品質・信頼・ガバナンス
信頼はプロンプトではなく、コードで強制される。
ブランド安全性とは、モデルへの期待込みの指示ではない。すべてのアセットが通過しなければならない決定論的なゲート——そして、その理由の記録。
決定論的チェックファクトに基づくWCAG検証済み実行ごとのマニフェストゼロカストディ
ブランドセーフティ
プロンプトではなく、ゲート
禁止用語、断定的表現、免責事項の欠落 — 最初の段階で検出。
すべての指摘に深刻度と理由を付与 — 無断修正はゼロ。
ソース根拠
すべての数値はソースに紐づく
すべての統計を、提供されたファクトおよびKPIと照合。
未検証の数値はトレイルにフラグ — 無断通過はゼロ。
未検証の数値 — フラグ付きで注釈され、人間によるレビューのために保留
品質スコアリング
最良を証明する3つの審査
独立した3名のレビュアーが同一ルーブリックで各アセットを採点。
モデルとジョブごとにスコアを記録 — ルーティングは結果で証明。
可読性
アクセシビリティを無償で最初に検証
WCAGコントラスト違反、空白レンダー、ポリシー外テキスト — 最初の段階で検出。
実レンダーで検証 — 本文7:1、アクセント4.5:1。
監査証跡
追跡可能で再現可能
すべての実行がマニフェストを出力 — アセットはピクセル単位で再現可能。
却下された実行はチェックポイントから再開 — キャンペーン全体の再実行は不要。
ゲート、稼働中
1つの草稿を、行ごとに審査。
cohenta gate "q3-launch-blog.html"
# rules: facts.pdf · brand-rules.md · q3-kpis.csv
✓ pass "deployments rose 38% QoQ" traced → q3-kpis.csv
✓ pass "onboarding time cut 41%" traced → facts.pdf
⚠ warn "the leading platform" absolute claim · unverified
⚑ flag "risk-free, guaranteed results" banned term · annotated
◆ paused for approval — 2 findings annotated · all logged
すべてのクレームをファクトと照合し、対処可能な理由とともにフラグを立てる。実行はあなたの判断が下るまで保留。
多層防御
各層が記録を残す。
軽量カーネル
ブラー、空白、低コントラスト、ポリシー外テキスト — モデル呼び出し不要で検出。
コピー批評
網羅性、引用、CTA、文字数 — 決定論的にスコアリング。
審査パネル
3名のレビュアー、1つのルーブリック。有界ループで再レンダー・再審査。
ビジョンゲート
すべてのビジュアルが編集基準を満たすか審査。理由付きの公開判定。
公開 & ログ記録
各指摘をトレイルに記録。すべてのアセットが後から自己証明できる。
よくある質問
Q&A。
「ブランドセーフティをコードで強制する」とは実際にどういう意味ですか？
ブランドセーフティは、生成と公開の間に決定論的ゲートとして機能します。プロンプトは無視されることがありますが、ゲートは無視できません。禁止用語、未検証の断定表現、免責事項の欠落は重大度とともにフラグが立てられ、最終判断は人間が行います。
コンテンツガバナンスはどのようにして統計の捏造を防ぎますか？
すべての統計、パーセンテージ、複数桁の数値はファクトと照合されます。出典のない数値は監査証跡にフラグが立てられ、黙って残されることはありません。ブログは引用を必要とし、ソーシャル投稿は不要です。ローカライズはすべての数値を保持します。
出力が実際に高品質であることをどのように確認しますか？
3つの独立したモデルが同一のルーブリックで各成果物を採点します。目標を下回った場合、制限付きループが再レンダリングと再審査を行います。コピーとビジュアルも決定論的クリティックとビジョンゲートを通過し、理由を伴う公開判定が下されます。
Cohenta はどのモデルを使用し、どのように選択されますか？
審査スコアはモデルとタスクごとに記録されます。デザイン、コピー、リサーチ、デッキ作業は、最も実績のあるモデルにルーティングされます。事前設定ではなく、実績に基づきます。モデルインベントリはリアルタイムで照会されるため、ルーターが廃止済みモデルを呼び出すことはありません。
独自の禁止用語と免責事項を設定できますか？
はい。ボイス、禁止用語リスト、免責事項を一度設定すれば、すべてのパイプラインとモダリティに適用され、すべてのヒットがレビュー用にフラグが立てられます。オプションの推論レイヤーがトーンと規制リスクのスコアリングを追加し、設定はあなたの環境に保存されます。
公開前のアクセシビリティはどのように処理されますか？
低コストカーネルが、モデル呼び出しの前にブラー、空白、モノクロームの潰れ、ポリシー違反テキストを検出します。コントラストはレンダリングに対して正確なWCAG計算で担保されます。本文はAAA基準の7:1、アクセントはAA基準の4.5:1です。OCRはすべての画像をテキストポリシーと照合します。
ガバナンスコンポーネントが失敗またはオフラインになった場合はどうなりますか？
設計上フェイルセーフです。チェッカーが欠落すれば空のアノテーションを返し、審査員が不在でもパネルは完了し、ストアに到達できなければファイルログ、次にメモリにフォールバックします。カバレッジは縮小しますが、出力がゼロになることもコピーがブロックされることもありません。
AIコンテンツはどのように監査可能かつ説明可能になりますか？
すべての実行はマニフェストを出力します。目的、チャネル、スペックとコンテキストハッシュ、モダリティごとの系譜が含まれ、Cohenta のディスクではなくあなたのディスクに保存されます。HTML/CSSアセットは同一スペックからピクセル単位で同一に再レンダリングされ、誰が何をなぜ生成したかを証明します。
Cohenta は単独で公開できますか？
いいえ。実行はゲートで一時停止し、再起動をまたいで維持され、スレッドで「承認」または「変更を依頼」を押すまで待機します。承認はボタン操作であり、推測されることはありません。公開には別途明示的な確認が必要で、広告クリエイティブは常に一時停止状態で配信されます。