研究と方法論
Research v2.0Version 2.0 · · 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、文化的解釈、命盤作成の方法論、コンテンツ品質、多言語翻訳品質、AI支援ガバナンスワークフローの背後にある研究運用モデルを記録します。
適用範囲
命理方法に関するメモ、真太陽時の前提、ナレッジベースおよび翻訳メモリの系譜、AWR/TM品質ゲート、ベンチマーク参照、公開透明性成果物を対象とします。
実装状況
2.0では、研究ページを保守可能なエビデンスハブへと転換しています。主張は機械可読な成果物にリンクされ、システムが検知を担当し、AIエージェントが修正の要否を判断します。
執筆スタンス：陸斌兆派を分析の基準に置き、他流派との差異を客観的に比較します。流派の違いを優劣として書かず、テスト指標を命理上の保証としても書きません。
更新頻度：研究ページはAI Opsゲートが更新の要否をチェックします。記事型の研究は現在、人間によるレビューまたはAIエージェントによる公開が中心で、封存候補のpublisherは
scripts/archive/publish-research.js にあり、再稼働するまでは自動スケジュール化済みとは主張しません · RSS
このページが本当に答えること
starnumの研究ページは学術誌でもマーケティングページでもありません。「伝統的な命理の知識、命盤計算、AI支援執筆、多言語翻訳、AWR/TMスキャン、デプロイゲートをどうつなげているか」を公開する作業台です。読者はここで、どの判断が命理体系に由来し、どれが単なるエンジニアリング品質チェックで、どれが人間またはAIエージェントによるさらなる判断を必要とするのかを理解できるはずです。
すべての研究上の主張は3層に分かれます。第1層は文化と命理の方法論、第2層はデータとツールのエビデンス、第3層は公開後の検証結果です。システムは検知・報告・機械可読なエビデンスの保存のみを担当し、実際に文章を修正するか、再翻訳するか、ルールを調整するかは、Codex/Claudeのようなエージェントが判断します。
| 研究層 | 入力エビデンス | 公開できる説明 | 維持すべき境界 |
|---|---|---|---|
| 命理の方法論 | 流派の基準、星曜／宮位／四化の条件、知識ベースの出典。 | 本サイトがどの分析フレームワークを採用しているか、流派によってなぜ差異が生じるか。 | 流派の選択を唯一の正統と書いてはならず、命理の解釈を科学的証明として書いてもならない。 |
| エンジニアリング上のエビデンス | AWR、TM、schema audit、trust-page audit、デプロイのスモークテスト。 | どのゲートを通過したか、どのデータがdegradedか、どの状態がまだwarningか。 | スキャン結果は最終判断ではなく、AIエージェントの診断材料を提供するのみ。 |
| 公開後の検証 | Cloudflare/R2のデプロイ記録、HTTP 200、sitemap/llms/OKF/schemaの検証。 | 公開ページが利用者、検索エンジン、AIクローラーから正常に読み取れるかどうか。 | 秘密鍵、内部権限、悪用され得る攻撃面の詳細、個人データは公開しない。 |
現在の研究の主軸
命盤作成と真太陽時
出生地域、経度補正、時刻境界、フロントエンドでの表示ルールを記録し、「元の出生時刻」と「真太陽時」を同じ欄に混在させないようにします。
紫微斗数の知識モデリング
流派の違い、四化ルール、宮位の関係、起こり得ない事象を整理し、記事・命盤出力・知識ベースの参照が同じロジック境界を共有するようにします。
AWR/TM 多言語品質
AWRはスキャンと証跡の保存を担当し、TMは翻訳メモリと一貫性を担当します。両者が互いに差し戻し合って無限ループにならないようにし、最終判断はAIエージェントが行います。
AI Ops の公開エビデンス
デプロイ、sitemap、llms.txt、OKF、schema.org、R2、Cloudflareキャッシュ、スモークテストはすべて追跡可能な記録を残します。
研究記事のキュー
data/research-topics.json は候補テーマ、出典、難易度、状態を保存します。正式公開前には命理ロジック、コンテンツ安全性、schema、trust-pageの各ゲートを通過する必要があります。
公開ページの保守
研究ページ自体もガバナンスページ監査の対象です。ソース成果物、検証コマンド、公開クレーム、フッターのフォントサイズ、hreflangはいずれも乖離してはなりません。
研究エビデンスの仕様
- 命理の方法論：命理上の推論はそれぞれ、流派の基準、宮位／星曜／四化の条件、そして不確実性の境界まで遡れる必要があります。
- 翻訳品質：多言語ページはzh-TWのソース文と照合し、「記事全体の再翻訳が必要」「部分的な修正」「AWRの誤検知」「TM用語の不整合」のいずれかを明確に区別します。
- 公開ガバナンス：公開クレームは
data/public-claim-registry.json、公開エビデンスマニフェスト、または再実行可能な検証コマンドにリンクできなければなりません。 - 公開後の検証：正式デプロイ後は、少なくともHTTPスモークテスト、主要ページのHTTP 200、R2/Workerのデプロイ記録、キャッシュパージ、検索インデックス送信を通過する必要があります。
研究コンテンツの公開ルール
| 種類 | 公開してよいもの | 書いてはならないもの |
|---|---|---|
| 方法論 | 命盤作成の前提、流派の選択、用語の定義、システムの境界。 | 唯一の正統、絶対的に正確、疑いの余地のない命理上の結論。 |
| ベンチマーク | OpenAI / Anthropic / Google Gemini など公開ガバナンスフレームワークとの対標。 | コードまたは設定の証拠がないのに、当該モデルが本番で使用済みと主張すること。 |
