機密性とセキュリティの背後にあるメカニズム。

このページでは、サイト上で掲載されるすべての主張の背後にあるメカニズムを説明します。各セクションは 1 つのメカニズムを取り上げ、パイプライン内でどこに位置するかを示します。実装の伴わないポリシーではありません。

要約: 回答者の音声は何かが保存される前に合成音声に置き換えられます。システムから出るすべての引用は、その人が実際に言ったことです。インタビュアーはすべての会話で監査されます。データパスは行とノードレベルでテナント分離を適用します。顧客はテナントを所有します。Anthropic と ElevenLabs はトレーニング不使用・保持不使用の契約のもとで稼働します。Anthropic の利用ポリシーおよびコンプライアンスに従い、当社は軍事アプリケーションには対応せず、回答者の再識別を支援することもありません。

回答者の音声は、通話後にプロバイダー側のコピーを削除する ElevenLabs のゼロ保持モードのもとで処理されます。エンティティの除去は、そのトランスクリプトがクライアントのペリメーターを離れる前に行われます。クライアント自身のテナント内のプロキシが、クライアントが管理するリストに照らして、ブラックリスト化された名前、呼称、人物識別子を除去します。Nexa はそのリストを保持せず、元のトランスクリプトを閲覧することもありません。この境界はクライアントがプロキシを所有することによって適用されるため、当社のスタッフはその外側に位置します。

音声の保持はデプロイメントごとに設定されます。公開監査やコンテストを実施するクライアントは、そのユースケースが録音を必要とするため、録音を保持します。音声の保持をポリシーで禁止しているクライアントについては、音声が当社の運用するいかなるシステムにも到達しないように設定されます。その設定では、録音が保持されないため、音声による再識別には手がかりが一切ありません。

匿名化された音声記録が必要な場合は、クリーニングされたトランスクリプトが新しい合成音声として再生成されます。同じデータ最小化設計は、キャプチャレイヤーで特注のコンプライアンス作業なしに HIPAA グレードの設定でも稼働します。

システムから出るすべての引用は、実際のインタビューの実際の USER ターンの 逐語的部分文字列 です。確定的フィルターが永続化前にこれを検証します。フィルターが捏造された引用を検出した場合、引用を書き直すのではなく削除します。別のクロスコンタミネーションチェックにより、知覚マッピングの出力に回答者が言及したことのないエンティティが含まれていないことを検証します。チェックが発動した場合、該当フィールドはクリアされてフラグが立てられます。

クリーニング、短縮、翻訳されたディスプレイレイヤーはすべて元の逐語原文から派生しています。どのステップも新しい言葉を導入しません。ソース言語の逐語原文は翻訳されません。プロバナンス記録として元の言語のままで保持されます。

すべてのレポートのすべての主張は、transcript_id / turn_id / sentence_id 形式のチャンク識別子を通じて、それを生成したトランスクリプトに結びついています。リンクは常に存在し、すべての会話に対してサンプリングなしで適用されます。この特性は 50 回のインタビューでも 50,000 回のインタビューでも同様に成立します。

当社の AI 会話エージェントは、動作ツリー、プロトコル適用ルール、知識ドメイン、エージェントごとのガードレールで構築されており、すべてバージョン管理された仕様で定義されています。監査は、すべての単一インタビューに対して 6 つのプロトコル KPI でインタビューエージェントを評価する独立した監査エージェントによって別途実行されます: コンテキスト提供、プロファイルカバレッジ、ブランド知覚カバレッジ、再質問なし、中立性、適切なクローズ。

エージェントを設定するプロトコル仕様は、監査者が参照として使用する同じドキュメントです。両者が同じソースを基盤とするため、監査が測定するプロトコルから静かに乖離することはありません。実行が不良な会話は、複合スコアでそのインテリジェンスが割り引かれます。

会話ごとに自身のインストルメントを監査するカテゴリー内の別のプラットフォームは見当たりません。

エージェントが実際の回答者に達する前に、Claude がシミュレートされた回答者の役割を担い、当社の敵対的攻撃ライブラリをインタビューエージェントに対して大規模に実行します。ライブラリは意図的な混乱、偽データ注入、シグナル埋め込み、ブランド混乱攻撃をカバーします。エージェントは操作を検出し、真のシグナルを浮上させなければなりません。ライブラリはプラットフォームと共に出荷されます。クライアントはそれを自分のドメイン固有のパターンで拡張します。

ハード障害はデプロイをブロックします。ソフト障害は本番モニターになります。すべてのソフト障害パターンについて、システムは同じクラスの障害が実際の会話で発生するかどうかを監視します。発生した場合、その瞬間に遡るインテリジェンスはすべてコンパイル済み出力から除外されます。

クライアントのドメインエキスパートがシステムに対して、自分のコンテキストでの解釈が誤りであることを伝えると、システムはそのコンテキストに一致するコーパス内のすべての会話を見つけ、それらを再パイプラインします。すべての一致を再分析、再タグ付け、再重み付けします。エキスパートの修正は過去のコーパス全体に伝播します。監査トレイルは新しい解釈の隣にすべての以前の解釈を保持するため、古いものも新しいものも失われません。

