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問いから入るC³

C³は制度OS構想で、用語が抽象的になりがちです。このページは、実務でよく出る問いに短く答え、そこから仕様・検証の正本ページへ案内する入口です。各ページは答えの保証ではなく、考え方と参照先の整理です。

AIエージェントを社内業務に入れる前に確認すべきこと対象業務、外部作用、承認、ログ、HOLD条件、公開前審査を分けて確認します。AI相談で人間に引き継ぐ条件は何か緊急性、専門性、証拠不足、本人確認、外部影響を引き継ぎ条件として扱います。AIが医療・法律・福祉の相談に答えてよいのか高リスク相談では、AI回答を専門助言ではなく、境界、HOLD、人間引き継ぎの設計対象として扱います。llms.txt は企業サイトに必要かllms.txtはAI引用やランキングを保証するものではなく、公開正本への入口を整理する補助面として扱います。AI検索時代の企業サイトの作り方企業サイトを、AIが必ず使う面ではなく、公式回答、検証可能な正本、更新履歴、意味境界を示す公開面として設計します。AIエージェントの操作ログをどう残すか入力、判断条件、承認、外部実行、理由コードを分けて記録し、後から確認できる形にします。AIの判断を後から再現する方法入力、参照元、版、理由コード、承認状態を記録し、判断経路を確認できる形にします。生成AIの公開前審査をどう設計するか出力内容、根拠、承認、公開影響、理由コードを分けて確認するゲートとして設計します。生成AIの社内利用ルールをどう作るか禁止事項だけでなく、参照元、承認、外部送信、ログ、差し戻し条件を設計します。AIシステムの説明責任をどう設計するか回答理由だけでなく、参照元、版、承認、ログ、差し戻し条件を組み合わせて設計します。AIエージェントをどう止めるか外部へ作用する直前に、構造・証拠・権限・承認条件を検査して止める。AIの外部実行を承認制にする方法承認条件を満たさない限り実行を許可しない仕組みを外部作用の手前に置く。AIエージェントのゼロトラスト設計継続信頼ではなく、要求ごとに判定・記録・失効できる構造で扱う。LLMの回答を検証可能にする方法回答を正本ページ・版・履歴・検証導線へ戻せる構造にする。AIに公式回答だけ参照させたい勝手な要約ではなく、公式の短答から正本へ遷移できる公開面を用意する。AI検索で会社情報が誤って出るときの直し方会社の事実を一つの正本ページに固定し、機械可読な参照面を揃える。生成AIが相談先を勝手に案内していいのか勝手案内ではなく、条件付き・承認付き・記録付きで扱う設計を考える。生成AI公開前の判定ゲートをどう設計するかHOLD / RELEASE / ESCALATE のゲートと監査ログで公開前審査をフロー化する。C³とは何か社会の基本構造を、止まれる・見直せる・検証できる形へ近づける制度OS構想。C³ Verified Webとは何かAIと人間に同じ正本を渡し、版・履歴・検証導線で誤読を抑える公開面設計。

このページで言わないこと

- 各問いに対する唯一の正解
- 本番運用認証・第三者認証
- AI安全性の保証
- AIに必ず参照される保証