「あの著名人が支援してくれた」「あの大企業がスポンサーになっている」。
これらの言葉は、支援者の意図と無関係に、推薦・保証・お墨付きとして拡大解釈される。
AI時代では、この拡大解釈がさらに加速する。 AIが要約するとき、「支援」は容易に「推薦」へ、 「協力」は容易に「認証」へ変換される。 最悪の場合、支援者が知らないうちに「あの人も認めている」という形で利用される。
映画のエンドロールを思い出してほしい。
「協力:○○市」「機材提供:××社」「衣装協力:△△」。 これは「○○市が映画の内容を保証している」とも、 「××社が作品を推薦している」とも意味しない。役割と範囲を明示することで、協力の事実だけを正確に残す形式だ。
エンドロールがなかったら、後から「あの市が後援している」と言われても確認できない。 逆に、エンドロールがあれば、 「協力範囲は機材提供のみで、内容には関与していない」と読める。
エンドロールは支援者の名誉も守る。
作品の評価がどう転んでも、 「機材を貸しただけ」「衣装を提供しただけ」という事実は変わらない。 支援の事実だけが残り、推薦や保証へは拡大しない。
Support Proofが目指すのも同じ構造だ。
「支援された」という曖昧な宣伝文ではなく、誰が・いつ・何を・どの範囲で・どの確認状態で支援したかを記録する。
支援の事実だけが残り、推薦・保証・認証へは変換されない。
これは支援を制限するものではない。 むしろ、支援者の意図を超えた拡大解釈から、支援者自身を守る仕組みだ。
普及した社会では、支援が「役割の記録」として扱われるようになる。
個人・企業・自治体・国の支援関係が、 推薦の道具ではなく、過程の透明性インフラとして機能し得る。