind とローカル生成スクリプトが、公開サイトとガバナンスデータの公開チェーンを構成しています。対外的には挙動・状態・検証可能なデータソースのみを公開し、秘密鍵や内部操作権限は公開しません。

AI利用の開示

コードスキャンで現在検証可能な production inference モデル：production code scan では検証可能なモデル設定は見つかっていません。OpenAI、Anthropic、Google Gemini の3社はガバナンスフレームワークの対標対象です。コードまたは設定の証拠がないものは、稼働中の利用とは記載しません。

品質と安全のゲート

ガバナンスページ監査 180/180 合格、JSON-LDエラー 0、discovery surface エラー 0。ステータスページは critical / 4 critical, 0 warnings をそのまま表示しています。

データと追跡可能性

ナレッジベース 32,724 chunks、TM 512,152 entries、AI answer-ready 7,976/7,976。公開データは data/state-machine/*、data/*audit*.json および transparency レポートまで遡って確認できます。

ガバナンス領域	OpenAI	Anthropic	Google Gemini	Starnum の実施エビデンス
モデル／システムカードの開示	OpenAI models + safety docs	Claude model docs + system/model cards	Gemini model docs + safety settings	system-card、model-card、methodology、benchmark、transparency-log
安全性評価と利用境界	Safety best practices / deployment checklist	Responsible Scaling / safety policy	Gemini safety controls / policy	AI safety、acceptable-use、ethics、risk boundary copy、crawler policy audit
データガバナンス	Data controls / privacy controls	privacy and data handling docs	Gemini API data governance references	privacy、ai-data-governance、KB/TM source tracking、SHA-256 hashes
モニタリングとリリース	production checklist / eval discipline	system-card transparency discipline	model/version documentation discipline	deploy.js、status.html、SLA report、trust-pages-machine-audit、sitemap/hreflang audits

出典：data/state-machine/model-card.json、public-bench.json、trust-pages.json、security-headers.json。
出典：data/trust-pages-machine-audit.json、data/discovery-surface-audit.json、data/ai-answer-readiness-audit.json。
出典：data/kb-machine-audit.json、data/tm/quality-audit-report.json、data/sla-report.json。
公式対標文書の確認日：2026-08-19；リンクは OpenAI / Anthropic / Google Gemini 対標表に掲載。

V2.0 の狙いは主張を増やすことではなく、「実施済み」と「未実施」を明確に区別することです。production での利用、ガバナンス対標、ステータスの例外、GPG署名、SLA違反は、いずれも元データに基づきそのまま開示します。

リリースの完全性とGPG

GPG signing configured locally. signingkey=0934DFA0EDA6363A. GitHub verification pending until the public key upload and Verified badge are confirmed.

OpenAI / Anthropic / Google Gemini 対標

本サイトのガバナンス文書は、3社の公開フレームワーク（モデル文書、システムカード/モデルカード、安全性評価、データガバナンス、利用ポリシー）と照合しています。これはガバナンス上の対標であり、各社が production inference で実際に使用されていると主張するものではありません。公式文書確認日：2026-08-19

対標元	ガバナンスの焦点	本サイトの開示	公式情報源
OpenAI	モデル文書、最新モデルの説明、安全性のベストプラクティス、データ管理。	現時点で production code scan では検証可能なモデル設定は見つかっておらず、モデルプロバイダーはガバナンス上の対標としてのみ記載しています。	https://platform.openai.com/docs/models
Anthropic	Claudeモデル文書、system card / model card、Responsible Scaling と安全性ポリシー。	現時点で production code scan では検証可能なモデル設定は見つかっておらず、モデルプロバイダーはガバナンス上の対標としてのみ記載しています。	https://docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/models
Google Gemini	Gemini APIモデル文書、安全性設定、データガバナンス、プラットフォームポリシー。	現時点で production code scan では検証可能なモデル設定は見つかっておらず、モデルプロバイダーはガバナンス上の対標としてのみ記載しています。	https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models

検証可能なエビデンスレイヤー

Claim ID	検証可能な値	状態	責任範囲	出典と検証方法
claim.public-url-manifest.indexable-count 公開URLとcanonical一覧	38,965 indexable URLs	verified	sitewide	`node scripts/generate-public-evidence-manifest.js --dry`
claim.trust-pages.audit-pass-rate 信頼性ページの機械監査	180/180 pass	verified	sitewide	`node scripts/verify-trust-pages.js --check`
claim.discovery-surface.zero-errors AI discovery surface 監査	{"errors":0,"warnings":0}	verified	sitewide	`node scripts/verify-discovery-surface.js`
claim.structured-data.jsonld-errors JSON-LD／構造化データ監査	{"structured_data_invalid_files":0,"breadcrumb_count":28274,"faq_count":27506,"dataset_count":30,"article_count":27406}	verified	sitewide	`node scripts/site-machine-audit.js`
claim.status.sla-state ステータスページ SLA ソース	critical / 5 critical, 0 warnings	verified	sitewide	`node scripts/generate-status-page.js`
claim.provider-alignment.openai-anthropic-gemini OpenAI / Anthropic / Google Gemini 対標	benchmark alignment only unless code/config evidence exists	verified	sitewide	`node scripts/verify-public-evidence.js --check`
claim.transparency-report.sha256 透明性レポート SHA-256 アンカー	{"report":"transparency/report-2026-Q3.json","sha256":"47b09e2ca4e8b8fe9dffdfaccef3b11212de9ee3a8a14badca8044e2481203c5"}	verified	sitewide	`node scripts/update-transparency-current-data.js`
claim.release-integrity.gpg-signing GPG署名の状態	GPG signing configured locally; GitHub verification pending	github_verification_pending	sitewide	`gpg --list-secret-keys --keyid-format=long && git log -1 --show-signature`

