{ "schema_version": "core-reviewed-term-ai-handoff-v2", "version": "core-reviewed-term-ai-handoff-v2", "compat": { "backward_compatible_schema_versions": [ "core-reviewed-term-ai-handoff-v1" ], "v1_fields_preserved": true }, "contract_status": "preview", "distribution": "per_term_read_only_ai_handoff", "no_write_operations": true, "content_tier": "db_backed", "canonical": { "url": "https://core.yogoq.com/ja-JP/core/ai-accountability", "slug": "ai-accountability", "locale": "ja-JP" }, "summary": { "schema_version": "core-reviewed-term-summary-v1", "term_id": "4bfe3c7f-d412-5690-ade9-65954bfadc99", "canonical_slug": "ai-accountability", "canonical_url": "https://core.yogoq.com/ja-JP/core/ai-accountability", "locale": "ja-JP", "display_name": "AI説明責任", "english_name": "AI Accountability", "abbreviation": null, "short_definition": "AI説明責任は、AIの設計、利用、結果、是正について責任者と説明手段を持つこと。実務ではAI運用の責任分界、監査、事故対応の判断に使い、定義、範囲、責任者、根拠を分けて扱う。", "content_tier": "db_backed", "quality": "reviewed", "publication_status": "published_reviewed", "version": "core-reviewed-term-summary-v1", "last_reviewed_at": "2026-07-05T00:30:00.000Z", "sources_count": 1, "limitations_key": "core-trust-policy-v1-2026-06-22" }, "aliases": [ { "text": "AI説明責任", "type": "display_name", "locale": "ja-JP" }, { "text": "AI Accountability", "type": "english_name", "locale": "en-US" }, { "text": "AIアカウンタビリティ", "type": "katakana", "locale": "ja-JP" }, { "text": "AI説明責任", "type": "localized_title", "locale": "ja-JP" } ], "content": { "definition": { "key": "definition", "title": "一言でいうと", "text": "AI説明責任は、AIの設計、利用、結果、是正について責任者と説明手段を持つこと。実務ではAI運用の責任分界、監査、事故対応の判断に使い、定義、範囲、責任者、根拠を分けて扱う。", "items": [] }, "formula": { "key": "formula", "title": "計算の考え方", "text": "AI説明責任は単一の計算式だけで扱う用語ではない。導入判断では、適用範囲、リスク、検証可能性を同じ表で見る。 適用範囲 | 責任者、承認履歴、ログ、是正、問い合わせ窓口 | 何を対象にするかを固定する 除外範囲 | AIやベンダーに責任を丸投げすること | 用語の過大解釈を防ぐ 検証方法 | 出典、監査ログ、レビュー、実例 | 判断を後から説明できるようにする", "items": [ "適用範囲 | 責任者、承認履歴、ログ、是正、問い合わせ窓口 | 何を対象にするかを固定する", "除外範囲 | AIやベンダーに責任を丸投げすること | 用語の過大解釈を防ぐ", "検証方法 | 出典、監査ログ、レビュー、実例 | 判断を後から説明できるようにする" ] }, "boundary": { "key": "boundary", "title": "含めるもの / 含めないもの", "text": "AI説明責任の境界は、定義そのものより実務で何を決めるかで重要になる。 含める | 責任者、承認履歴、ログ、是正、問い合わせ窓口 | この用語の中心的な対象 含めない | AIやベンダーに責任を丸投げすること | 別概念として扱うもの 明示する | 所有者、根拠、更新日、承認条件、例外 | 誤用と責任の空白を減らす", "items": [ "含める | 責任者、承認履歴、ログ、是正、問い合わせ窓口 | この用語の中心的な対象", "含めない | AIやベンダーに責任を丸投げすること | 別概念として扱うもの", "明示する | 所有者、根拠、更新日、承認条件、例外 | 誤用と責任の空白を減らす" ] }, "usage": [ { "key": "meaning", "title": "意味", "text": "AI説明責任は、AIの設計、利用、結果、是正について責任者と説明手段を持つことを表す用語である。英語では AI Accountability と呼ばれ、AI運用の責任分界、監査、事故対応を判断するときの共通語になる。