原文は、
読み方の型がある

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規約やガイドラインの原文は、長くて、読み慣れないと「どこを見ればいいか」が分かりません。ここでは、読むポイントを順に案内します。原文の長い引用はしません。自分の言葉での言い換えと、見落としやすい点を添えます。法律や規約の話は、助言ではありません。

• 利用ポリシー（AUP）で、誰に何が禁じられているかを読むUsage Policy（Anthropic、確認日 2026-10-16）AnthropicのAI製品を使うときに守る利用ポリシーです。禁止事項、リスクの高い用途への追加要件、追加ガイドラインの3層で書かれています（要約経由）。
• 料金ページは、数字より注記の読み方で差が出るPricing（Claude Developer Platform ドキュメント、Anthropic）APIの料金を説明する公式ドキュメントのページです。金額の表のほかに、単位、割増、割引、機能ごとの課金の考え方が注記として並んでいます（要約経由）。この項目では…
• プライバシーの記事で「学習に使われるか」を読む（個人向けClaude）Is my data used for model training?（Anthropic Privacy Center）個人向けClaudeで、会話がモデル改善に使われるかどうかを説明するヘルプ記事です。表示日付は2026年3月16日でした（要約経由）。
• 業務向けサービスの「データの持ち主」を読む（OpenAIの企業向けプライバシー）Enterprise privacy at OpenAI（OpenAI）OpenAIが、Enterprise、Edu、Business、API Platformなど業務向けのデータの扱いを、約束事とよくある質問の形で説明するページで…
• 事後報告（ポストモーテム）の読み方: 品質低下の3つの問題A postmortem of three recent issues（Anthropic Engineering）Anthropicが、2025年8月から9月にかけてClaudeの応答品質が下がった3つの問題について、原因と対応を説明した技術ブログです。公開日は2025年9…
• 個人情報保護委員会の「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等」を読む生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について（個人情報保護委員会、令和5年6月2日の報道発表）個人情報保護委員会が令和5年6月2日に公表した報道発表資料です。本体に加えて、別添1（生成AIサービスの利用に関する注意喚起等）と別添2（OpenAIに対する注…
• AI事業者ガイドライン（第1.2版）の本編を読むAI事業者ガイドライン 第1.2版（総務省・経済産業省）AIを開発、提供、利用する事業者向けに、考え方と取り組む事項を整理したガイドラインです。僕らが読んだのは経済産業省のページに載る第1.2版（本編のPDFは要約経…
• 文化庁「AIと著作権に関する考え方について」を読むAIと著作権に関する考え方について（文化審議会著作権分科会法制度小委員会、文化庁、令和6年3月15日）生成AIと著作権の関係を、文化審議会の小委員会が整理した文書です。文化庁の「AIと著作権」ページから本編PDFと概要が読めます。
• EUのAI規則（AI Act）の条文の『どこに何があるか』を読むRegulation (EU) 2024/1689（欧州議会・EU理事会、2024年6月13日付）。条文はEU AI Act Service Desk（欧州委員会）のページで確認EUのAI規則（通称AI Act）です。僕らは、EUR-Lexでは題名などのメタデータと前文（recital）の一部、欧州委員会のAI Act Service …
• NISTのAIリスク管理フレームワーク（AI RMF 1.0）を読むArtificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0), NIST AI 100-1（米国国立標準技術研究所 NIST）AIのリスクを組織が管理するための、自主的に使う枠組みの文書です。僕らは、NISTの紹介ページと、AI 100-1のPDF（どちらも要約経由）を読みました。
• 「Attention Is All You Need」を、どこから読むかarXiv:1706.03762（Vaswani ほか、2017）再帰型や畳み込み型のネットワークを使わず、注意機構（attention）だけで組んだ系列変換モデル「Transformer」を提案する論文。abstractによ…
• 「Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models」を、どこから読むかarXiv:2201.11903（Wei ほか、2022）プロンプトに「途中の考えの連なり（chain of thought）」を含めた例を数個示すと、大規模言語モデルの複雑な推論の成績が上がる、と主張する論文。abs…
• 「Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks」を、どこから読むかarXiv:2005.11401（Lewis ほか、2020）事前学習済みの生成モデル（パラメータに知識を持つ部分）と、Wikipediaの密ベクトル索引（外部の知識）を、検索器でつないで微調整する方式「RAG」を提案する…
• 「ReAct」を、どこから読むかarXiv:2210.03629（Yao ほか、2022）言語モデルに「考える（推論の記録）」と「動く（外部への問い合わせなどの行動）」を交互に出力させる ReAct という方法を提案した論文。abstractによれば…
• 「Constitutional AI」を、どこから読むかarXiv:2212.08073（Bai ほか、2022）有害な出力へ人間がラベルを付けず、人間が与えるのは「原則（憲法）」の一覧だけで、害の少ないAIアシスタントを訓練する方法を示した論文。abstractによれば、…
• 「Why Language Models Hallucinate」を、どこから読むかarXiv:2509.04664（Kalai ほか、2025）言語モデルがなぜもっともらしい誤り（幻覚）を出すのかを、統計的な理論で説明した論文。abstractによれば、幻覚は「この出力は正しいか」という二値分類の誤りと…

ラボの資料は、公式の文書を読んでまとめたもので、実際に使って確かめた記録ではありません。日付や仕様は変わるので、使う前に各ページの出典で確かめてください。事実と「僕らの見立て」は、分けて書いています。