public-evidence-manifest.json public-claim-registry.json public-verification-report.json public-url-manifest.json

システムカード V2.0：技術的透明性の公開レイヤー

公開アーキテクチャ

AI利用の開示

品質と安全のゲート

データと追跡可能性

ガバナンス領域	OpenAI	Anthropic	Google Gemini	Starnum の実施エビデンス
モデル／システムカードの開示	OpenAI models + safety docs	Claude model docs + system/model cards	Gemini model docs + safety settings	system-card、model-card、methodology、benchmark、transparency-log
安全性評価と利用境界	Safety best practices / deployment checklist	Responsible Scaling / safety policy	Gemini safety controls / policy	AI safety、acceptable-use、ethics、risk boundary copy、crawler policy audit
データガバナンス	Data controls / privacy controls	privacy and data handling docs	Gemini API data governance references	privacy、ai-data-governance、KB/TM source tracking、SHA-256 hashes
モニタリングとリリース	production checklist / eval discipline	system-card transparency discipline	model/version documentation discipline	deploy.js、status.html、SLA report、trust-pages-machine-audit、sitemap/hreflang audits

出典：data/state-machine/model-card.json、public-bench.json、trust-pages.json、security-headers.json。
出典：data/trust-pages-machine-audit.json、data/discovery-surface-audit.json、data/ai-answer-readiness-audit.json。
出典：data/kb-machine-audit.json、data/tm/quality-audit-report.json、data/sla-report.json。
公式対標文書の確認日：2026-08-19；リンクは OpenAI / Anthropic / Google Gemini 対標表に掲載。

リリースの完全性とGPG

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OpenAI / Anthropic / Google Gemini 対標

対標元	ガバナンスの焦点	本サイトの開示	公式情報源
OpenAI	モデル文書、最新モデルの説明、安全性のベストプラクティス、データ管理。	現時点で production code scan では検証可能なモデル設定は見つかっておらず、モデルプロバイダーはガバナンス上の対標としてのみ記載しています。	https://platform.openai.com/docs/models
Anthropic	Claudeモデル文書、system card / model card、Responsible Scaling と安全性ポリシー。	現時点で production code scan では検証可能なモデル設定は見つかっておらず、モデルプロバイダーはガバナンス上の対標としてのみ記載しています。	https://docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/models
Google Gemini	Gemini APIモデル文書、安全性設定、データガバナンス、プラットフォームポリシー。	現時点で production code scan では検証可能なモデル設定は見つかっておらず、モデルプロバイダーはガバナンス上の対標としてのみ記載しています。	https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models

検証可能なエビデンスレイヤー

Claim ID	検証可能な値	状態	責任範囲	出典と検証方法
claim.public-url-manifest.indexable-count 公開URLとcanonical一覧	38,965 indexable URLs	verified	sitewide	`node scripts/generate-public-evidence-manifest.js --dry`
claim.trust-pages.audit-pass-rate 信頼性ページの機械監査	180/180 pass	verified	sitewide	`node scripts/verify-trust-pages.js --check`
claim.discovery-surface.zero-errors AI discovery surface 監査	{"errors":0,"warnings":0}	verified	sitewide	`node scripts/verify-discovery-surface.js`
claim.structured-data.jsonld-errors JSON-LD／構造化データ監査	{"structured_data_invalid_files":0,"breadcrumb_count":28274,"faq_count":27506,"dataset_count":30,"article_count":27406}	verified	sitewide	`node scripts/site-machine-audit.js`
claim.status.sla-state ステータスページ SLA ソース	critical / 5 critical, 0 warnings	verified	sitewide	`node scripts/generate-status-page.js`
claim.provider-alignment.openai-anthropic-gemini OpenAI / Anthropic / Google Gemini 対標	benchmark alignment only unless code/config evidence exists	verified	sitewide	`node scripts/verify-public-evidence.js --check`
claim.transparency-report.sha256 透明性レポート SHA-256 アンカー	{"report":"transparency/report-2026-Q3.json","sha256":"47b09e2ca4e8b8fe9dffdfaccef3b11212de9ee3a8a14badca8044e2481203c5"}	verified	sitewide	`node scripts/update-transparency-current-data.js`
claim.release-integrity.gpg-signing GPG署名の状態	GPG signing configured locally; GitHub verification pending	github_verification_pending	sitewide	`gpg --list-secret-keys --keyid-format=long && git log -1 --show-signature`

public-evidence-manifest.json public-claim-registry.json public-verification-report.json public-url-manifest.json