YogoQ Coreでは単なる訳語ではなく、何を含め、何を含めず、どの根拠で判断するかを明確にする実務用語として扱う。特にAI、セキュリティ、法務、財務の領域では、似た言葉を混同すると責任範囲、リスク評価、契約条件、運用手順がずれるため、用途、境界、出典、レビュー条件をセットで確認する。", "items": [] }, { "key": "usage", "title": "役立つ場面", "text": "AI説明責任を正しく定義すると、AI運用の責任分界、監査、事故対応の判断で関係者が同じ前提を持てる。 責任者、承認履歴、ログ、是正、問い合わせ窓口とAIやベンダーに責任を丸投げすることを分けることで、議論の対象外を早く切り出せる。 公式出典とレビュー条件を残すことで、AIや検索がこの用語を参照したときの誤引用リスクを下げられる。", "items": [ "AI説明責任を正しく定義すると、AI運用の責任分界、監査、事故対応の判断で関係者が同じ前提を持てる。", "責任者、承認履歴、ログ、是正、問い合わせ窓口とAIやベンダーに責任を丸投げすることを分けることで、議論の対象外を早く切り出せる。", "公式出典とレビュー条件を残すことで、AIや検索がこの用語を参照したときの誤引用リスクを下げられる。" ] }, { "key": "usage", "title": "使い方のポイント", "text": null, "items": [ "AI説明責任はAIの設計、利用、結果、是正について責任者と説明手段を持つことを扱うための基礎用語である。", "実務ではAI運用の責任分界、監査、事故対応の場面で使い、判断対象を明確にする。", "責任者、承認履歴、ログ、是正、問い合わせ窓口を含める一方で、AIやベンダーに責任を丸投げすることは別の概念として扱う。", "責任者がいないAI機能は、失敗時に改善も説明もできないを確認しないと、誤解や過大評価につながる。", "公開ページやAI回答で使う場合は、公式出典と更新日を合わせて確認する。" ] }, { "key": "drivers", "title": "何が数字を動かすか", "text": "AI説明責任の使いやすさは、組織内で同じ意味で使えるか、運用に落とせるかで決まる。 文脈 | 誰が何を承認したかを追跡できるほど説明しやすい 証拠 | 公式資料、規格、会計基準、監査可能なログを優先する 粒度 | 広すぎる言葉は、用途別に下位概念へ分ける 責任 | 誰が承認し、誰が更新するかを決める", "items": [ "文脈 | 誰が何を承認したかを追跡できるほど説明しやすい", "証拠 | 公式資料、規格、会計基準、監査可能なログを優先する", "粒度 | 広すぎる言葉は、用途別に下位概念へ分ける", "責任 | 誰が承認し、誰が更新するかを決める" ] } ], "misunderstandings": [ { "key": "misunderstandings", "title": "判断するときの注意点", "text": "AI説明責任を使うときは、便利な略称や一般語として流さず、境界と根拠を確認する。 責任者がいないAI機能は、失敗時に改善も説明もできない 似た用語を同義語として扱う前に、責任範囲、対象データ、評価指標の違いを見る。 未確認の業界慣用語やベンダー表現は、Reviewedではなく候補語として扱う。", "items": [ "責任者がいないAI機能は、失敗時に改善も説明もできない", "似た用語を同義語として扱う前に、責任範囲、対象データ、評価指標の違いを見る。", "未確認の業界慣用語やベンダー表現は、Reviewedではなく候補語として扱う。" ] }, { "key": "misunderstandings", "title": "よくある誤解 / 落とし穴", "text": null, "items": [ "AIが自動で判断したので人間に責任はないという誤解がある。実際には範囲と根拠を分けて判断する。", "AI説明責任を使えば自動的に安全・正確になる、という誤解がある。運用、レビュー、責任者が必要である。", "英語名や略語だけを知っていれば十分、という誤解がある。日本語での使い分けと業務上の境界が重要である。" ] } ], "examples": [ { "key": "examples", "title": "最小例", "text": "与信補助AIで、スコアの利用目的、最終判断者、異議申し立て、ログ保持を決める。AIの推奨だけで否決せず、人間が根拠と例外を確認する。後から問い合わせがあった場合、入力データ、モデル版、根拠、担当者の判断を追えるため、説明と是正が可能になる。 さらに、担当者はこの判断を一回限りのメモで終わらせず、次回も同じ基準で確認できるように、対象範囲、除外した選択肢、参照した公式資料、承認者、更新日を記録する。これにより、AI説明責任が会議ごとに違う意味で使われたり、AI検索が古い説明を引用したりするリスクを減らせる。運用後は問い合わせや失敗例を集め、定義、チェックリスト、関連用語の内部リンクを更新する。", "items": [] } ], "comparisons": [ { "key": "comparisons", "title": "似ている言葉との違い", "text": "AI説明責任 | AIの設計、利用、結果、是正について責任者と説明手段を持つこと | AI運用の責任分界、監査、事故対応に使う AI透明性、責任あるAI | 隣接概念 | 範囲や責任が異なる場合に比較する 一般的な説明 | 文脈のない言い換え | 実務判断には不足しやすい", "items": [ "AI説明責任 | AIの設計、利用、結果、是正について責任者と説明手段を持つこと | AI運用の責任分界、監査、事故対応に使う", "AI透明性、責任あるAI | 隣接概念 | 範囲や責任が異なる場合に比較する", "一般的な説明 | 文脈のない言い換え | 実務判断には不足しやすい" ] }, { "key": "related_metrics", "title": "一緒に見る指標", "text": "AI説明責任は、隣接する基礎語と比較すると判断しやすい。 