| 多言語品質 | zh-TWのソース文を基準に、翻訳品質の問題と修復方針を列挙すること。 | スキャナーがエラーを出しただけで自動的に再翻訳したり、AWR/TMを互いに循環的に差し戻したりすること。 |
| AI Ops | 機械可読なエビデンスで検知・診断・修復・検証・デプロイを記録すること。 | システムのスキャン結果を最終判断として扱うこと。最終判断は引き続きAIエージェントが行います。 |
データソースと責任範囲
研究ページは追跡可能な内部データと公開成果物のみを使用し、口頭での判断を事実として書くことはありません。各データには明確な責任範囲があります。命理データは方法論の境界を、機械監査は状態のエビデンスを、AWR/TMは多言語品質の手がかりを担当し、最終判断と修復はAIエージェントが担当します。
- 命理と知識ベースの出典
docs/kb/zwds/、docs/kb/numerology/および研究記事が、星曜、宮位、四化、格局、生命数秘のルールを定義する責任を負います。これらのデータは「方法論の採用」と「解釈の境界」を裏付けるためのものであり、科学的な保証として書くことはできません。- AI Opsと公開エビデンス
data/public-claim-registry.json、data/public-evidence-manifest.json、data/trust-pages-machine-audit.jsonおよびデプロイ記録が、サイトが現在何を公開しているか、どのゲートを通過したか、どの状態がまだwarningまたはdegradedかを証明する責任を負います。- AWR / TM 多言語ガバナンス
- AWRは記事、ページ、CSS、翻訳の残留物をスキャンし、TMは翻訳メモリと用語の一貫性を保存します。両者はルーティングとエビデンスのみを出力し、内容を直接書き換えることはありません。スキャナーと翻訳メモリが矛盾する場合は、AIエージェントがzh-TWのソース文、対象言語の自然さ、エビデンスの重大度に基づいて判断します。
- フロントエンドと公開面
- フロントエンドの真太陽時、地域選択、フォント読み込み、フッターの一貫性、schema.org、llms.txt、OKF、sitemapはいずれもゲートで検証可能な公開面に属します。文言の変更は、インデックス、アクセシビリティ、言語間hreflangを損なわないようにしなければなりません。
- 研究公開ツール
data/research-topics.jsonは現在参照可能な研究テーマのデータベースです。旧版のpublisherはscripts/archive/publish-research.jsにあり、封存候補ツールです。再稼働する前には、新しいルート（/research/zh-TWおよび/research/posts/...）、新しいsitemap/llms/OKF生成ライン、AI Opsの結果報告に書き換える必要があり、現役のスケジュールとしてそのまま使うことはできません。
AWR / TM 判断マトリクス
| スキャン結果 | 優先すべき判断 | 修復方針 | エビデンス出力 |
|---|---|---|---|
| zh-TWソース文に体裁や文体の問題がある | 他言語はソース文と照合する必要があるため、まずソース文を修正します。 | 人間またはAIエージェントがzh-TWを修正し、registryと翻訳キューを再生成します。 | AWRの行、diff、article registry、体裁ゲート。 |
| 対象言語に大量の中国語が残留している | 通常は記事全体の再翻訳が必要であり、部分的な文言修正ではありません。 | zh-TWのソース文から該当言語の記事を再構築し、TMを更新し、AWRに再スキャンさせます。 | translation repair queue、TM delta、言語比率とサンプルのエビデンス。 |
| schema／metaのみに残留がある | 低リスクであり、構造化データの修正で対応できます。 | JSON-LD、title、description、OG/Twitterのメタデータを修正し、本文には触れません。 | schema audit、JSON-LDのパース結果、public evidence manifest。 |
| AWRはエラーを報告するがTMと対象言語は自然 | AWRのルールノイズである可能性があります。 | AIエージェントがfalse positiveとして記録し、スキャナーのルールまたはホワイトリストを調整します。 | false-positive issue shard、scanner rule diff、回帰テスト。 |
真太陽時に関する研究メモ
命盤作成時刻の研究では現在、「元の出生時刻」と「真太陽時」を別欄で表示しています。元の時刻は利用者の入力をそのまま保持し、真太陽時は地域と補正後の時刻のみを表示します（例：「台中 12:29」）。ページでは補正された分数を追加表示せず、利用者がエンジニアリング上の補正値を命盤の結論と誤読しないようにしています。
地域選択は言語から既定の範囲を推定します。繁体字中国語では台湾地域、日本語では日本地域、韓国語では韓国地域、タイ語ではタイ地域、インドネシア語ではインドネシア地域、マレー語ではマレーシアおよびシンガポールなど関連地域を表示します。英語とスペイン語では国の選択を主とし、首都または主要都市を真太陽時の参照点とします。
研究ページは「すべての地域で常に正確」とは主張しません。正確性は、フロントエンドの選択肢、経緯度データ、タイムゾーンデータ、真太陽時の計算テスト、デプロイ後のスモークテストを同時に維持することで保たれます。マレーシア、台湾、洛陽、北京その他の地域でタイムゾーンの歴史や経度の差異が存在する場合は、テストケースで証跡を残す必要があります。
現時点で主張していないこと
- 命理分析に医療、法律、財務、または科学的な予測効力があるとは主張しません。本サイトの内容は自己探求と学習の参考としてのみ提供されます。
