人による監督プロトコル

本ページでは、自動検証（Validator）でチェックできることと、人による審査（Human-in-the-Loop）が必要なことの境界を定義する。AIガバナンス証跡プロセスにおける機械と人の判断の責任を明確にする。

目的

自動検証ツールは構造的・構文的な正確性を効率的にチェックできるが、文脈依存の判断において人の判断を代替することはできない。本プロトコルは：

AIMO バリデータおよび類似の自動ツールは以下をチェックできる：

機能	説明
必須フィールド/ドキュメントの完全性	マニフェスト、EV レコード、その他アーティファクトに必須フィールドがすべて存在することを検証
構造の整合性	アーティファクト間の参照、ID、相互リンクを検証（例：request_id → review_id）
スキーマ検証	JSON/YAML アーティファクトが定義されたスキーマに適合することを確認
コードフォーマット検証	タクソノミーコードが期待されるパターンに一致することを確認（例：`UC-001`）
完全性チェック	ハッシュの形式と存在を検証（コンテンツとの再計算は行わない）
辞書検証	コードがタクソノミー辞書に存在することを確認

詳細なバリデーションルールとリファレンス実装はバリデータを参照。

以下の領域は人の判断が必要であり、自動化できない：

機能	説明
文脈依存のリスク判断	組織の文脈に基づくビジネス、倫理、運用上のリスク評価
例外承認の根拠	例外が正当化されるか、代替統制が十分かの評価
是正の意思決定	修正の優先順位付け、リソース配分、タイムラインの決定
ポリシーのトレードオフ	競合する要件のバランス（例：スピード vs 徹底性、コスト vs リスク）
残余リスクの受容	統制後の残余リスクが許容可能かの判断
部門横断的な影響評価	法務、人事、運用等の他機能への影響の評価
コンテンツの正確性検証	証跡のコンテンツが事実として正確で完全であることの確認
ステークホルダーへの説明	監査人、規制当局、経営陣への決定の説明

!!! note "補完的な役割" バリデータと人による審査は代替ではなく補完である。バリデータは人による審査の前に構造的整合性を確保し、人による審査は文脈上の適切性を確保する。

人による監督を実装する組織は以下を文書化すべきである：

これらの記録は Minimum Evidence Requirements に従い Evidence Bundle に含めるべきである。

!!! warning "重要" 本プロトコルは人による監督を文書化するためのフレームワークを定義する。以下は行わない：

- 法的助言または規制解釈の提供
- いかなる規制・規格への準拠保証
- 適格な人の判断を自動化された判断で代替
- 特定の組織プロセスの規定

組織は本フレームワークを自らの文脈、リスクプロファイル、規制要件に適応させる必要がある。