AI透明性、責任あるAI | 似ているが判断対象が異なる | 混同を避ける 出典・根拠 | 公式資料や規格 | 信頼できる参照面を作る レビュー状態 | Reviewed / Verified / Draft | AIやSEOへの露出条件を決める", "items": [ "AI透明性、責任あるAI | 似ているが判断対象が異なる | 混同を避ける", "出典・根拠 | 公式資料や規格 | 信頼できる参照面を作る", "レビュー状態 | Reviewed / Verified / Draft | AIやSEOへの露出条件を決める" ] } ], "faq": [ { "question": "AI説明責任は何に使いますか？", "answer": "AI運用の責任分界、監査、事故対応を整理し、関係者が同じ前提で判断するために使います。" }, { "question": "どこまでをAI説明責任に含めますか？", "answer": "責任者、承認履歴、ログ、是正、問い合わせ窓口を中心に含め、AIやベンダーに責任を丸投げすることは必要に応じて別概念として扱います。" }, { "question": "AIに引用させても大丈夫ですか？", "answer": "Reviewedの公式出典、更新日、境界を合わせて使えば引用しやすくなります。ただし高影響判断では人間レビューを残します。" } ] }, "source_refs": [ "concept:ai-accountability:en-US", "concept:ai-accountability:ja-JP", "core-product-update-remaining-pack-v1:ai-accountability" ], "sources": { "source_refs": [ "concept:ai-accountability:en-US", "concept:ai-accountability:ja-JP", "core-product-update-remaining-pack-v1:ai-accountability" ], "visible_sources": [ { "label": "NIST AI Risk Management Framework", "url": "https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf", "kind": "tier_s" } ] }, "related_terms": [ { "topic_id": "slug:ai-evaluation", "canonical_slug": "ai-evaluation", "canonical_url": "https://core.yogoq.com/ja-JP/core/ai-evaluation", "title": "AI評価", "relation_type": "used_together" }, { "topic_id": "slug:generative-ai", "canonical_slug": "generative-ai", "canonical_url": "https://core.yogoq.com/ja-JP/core/generative-ai", "title": "生成AI", "relation_type": "related" } ], "relations": [ { "term_id": "slug:ai-evaluation", "canonical_slug": "ai-evaluation", "canonical_url": "https://core.yogoq.com/ja-JP/core/ai-evaluation", "display_name": "AI評価", "relation_type": "related", "source_relation_type": "used_together" }, { "term_id": "slug:generative-ai", "canonical_slug": "generative-ai", "canonical_url": "https://core.yogoq.com/ja-JP/core/generative-ai", "display_name": "生成AI", "relation_type": "related", "source_relation_type": "related" } ], "chunk_ids": [ "core:chunk:ai-accountability:ja-JP:definition:c77d29595e8e761c", "core:chunk:ai-accountability:ja-JP:formula:6bb2989d254e644a", "core:chunk:ai-accountability:ja-JP:boundary:26246dd3bc695537", "core:chunk:ai-accountability:ja-JP:meaning:26f51c2bd1416540", "core:chunk:ai-accountability:ja-JP:usage:713cfeed1ac4f99a", "core:chunk:ai-accountability:ja-JP:usage:90b30bf21153cd2a", "core:chunk:ai-accountability:ja-JP:drivers:048632d2d91e350d", "core:chunk:ai-accountability:ja-JP:misunderstandings