
監査ログの量ではエージェント操作を再現できない
AIエージェントの操作証拠は、全文保存ではなく、承認・実行・状態変更を結ぶ一連の記録から設計します。争点となる内容だけを保護して必要時に保存し、操作をあとからたどれることと、集めすぎないことを別々に試験します。
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個人データ、学習データ、著作権と来歴を扱う。
GROUNDING MAP
9本の研究ノートを、共通する意思決定領域からたどれます。各記事は結論、出典、観測結果、限界を明示しています。

AIエージェントの操作証拠は、全文保存ではなく、承認・実行・状態変更を結ぶ一連の記録から設計します。争点となる内容だけを保護して必要時に保存し、操作をあとからたどれることと、集めすぎないことを別々に試験します。
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EU AI Act Article 50を提供者/利用者と出力の種類で分け、人向け表示、機械が読み取れる印、例外、版の証拠を一つの表示設計記録へ落とす方法を整理します。
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ボタンの強調、妨害、既定値、反復要求が選択を変える証拠から、受諾・拒否・撤回の手順と視認性を対称に監査します。
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削除APIの完了を忘却の証拠にせず、再学習モデルを基準に、対象記憶、保持効用、漏えい、連続削除を多面的に検証します。
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AI文章検出器と生成時透かしを分け、言い換え耐性、未知モデル、集団別偽陽性、本人の版履歴と異議申立てまで含む証拠手順を設計します。
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合成データの再利用を一律に禁じるのではなく、実データの置換・蓄積・選別を分け、希少事例と多様性を守る学習データ運用を設計します。
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AIのプライバシー対策を、収集後の匿名化だけに任せません。必要性、保持、重複、学習、ログ、アクセスをライフサイクル全体で減らします。
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人工生成という形式だけでは安全性を保証できません。攻撃者、記憶、差分プライバシー、用途別有用性を一つの評価表で扱います。
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学習・生成・公開を別々に捉え、権利確認と来歴記録を一つの運用証跡にする方法を、日本・EU・C2PAの一次資料から整理します。
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