Maria CantwellのAIフレームワーク、フロンティアAIを自己テストから独立監査へ転換
Maria Cantwell上院議員は、対象となるフロンティアモデルを一般公開する前に独立監査を義務付ける6項目のAIフレームワークを発表した。Maria CantwellのAIフレームワークは、連邦の安全基準、継続的なテスト、インシデント報告、開発者の説明責任も求めている。これは主に自主的な約束や企業主導の評価に依存する規制アプローチへの直接的な挑戦だ。
2026年10月7日に公表されたこの提案は法案ではなく、執行の仕組みも定めていない。それでも、最も高性能なAIシステムを誰がテストすべきかをめぐるワシントンでの議論が高まる中、明確な立場を示している。Cantwell氏は、重大な失敗の後だけでなく、展開前から連邦の専門家と独立監査人を関与させるべきだと考えている。
この選択により、同氏のフレームワークは、開発者による自己テストと法的な注意義務を軸とする提案と対立する。その違いは手続き上のものに見えるが、証拠を誰が管理するのか、保護措置が機能しているかを誰が判断するのか、そして規制当局がいつ介入できるのかを変える。
Cantwell氏のフロンティアAI計画、テストを研究所の外へ移す
中心となる変更は、もう一つの安全性誓約ではない。Cantwell氏は、対象システムが公開前に連邦基準を満たしていることを外部の審査者が検証するよう求めている。
Cantwell氏は上院商業・科学・運輸委員会の民主党筆頭委員だ。同氏の6項目のフレームワークは、国立標準技術研究所（NIST）に対し、高度なAIシステム向けの測定可能でリスクベースの要件を策定するよう求めている。
提案はフロンティアAI、すなわち、通常より深刻なセキュリティまたは安全性リスクを生み得る、非常に高性能な汎用モデルに焦点を当てる。Cantwell氏は、どのシステムがそのカテゴリーに該当するかを決める最終的な法定基準を示していない。その定義は、立法または行政機関による規則策定を通じて形成される必要がある。
対象システムは、展開前に独立監査を受けることになる。その後、政府の専門家と資格を持つ外部評価者が、運用期間を通じて継続的にテストを実施する。
これらのレビューでは、AIを利用したサイバー攻撃、化学・生物学的悪用、放射性・核リスク、人間による制御の喪失、安全でない自動改善などの脅威を検証する。危険な能力を示すシステムには、より厳格な精査と強力な保護措置が適用される。
フレームワークは、自律エージェント、すなわち限定的な監督の下でタスクを計画・実行するAIアプリケーションも対象としている。Cantwell氏は、エージェントが監視を回避できるか、自らを改変できるか、あるいは制御された環境から抜け出せるかを判定するテストを求めている。
同氏の計画には、6つの広範な原則が含まれる。強制力のある連邦基準、継続的な独立テスト、透明性と説明責任、官民連携、社会的被害に対する保護、国際協力を扱うものだ。
最初の3原則が提案の規制上の中核を成す。NISTが基準を策定し、独立した専門家が遵守状況をテストし、開発者は重大なリスクを開示して深刻なインシデントを報告する。
残る原則は、フレームワークをモデル研究所の外へと広げる。Cantwell氏は、企業が防御ツールを公的機関と共有し、労働者の訓練を支援し、子どもを保護し、重大な意思決定に人間による審査を残し、国際基準で協力することを望んでいる。
同氏はこのアプローチを一文で要約した。「明確な安全基準、継続的なテスト、重大な失敗の報告が必要だ」。この定式化は、技術的な評価と法的な説明責任を結び付けている。
タイミングも重要だ。Cantwell氏は9月の上院本会議演説で、ネットワーク化されたAIエージェントがサイバー活動を連携して行う危険性を警告した。同氏の本会議での発言は、危険な行動に投機的な超知能は必要ないと論じている。
同氏の説明では、個々には能力が限られた多数のエージェントであっても、発見を共有し、タスクを分担し、共同で標的を追うことができる。政策上の含意は明確だ。規制当局は、テスト能力を整備する前に仮想的な将来のシステムを待つことはできない。