:0c2b38d9dc5fb849", "core:chunk:ai-accountability:ja-JP:misunderstandings:db7a30c732edde2b", "core:chunk:ai-accountability:ja-JP:examples:570525234bdaa16f", "core:chunk:ai-accountability:ja-JP:comparisons:7fede2e512f7e8fe", "core:chunk:ai-accountability:ja-JP:related_metrics:badfde6f1cc7644d", "core:chunk:ai-accountability:ja-JP:faq:dbea98e8415b67f4", "core:chunk:ai-accountability:ja-JP:faq:e81b14f58e396854", "core:chunk:ai-accountability:ja-JP:faq:c404b1c4718b8aae" ], "chunks": [ { "chunk_id": "core:chunk:ai-accountability:ja-JP:definition:c77d29595e8e761c", "section_key": "definition", "heading": "一言でいうと", "text": "AI説明責任は、AIの設計、利用、結果、是正について責任者と説明手段を持つこと。実務ではAI運用の責任分界、監査、事故対応の判断に使い、定義、範囲、責任者、根拠を分けて扱う。", "source_refs": [ "concept:ai-accountability:en-US", "concept:ai-accountability:ja-JP", "core-product-update-remaining-pack-v1:ai-accountability" ], "content_hash": "c77d29595e8e761c50d6deea9276163276700eba80103877c39501ec4617bde6" }, { "chunk_id": "core:chunk:ai-accountability:ja-JP:formula:6bb2989d254e644a", "section_key": "formula", "heading": "計算の考え方", "text": "AI説明責任は単一の計算式だけで扱う用語ではない。導入判断では、適用範囲、リスク、検証可能性を同じ表で見る。 適用範囲 | 責任者、承認履歴、ログ、是正、問い合わせ窓口 | 何を対象にするかを固定する 除外範囲 | AIやベンダーに責任を丸投げすること | 用語の過大解釈を防ぐ 検証方法 | 出典、監査ログ、レビュー、実例 | 判断を後から説明できるようにする 適用範囲 | 責任者、承認履歴、ログ、是正、問い合わせ窓口 | 何を対象にするかを固定する 除外範囲 | AIやベンダーに責任を丸投げすること | 用語の過大解釈を防ぐ 検証方法 | 出典、監査ログ、レビュー、実例 | 判断を後から説明できるようにする", "source_refs": [ "concept:ai-accountability:en-US", "concept:ai-accountability:ja-JP", "core-product-update-remaining-pack-v1:ai-accountability" ], "content_hash": "6bb2989d254e644a7bbbd3ce30541c69c4fa9586e550d19334099cd01ae21b5a" }, { "chunk_id": "core:chunk:ai-accountability:ja-JP:boundary:26246dd3bc695537", "section_key": "boundary", "heading": "含めるもの / 含めないもの", "text": "AI説明責任の境界は、定義そのものより実務で何を決めるかで重要になる。 含める | 責任者、承認履歴、ログ、是正、問い合わせ窓口 | この用語の中心的な対象 含めない | AIやベンダーに責任を丸投げすること | 別概念として扱うもの 明示する | 所有者、根拠、更新日、承認条件、例外 | 誤用と責任の空白を減らす 含める | 責任者、承認履歴、ログ、是正、問い合わせ窓口 | この用語の中心的な対象 含めない | AIやベンダーに責任を丸投げすること | 別概念として扱うもの 明示する | 所有者、根拠、更新日、承認条件、例外 | 誤用と責任の空白を減らす", "source_refs": [ "concept:ai-accountability:en-US", "concept:ai-accountability:ja-JP", "core-product-update-remaining-pack-v1:ai-accountability" ], "content_hash": "26246dd3bc69553783ecd1b114d68eed316ce9fbb9d2b2fa14a6b8c5ceedaa70" }, { "chunk_id": "core:chunk:ai-accountability:ja-JP:meaning:26f51c2bd1416540", "section_key": "meaning", "heading": "意味", "text": "AI説明責任は、AIの設計、利用、結果、是正について責任者と説明手段を持つことを表す用語である。英語では AI Accountability と呼ばれ、AI運用の責任分界、監査、事故対応を判断するときの共通語になる。YogoQ Coreでは単なる訳語ではなく、何を含め、何を含めず、どの根拠で判断するかを明確にする実務用語として扱う。