システムカード V2.0：技術的透明性の公開レイヤー

公開アーキテクチャ

AI利用の開示

品質と安全のゲート

データと追跡可能性

ナレッジベース 32,724 chunks、TM 0 entries、AI answer-ready 7,976/7,976。公開データは data/state-machine/*、data/*audit*.json および transparency レポートまで遡って確認できます。

ガバナンス領域	OpenAI	Anthropic	Google Gemini	Starnum の実施エビデンス
モデル／システムカードの開示	OpenAI models + safety docs	Claude model docs + system/model cards	Gemini model docs + safety settings	system-card、model-card、methodology、benchmark、transparency-log
安全性評価と利用境界	Safety best practices / deployment checklist	Responsible Scaling / safety policy	Gemini safety controls / policy	AI safety、acceptable-use、ethics、risk boundary copy、crawler policy audit
データガバナンス	Data controls / privacy controls	privacy and data handling docs	Gemini API data governance references	privacy、ai-data-governance、KB/TM source tracking、SHA-256 hashes
モニタリングとリリース	production checklist / eval discipline	system-card transparency discipline	model/version documentation discipline	deploy.js、status.html、SLA report、trust-pages-machine-audit、sitemap/hreflang audits

出典：data/state-machine/model-card.json、public-bench.json、trust-pages.json、security-headers.json。
出典：data/trust-pages-machine-audit.json、data/discovery-surface-audit.json、data/ai-answer-readiness-audit.json。
出典：data/kb-machine-audit.json、data/tm/quality-audit-report.json、data/sla-report.json。
公式対標文書の確認日：2026-08-19；リンクは OpenAI / Anthropic / Google Gemini 対標表に掲載。

リリースの完全性とGPG

GPG signing configured locally. signingkey=0934DFA0EDA6363A. GitHub verification pending until the public key upload and Verified badge are confirmed.

OpenAI / Anthropic / Google Gemini 対標

対標元	ガバナンスの焦点	本サイトの開示	公式情報源
OpenAI	モデル文書、最新モデルの説明、安全性のベストプラクティス、データ管理。	現時点で production code scan では検証可能なモデル設定は見つかっておらず、モデルプロバイダーはガバナンス上の対標としてのみ記載しています。	https://platform.openai.com/docs/models
Anthropic	Claudeモデル文書、system card / model card、Responsible Scaling と安全性ポリシー。	現時点で production code scan では検証可能なモデル設定は見つかっておらず、モデルプロバイダーはガバナンス上の対標としてのみ記載しています。	https://docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/models
Google Gemini	Gemini APIモデル文書、安全性設定、データガバナンス、プラットフォームポリシー。	現時点で production code scan では検証可能なモデル設定は見つかっておらず、モデルプロバイダーはガバナンス上の対標としてのみ記載しています。	https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models

AI セーフティ方法論

ガバナンス2.0概要

ガバナンス概要

適用範囲

実装状況

1. レッドチームプロトコル

1.1 テストツール

1.2 テスト結果の処理

1.3 ハードコードされたレッドライン

2. 三層エスカレーションアーキテクチャ

3. Eval セット設計原則

3.1 設計原則

3.2 トリガー条件

3.3 評価ディメンション

4. 人間監督トリガー条件

5. ナレッジベースセキュリティメカニズム

6. 継続的改善メカニズム

関連リソース

外部基準と一次資料

現在のマシン監査スナップショット

コンテンツ保守と更新判断

更新判断

人間の関与範囲

検証コマンド

現在のマシン監査スナップショット

コンテンツ保守と更新判断

更新判断

人間の関与範囲

検証コマンド

現在のマシン監査スナップショット

コンテンツ保守と更新判断

更新判断

人間の関与範囲

検証コマンド

検証可能なエビデンスレイヤー

システムカード V2.0：技術的透明性の公開レイヤー

公開アーキテクチャ

AI利用の開示

品質と安全のゲート

データと追跡可能性

リリースの完全性とGPG

OpenAI / Anthropic / Google Gemini 対標

検証可能なエビデンスレイヤー

システムカード V2.0：技術的透明性の公開レイヤー

公開アーキテクチャ

AI利用の開示

品質と安全のゲート

データと追跡可能性

リリースの完全性とGPG

OpenAI / Anthropic / Google Gemini 対標

検証可能なエビデンスレイヤー

システムカード V2.0：技術的透明性の公開レイヤー

公開アーキテクチャ

AI利用の開示

品質と安全のゲート

データと追跡可能性

リリースの完全性とGPG

OpenAI / Anthropic / Google Gemini 対標