SAG / ARCHITECTURE NOTE
根拠と出典の追跡：AIの回答を検証可能な成果に変える仕組み
AIの回答文だけを保存するのではなく、質問、観測条件、出典、レビューと承認の履歴を結び付け、再現可能な成果を作る方法を説明します。
回答より先に観測条件を記録する
AIの回答は、サービス、モデル、時点、言語、アカウントの状態によって異なる場合があります。そのため、画面に表示された一文を保存するだけでは、結果を改めて説明するのは困難です。比較可能な資料にするには、質問の文面、観測チャネル、実行時点、対象の国と言語、使用した入力条件を併せて記録する必要があります。
SAGでは、観測結果と解釈を分けています。実際に確認した文やリンクは観測結果として記録し、説明不足の箇所や改善の優先順位は分析上の意見として区別します。確認できなかった値を0に置き換えず、未観測の状態のまま保持します。
Provenanceが回答の信頼性を高める
Provenanceとは、結果がどこから得られたのかを追跡できる情報です。次のつながりを維持する必要があります。
| 段階 | 記録すべき情報 |
|---|---|
| 質問 | 原文、言語、顧客の意図 |
| 観測 | チャネル、時点、実行条件 |
| 根拠 | 出典URL、ページタイトル、確認した箇所 |
| 判断 | 充足・不足の基準、分析者の意見 |
| 実行 | 修正対象、担当者、承認状況 |
| 再確認 | 同じ条件での変更前後の差 |
このつながりがあれば、「なぜこの改善案を提案したのか」という問いに、当初の根拠に立ち返って答えられます。
自動化と専門家によるレビューの役割
自動化は、多数の質問やページを同じ形式で収集し、比較するのに適しています。専門家は、サービスの文脈、規制に関わる表現、顧客が実際に理解しにくい点をレビューします。SAGは、自動収集の結果をそのまま確定版のレポートとして扱わず、レビューと承認の段階を経て提供するよう設計しています。
変更前後を説明するレポート
優れたレポートは、単一のスコアではなく変化を説明します。どの文を修正し、どの根拠を補強し、同じ質問に対する回答と出典がどのように変わったのかを示します。根拠と出典の追跡は、AIの回答を絶対的な事実にする技術ではなく、観測した結果を検証し、責任を持って改善するための仕組みです。
テーマ別の技術参考資料
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SEO・AEO・GEO、エンティティ、JSON-LDがそれぞれどのような課題を解決するのかを読みます。
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