特にAI、セキュリティ、法務、財務の領域では、似た言葉を混同すると責任範囲、リスク評価、契約条件、運用手順がずれるため、用途、境界、出典、レビュー条件をセットで確認する。", "source_refs": [ "concept:ai-accountability:en-US", "concept:ai-accountability:ja-JP", "core-product-update-remaining-pack-v1:ai-accountability" ], "content_hash": "26f51c2bd1416540b7f9ff766a07c0e5fd5ac4747751a37b475bb84d952bbb24" }, { "chunk_id": "core:chunk:ai-accountability:ja-JP:usage:713cfeed1ac4f99a", "section_key": "usage", "heading": "役立つ場面", "text": "AI説明責任を正しく定義すると、AI運用の責任分界、監査、事故対応の判断で関係者が同じ前提を持てる。 責任者、承認履歴、ログ、是正、問い合わせ窓口とAIやベンダーに責任を丸投げすることを分けることで、議論の対象外を早く切り出せる。 公式出典とレビュー条件を残すことで、AIや検索がこの用語を参照したときの誤引用リスクを下げられる。 AI説明責任を正しく定義すると、AI運用の責任分界、監査、事故対応の判断で関係者が同じ前提を持てる。 責任者、承認履歴、ログ、是正、問い合わせ窓口とAIやベンダーに責任を丸投げすることを分けることで、議論の対象外を早く切り出せる。 公式出典とレビュー条件を残すことで、AIや検索がこの用語を参照したときの誤引用リスクを下げられる。", "source_refs": [ "concept:ai-accountability:en-US", "concept:ai-accountability:ja-JP", "core-product-update-remaining-pack-v1:ai-accountability" ], "content_hash": "713cfeed1ac4f99a4de97ed029240cdb4d4f73b6b7d8e7bfcb32ff431c9e1136" }, { "chunk_id": "core:chunk:ai-accountability:ja-JP:usage:90b30bf21153cd2a", "section_key": "usage", "heading": "使い方のポイント", "text": "AI説明責任はAIの設計、利用、結果、是正について責任者と説明手段を持つことを扱うための基礎用語である。 実務ではAI運用の責任分界、監査、事故対応の場面で使い、判断対象を明確にする。 責任者、承認履歴、ログ、是正、問い合わせ窓口を含める一方で、AIやベンダーに責任を丸投げすることは別の概念として扱う。 責任者がいないAI機能は、失敗時に改善も説明もできないを確認しないと、誤解や過大評価につながる。 公開ページやAI回答で使う場合は、公式出典と更新日を合わせて確認する。", "source_refs": [ "concept:ai-accountability:en-US", "concept:ai-accountability:ja-JP", "core-product-update-remaining-pack-v1:ai-accountability" ], "content_hash": "90b30bf21153cd2aa7d3fda9c1db7c97554fba3ea13d6ac72a8eb0949fca0e1d" }, { "chunk_id": "core:chunk:ai-accountability:ja-JP:drivers:048632d2d91e350d", "section_key": "drivers", "heading": "何が数字を動かすか", "text": "AI説明責任の使いやすさは、組織内で同じ意味で使えるか、運用に落とせるかで決まる。 文脈 | 誰が何を承認したかを追跡できるほど説明しやすい 証拠 | 公式資料、規格、会計基準、監査可能なログを優先する 粒度 | 広すぎる言葉は、用途別に下位概念へ分ける 責任 | 誰が承認し、誰が更新するかを決める 文脈 | 誰が何を承認したかを追跡できるほど説明しやすい 証拠 | 公式資料、規格、会計基準、監査可能なログを優先する 粒度 | 広すぎる言葉は、用途別に下位概念へ分ける 責任 | 誰が承認し、誰が更新するかを決める", "source_refs": [ "concept:ai-accountability:en-US", "concept:ai-accountability:ja-JP", "core-product-update-remaining-pack-v1:ai-accountability" ], "content_hash": "048632d2d91e350db61c76ad6ed7e82d16e0d286a30dab58e5084bdd582c0962" }, { "chunk_id": "core:chunk:ai-accountability:ja-JP:misunderstandings:0c2b38d9dc5fb849", "section_key": "misunderstandings", "heading": "判断するときの注意点", "text": "AI説明責任を使うときは、便利な略称や一般語として流さず、境界と根拠を確認する。 責任者がいないAI機能は、失敗時に改善も説明もできない 似た用語を同義語として扱う前に、責任範囲、対象データ、評価指標の違いを見る。 未確認の業界慣用語やベンダー表現は、Reviewedではなく候補語として扱う。 