証拠中心の検査（evidence-centric inspection）は、信頼に足る AI ソフトウェアエンジニア で提案されたもので、成果物中心の検査（artefact-centric inspection）、すなわち開発者がコードなどの最終的な出力のレビューに主に注力するやり方から、それらの出力に依拠するのに十分な根拠が存在するかどうかを評価するやり方への転換である。このアプローチのもとでは、開発者は エージェント型エンジニア が生み出したものや行ったことのすべてを見る必要はない。見る必要があるのは、その出力が要件や制約と整合しているかどうか、主要な判断が妥当な推論に基づいているかどうか、そして不確実性、前提、潜在的な失敗モードが明示的に伝えられているかどうかについてのシグナルである。
用法
この論文は、証拠中心の検査を選択的可視性の問題への対応として動機づけている。エージェント型エンジニアは、計画、ツール利用、中間的な判断、反復的な改良を含む多段階のプロセスを通じて動作しており、あらゆる中間成果物と推論ステップを開示することは、エージェントが生み出すものすべてを現実的に検査できない開発者にとって、スケールせず有用でもない。論文はこれに応じて検証と妥当性確認（V&V）を拡張する。出力の正しさに加えて、エージェントの計画とツール利用が適切かどうかに関わるプロセスレベルの検証と、エージェントが自らの不確実性と限界を正確に表現しているかどうかに関わる認識論的な検証を追加する。妥当性確認も同様に、エージェントの振る舞いが変化する要件や制約と整合し続けているかどうかにまで拡張される。論文は、テストや静的解析といった従来のアプローチは引き続き必要だが、主に最終成果物に対して作用するため、それだけでは不十分だと論じる。そのうえで、大量のエージェントの活動を主要な判断、前提、リスクの簡潔な表現へと抽出する手法と、生成された成果物を要件や中間ステップへと結びつけるトレーサビリティの仕組みを求めている。
適用される場面
証拠中心の検査は、エージェント型システムが生成するコードや開発成果物が増え続け、人間による網羅的な検査が現実的でなくなり、それを試みれば認知的過負荷やレビュー疲れを招くおそれのある、人間と AI のソフトウェアエンジニアリングチームを対象に提案されている。前提として、最終出力だけでなく、エージェントの内部プロセスの関連部分（その判断、前提、伝えられた不確実性）を要約し、構造化し、開示するツールが存在するか、構築可能であることを想定している。論文はこれを、確立された実践や実装済みの実践ではなく、2026 年のビジョンペーパーにおける新たな提案として提示している。開発者にどの情報をいつ提示するかを決める、こうした「信頼インターフェース」（trust interfaces）の設計を、解決済みの問題ではなく未解決の研究ギャップとして位置づけ、開発者をこのように支援する方法についての今後の実証的研究と設計指向の研究を求めている。
関連用語
信頼に足る AI ソフトウェアエンジニア、エージェント型エンジニア、信頼に足ることの次元、ランタイム監視としてのコードレビュー