問いから入るC³

よくある問い

1. LLMO対策とは？AI検索時代に企業サイトで必要な公開正本設計

   AI検索やAIアシスタントが企業情報を誤読しにくいよう、公式情報・版・根拠・検証導線・HOLD境界を整える公開正本設計です。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

5. 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。

6. llms.txtの書き方：企業サイトで何を書くべきか

   llms.txtは魔法のランキング施策ではなく、公式サイト、正本ページ、公式回答面、更新履歴、主張境界をまとめる参照地図として書きます。

7. 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。

8. 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。

9. 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。

10. 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。

11. 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。

12. 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。

13. 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。

14. 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。

15. 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。

16. 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。

17. 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。

18. 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。

19. 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。

20. 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。

21. 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。

22. 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