責任者がいないAI機能は、失敗時に改善も説明もできない 似た用語を同義語として扱う前に、責任範囲、対象データ、評価指標の違いを見る。 未確認の業界慣用語やベンダー表現は、Reviewedではなく候補語として扱う。", "source_refs": [ "concept:ai-accountability:en-US", "concept:ai-accountability:ja-JP", "core-product-update-remaining-pack-v1:ai-accountability" ], "content_hash": "0c2b38d9dc5fb849b60d2613f19f2a1c95ffefaede9fdaea8b2d3638b7b0a79e" }, { "chunk_id": "core:chunk:ai-accountability:ja-JP:misunderstandings:db7a30c732edde2b", "section_key": "misunderstandings", "heading": "よくある誤解 / 落とし穴", "text": "AIが自動で判断したので人間に責任はないという誤解がある。実際には範囲と根拠を分けて判断する。 AI説明責任を使えば自動的に安全・正確になる、という誤解がある。運用、レビュー、責任者が必要である。 英語名や略語だけを知っていれば十分、という誤解がある。日本語での使い分けと業務上の境界が重要である。", "source_refs": [ "concept:ai-accountability:en-US", "concept:ai-accountability:ja-JP", "core-product-update-remaining-pack-v1:ai-accountability" ], "content_hash": "db7a30c732edde2b3ac383bf84be9f5d1e87309335f285f83afed9a4cb4fa753" }, { "chunk_id": "core:chunk:ai-accountability:ja-JP:examples:570525234bdaa16f", "section_key": "examples", "heading": "最小例", "text": "与信補助AIで、スコアの利用目的、最終判断者、異議申し立て、ログ保持を決める。AIの推奨だけで否決せず、人間が根拠と例外を確認する。後から問い合わせがあった場合、入力データ、モデル版、根拠、担当者の判断を追えるため、説明と是正が可能になる。 さらに、担当者はこの判断を一回限りのメモで終わらせず、次回も同じ基準で確認できるように、対象範囲、除外した選択肢、参照した公式資料、承認者、更新日を記録する。これにより、AI説明責任が会議ごとに違う意味で使われたり、AI検索が古い説明を引用したりするリスクを減らせる。運用後は問い合わせや失敗例を集め、定義、チェックリスト、関連用語の内部リンクを更新する。", "source_refs": [ "concept:ai-accountability:en-US", "concept:ai-accountability:ja-JP", "core-product-update-remaining-pack-v1:ai-accountability" ], "content_hash": "570525234bdaa16f41eca463f161c9244e394d273843ee16451255c22106d420" }, { "chunk_id": "core:chunk:ai-accountability:ja-JP:comparisons:7fede2e512f7e8fe", "section_key": "comparisons", "heading": "似ている言葉との違い", "text": "AI説明責任 | AIの設計、利用、結果、是正について責任者と説明手段を持つこと | AI運用の責任分界、監査、事故対応に使う AI透明性、責任あるAI | 隣接概念 | 範囲や責任が異なる場合に比較する 一般的な説明 | 文脈のない言い換え | 実務判断には不足しやすい AI説明責任 | AIの設計、利用、結果、是正について責任者と説明手段を持つこと | AI運用の責任分界、監査、事故対応に使う AI透明性、責任あるAI | 隣接概念 | 範囲や責任が異なる場合に比較する 一般的な説明 | 文脈のない言い換え | 実務判断には不足しやすい", "source_refs": [ "concept:ai-accountability:en-US", "concept:ai-accountability:ja-JP", "core-product-update-remaining-pack-v1:ai-accountability" ], "content_hash": "7fede2e512f7e8fe9dd8ed09e520cde70779fc775f0664b02f8a85263db66771" }, { "chunk_id": "core:chunk:ai-accountability:ja-JP:related_metrics:badfde6f1cc7644d", "section_key": "related_metrics", "heading": "一緒に見る指標", "text": "AI説明責任は、隣接する基礎語と比較すると判断しやすい。 