修正を行うためのサーフェスが 2 つあります。1 つ目はダッシュボードアノテーションです: エキスパートは AI の解釈、ソース逐語原文、方法論を確認し、必要に応じて上書きします。2 つ目は音声でインタビューエージェントに直接行う方法です。エキスパートはエージェントにコーチングサーフェスとして話しかけ、改良は同じ修正ループに入ります。

同じループが半減期をキャリブレーションします。ブランド知覚のファクトは数週間で減衰します。トレーニングギャップのファクトはトレーニングカタログが変わった場合にのみ減衰します。当社は 2 年間の作業でキャリブレーションされたベースラインを出荷します。Expert-in-the-Loop がそれをバーティカルに合わせて調整します。

セキュリティはデータアクセスパス自体によって適用されます。リクエストとデータの間に別のポリシーレイヤーはありません。すべてのセッションチケットはセキュリティスコープを携帯します。そのスコープは、呼び出し元の LLM が閲覧できる MCP ツール、走査できるグラフ内のノード、読み取れるファクトストア内の行、引用時に解決される逐語的チャンクにカスケードします。

不正なリクエストはエラーで拒否されません。代わりに、不正なデータは呼び出し元には見えません。特権ツール内の悪意のある行為者は、自分のスコープが許可するデータを閲覧します。 その先を見ることはできず、何かが隠されているというシグナルも受け取りません。

具体的には: Excel ユーザーが OAuth セッションチケットで当社の MCP を呼び出します。チケットはそのスコープでミントされます。そのスコープから、システムは LLM に見えるツールリストをフィルタリングし、ノードレベルでグラフ走査をフィルタリングし、行レベルで Postgres 読み取りをフィルタリングし、スコープ内のチャンクのみで引用を解決します。

すべてのデプロイメントはクライアント自身のテナント内で稼働します。デフォルトの基盤は Cloudflare、つまりクライアント自身の Cloudflare アカウントです。当社がセットアップします。クライアントが所有します。AWS、Azure、オンプレミスも別のベンダーで同じモデルに従います。キャプチャパイプライン、クリーニングされたトランスクリプト、bi-temporal 知識レイヤー（Zep と mem0 の temporal モデルを基盤とし、Apache AGE on Postgres をグラフ実装として使用）、ファクトストア、ダッシュボード、AI エージェントはすべてクライアントが管理するインフラストラクチャ上に存在します。

スキーマはオープンです。コーパスはポータブルです。bi-temporal モデルにより、クライアントは任意の過去日付時点のコーパス状態を再生し、今日と比較し、時間をかけた方法論の進化を監査できます。Nexa Intelligence が明日の朝シャットダウンしても、クライアントは中断なく稼働し続けます。

顧客のエンリッチメント済みコーパスは製品です。モデルトレーニングには流れません。すべてのプランはデフォルトで Anthropic のトレーニング不使用の契約を使用します。Enterprise はさらに保持不使用の契約を使用します: LLM 顧客データはリクエストを超えてモデルプロバイダーに残りません。音声はすべてのプランおよびすべてのティアで ElevenLabs との保持不使用で稼働します。

この区別は重要です。音声はすべてのアカウントで保持不使用です。LLM レイヤーはすべてのアカウントでトレーニング不使用、Enterprise では保持不使用です。これらの特性はすべて、データが流れる前に署名済み契約に記載されています。

当社は、クライアントが集計されたインテリジェンスを基に行う戦略的決定を拒否しません。店舗の閉鎖、事業部門の再編、役割の再設計: これらはオペレーターがすでに決定を下せる立場にあった事項です。コーパスはそれらに情報を提供するために存在します。クライアントがキャプチャのために対価を支払ったインテリジェンスの使用について、当社は論評しません。

個人の再識別は別の問題です。システムは誰が何を言ったかを回復するために構築されていません。それを回復することはアーキテクチャ上の失敗であり、許可された用途のリストには含まれていません。

当社が拒否する事項:

• ×軍事アプリケーション。
• ×特定個人への監視。それを可能にする OAuth スコープはデータが流れる前に拒否されます。
• ×回答者の再識別。セキュリティカスケードと音声代替チェーンにより、試みるための有効なハンドルが残されていません。
• ×生のトランスクリプトの第三者への販売。
• ×顧客データを使用したサードパーティ LLM のトレーニング。
• ×実際のキャプチャとして偽装された合成回答者による拡張。

Nexa Intelligence は ACET、シェルブルック大学のテクノロジーインキュベーターの内部で構築されました。当社の AI 会話エージェントの背後にある行動的インタラクションプロトコルは、CEL 研究プログラムとの共同研究で開発され、人間と AI の会話ダイナミクスに関する 4,000 回のインタビューの行動研究に根ざしています。

このページの各特性は特定の設計選択から生まれています。音声パイプラインには印象を保持する場所がありません。ハルシネーションフィルターはクリーニングされたトランスクリプトに対してインラインで実行されます。エンリッチメント監査ログは追記専用です。インタビュアー監査はプロトコルの第一級ステップとして実行されます。セキュリティカスケードはデータアクセスパスに存在します。システムは最初のデプロイメントからこのように構築されています。