- AWRまたはTMが記事の良し悪しを直接判断できるとは主張しません。両者は疑わしい箇所を指摘し、機械可読なエビデンスを出力するだけです。
- OpenAI、Anthropic、Google Geminiがいずれも本番推論に使用済みであるとは主張しません。コードまたは設定の証拠がない場合、ガバナンス上の対標としてのみ記載します。
- 多言語翻訳がzh-TWのソース文と逐語的に対応してさえいれば自然になるとは主張しません。対象言語は文体、用語、文化的なニュアンス、schemaの品質チェックを通過する必要があります。
研究キューと今後の保守
研究記事のキューはdata/research-topics.jsonで管理されています。月次公開ツールは現在も封存候補であり、現役の自動スケジュールとして扱うことはできません。再稼働するまでは、研究記事はAIエージェントがキューに基づいて草稿を作成し、人間またはエージェントがレビューし、ゲートを実行してから公開するものとします。優先テーマは、真太陽時と地域データ、紫微斗数のハードルールと流派の差異、多言語記事の品質ガバナンスの3分野に集中しています。公開のたびに状態を書き戻し、AWR/TMに該当ページを再スキャンさせる必要があります。
- 短期：真太陽時の地域テストケースを補完します。特に台湾、マレーシア、日本、韓国、インドネシア、タイ、シンガポール。
- 中期：AWR/TMの多言語判断マトリクスを機械可読なissue routing ruleに変換し、全体再翻訳と部分修正が混在しないようにします。
- 公開ツール：
publish-researchを復活させる場合は、まず新しいスクリプトとして再構築します。旧版のresearch.htmlを書いてはならず、sitemap/llmsに直接追記してはならず、既存の public discovery ラインと structured report を経由する必要があります。 - 長期：研究ページ、システムカード、データガバナンス、透明性レポート、FAQ、記事公開ゲートを同一のAI Opsステートマシンに統合します。
陸斌兆派 四化の解釈差：戊干・庚干・壬干の三通りの読み方
紫微斗数で最も議論が分かれる論点のひとつ。戊干は右弼化科か、それとも天機化科か。庚干は太陰化科か、天同化科か。壬干は左輔化禄か、天梁化禄か。本稿では陸斌兆派、王亭之派、欽天四化の違いを文献ベースで整理します。
命理知識ベースへの GraphRAG 応用：星曜から宮位までの意味グラフ
総計 2,758 ファイル 1538K 行の命理知識ベースを Neo4j のグラフ（343 ノード / 679 リレーション）に変換し、Qdrant のベクトル検索と統合。三層の証拠融合による命盤分析系を実現しました。
117 条 命理ハードルールの設計：四化「ありえない事象」の境界定義
命理 AI の本当の難所は生成力ではなく、「ありえない命理事象」を口にさせないことです。本稿では 117 条 のハードルール（四化 41 + 格局 49 + コア指標 17）の設計思想と実例を示します。
生命数秘 九宮グリッドの矢印系：台湾派と西洋ピタゴラス体系の違い
台湾で広く使われる「九宮格数秘」と、西洋 Pythagorean 体系では Arrow Lines の定義に明確な差があります。両者の計算方法を整理し、当サイトが採用した基準とその理由を述べます。
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。
- 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/state-machine/public-bench.jsondata/kb-machine-audit.jsondata/public-claim-registry.json- 関連ガバナンスページ: methodology · benchmark · 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。
- 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/state-machine/public-bench.jsondata/kb-machine-audit.jsondata/public-claim-registry.json- 関連ガバナンスページ: methodology · benchmark · 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。
- 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/state-machine/public-bench.jsondata/kb-machine-audit.jsondata/public-claim-registry.json- 関連ガバナンスページ: methodology · benchmark · 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 |
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
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 |
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
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 |
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 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。
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 |