AI透明性、責任あるAI | 似ているが判断対象が異なる | 混同を避ける 出典・根拠 | 公式資料や規格 | 信頼できる参照面を作る レビュー状態 | Reviewed / Verified / Draft | AIやSEOへの露出条件を決める AI透明性、責任あるAI | 似ているが判断対象が異なる | 混同を避ける 出典・根拠 | 公式資料や規格 | 信頼できる参照面を作る レビュー状態 | Reviewed / Verified / Draft | AIやSEOへの露出条件を決める", "source_refs": [ "concept:ai-accountability:en-US", "concept:ai-accountability:ja-JP", "core-product-update-remaining-pack-v1:ai-accountability" ], "content_hash": "badfde6f1cc7644d71f529ab34ebfe4903783f7d5d82ec498cad8e36db9f5135" }, { "chunk_id": "core:chunk:ai-accountability:ja-JP:faq:dbea98e8415b67f4", "section_key": "faq", "heading": "AI説明責任は何に使いますか？", "text": "AI説明責任は何に使いますか？ AI運用の責任分界、監査、事故対応を整理し、関係者が同じ前提で判断するために使います。", "source_refs": [ "concept:ai-accountability:en-US", "concept:ai-accountability:ja-JP", "core-product-update-remaining-pack-v1:ai-accountability" ], "content_hash": "dbea98e8415b67f48737c2d7d406e58a0dc4f05ec4ce4bfb025f14771721323a" }, { "chunk_id": "core:chunk:ai-accountability:ja-JP:faq:e81b14f58e396854", "section_key": "faq", "heading": "どこまでをAI説明責任に含めますか？", "text": "どこまでをAI説明責任に含めますか？ 責任者、承認履歴、ログ、是正、問い合わせ窓口を中心に含め、AIやベンダーに責任を丸投げすることは必要に応じて別概念として扱います。", "source_refs": [ "concept:ai-accountability:en-US", "concept:ai-accountability:ja-JP", "core-product-update-remaining-pack-v1:ai-accountability" ], "content_hash": "e81b14f58e3968542823582ce1f82c5f4a24fb804a9ba429f5c274785de0246e" }, { "chunk_id": "core:chunk:ai-accountability:ja-JP:faq:c404b1c4718b8aae", "section_key": "faq", "heading": "AIに引用させても大丈夫ですか？", "text": "AIに引用させても大丈夫ですか？ Reviewedの公式出典、更新日、境界を合わせて使えば引用しやすくなります。ただし高影響判断では人間レビューを残します。", "source_refs": [ "concept:ai-accountability:en-US", "concept:ai-accountability:ja-JP", "core-product-update-remaining-pack-v1:ai-accountability" ], "content_hash": "c404b1c4718b8aae9be3e2ac25e41b948c72471a0e16c58d729256fd34a1f5f6" } ], "content_hash": "e21e0203f853d087c837d7e71ccc3ee001611fb2362a1d785f342db5d38accea", "hash_algorithm": "sha256", "rag": { "chunk_id_policy": "core:chunk:{canonical_slug}:{locale}:{section_key}:{sha256_16}", "content_hash_policy": "sha256_stable_json", "source_refs_precision": "source_object_ref_or_source_key_current_snapshot" }, "quality": { "content_tier": "db_backed", "quality": "reviewed", "publication_status": "published_reviewed", "source_count": 1, "last_reviewed_at": "2026-07-05T00:30:00.000Z", "trust_policy_version": "core-trust-policy-v1-2026-06-22" }, "limitations": { "policy_version": "core-trust-policy-v1-2026-06-22", "professional_advice_boundary": "reference_only_not_professional_advice", "text": "このページは調査・学習のための参照情報です。会計、法務、金融、医療、セキュリティなどの個別判断では一次情報や専門家の確認を優先してください。", "items": [ "公開ページは一般的な理解と実務上の判断材料を提供するもので、個別案件の専門助言ではありません。", "制度、価格、規制、会計基準、製品仕様など変化が速い情報は、最終判断前に一次情報で確認してください。", "AI支援を含む制作・監査フローを使う場合も、公開可否は品質ゲートと人間が読める証跡に基づいて扱います。" ] } }