この懸念が6項目の計画を形作っている。提案は、フロンティアAIのガバナンスを一度きりの認証作業ではなく、継続的な検証の課題として扱う。
モデルは予定された評価の間は適切に振る舞っていても、更新、ツールへのアクセス、ファインチューニング、あるいは新しい環境での展開によって変化する可能性がある。継続的な監督は、制御不能なインシデントが発生する前にそうした変化を検出することを意図している。
そのため、この計画は公開前監査と公開後の監視を結び付けている。また、危険なサイバー能力、失敗した保護措置、制御不能なエージェント、あるいは安全でない再帰的改善に関する迅速な報告も求めている。
ここに政治的摩擦の最初の要因がある。開発者は、自らのシステムを評価するために使われる証拠を独占的に管理できなくなる。
Maria CantwellのAIフレームワークがNISTを中心に据える理由
Cantwell氏の提案は、NISTを自主的なガイダンスの提供者から、強制力のあるフロンティアAI要件の技術的基盤へと転換するものだ。
NISTはすでに、AIの測定、評価手法、ベンチマーク、リスク管理ガイダンスを開発している。既存のAIリスクフレームワークは自主的なもので、組織がガバナンス、マッピング、測定、管理という4つの機能にまたがってリスク対応を整理するのに役立つ。
Cantwell氏のフレームワークは、NISTにより重大な役割を求める。専門的なセキュリティ知識を持つ行政機関と連携しつつ、対象となるフロンティアシステムが満たすべき基準を策定することになる。
この区別は重要だ。一般的なAI研究所だけでは、連邦政府が持つあらゆる専門性を再現できない。生物学的悪用の評価には、サイバー攻撃や核知識の悪用をテストする場合とは異なる施設と人員が必要となる。
エネルギー省の国立研究所は、重大な科学的リスクに関する専門知識を提供できる。防衛・情報機関は、公開ベンチマークが機微な情報を明らかにしてしまう場合に、機密評価を支援できる。
独立したテスト組織は、欺瞞、監視回避、アクセス制御、エージェントの行動を調査できる。監査法人は、開発者のプロセスが実際に連邦要件に準拠しているかをレビューできる。
Cantwell氏は、これらの監査を上場企業の財務諸表のレビューになぞらえている。この類推は完全ではないが、同氏が意図する責任分担を伝えている。
企業は自社のシステムと社内の証拠を準備する。外部者は、その証拠を検査し、前提を問い直し、必要な統制が機能しているかを報告するのに十分なアクセスを得る。
AI開発者にとって、これは相当な文書化の義務を生む。評価記録、リスク評価、アクセスログ、インシデント履歴、緩和策の証拠、責任を負う意思決定者が必要になる。
モデルが安全だという主張だけでは足りない。審査者には、開発者がその結論に至った過程を示す再現可能な証拠が必要となる。
この要件は企業の購入者にも影響する。調達チームは、どの評価が実施されたのか、誰が実施したのか、どのような制約が残るのか、インシデントがどのように報告されるのかをベンダーに尋ね始める可能性がある。
エージェントを展開する企業も、エージェントがアクセスできるツールと、それを停止できる人物を示す記録を必要とする。検索可能なナレッジベースは、チームが技術的な証拠を整理する助けになり得るが、文書化だけで準拠が証明されるわけではない。
Cantwell氏は、オープンソースAIについても特別な扱いを求めている。同氏は、基準がオープン開発における米国の主導力を阻害することなく、破滅的な悪用を減らすべきだと主張する。
この目標は難しい設計上の問いをもたらす。オープンウェイトはコピー、改変され、元の開発者の管理外で展開され得る。中央集権的な商用サービス向けに設計された要件は、その環境にそのまま適用できない可能性がある。
実効性のある基準には、モデルの作成とその後の改変・展開を区別する必要がある。また、真に危険な能力と、アクセスに関する広範な想定を切り分ける必要もある。
提案はこうした詳細を解決していない。オープンモデルには自動的な免除や同一の扱いではなく、個別に設計された保護措置が必要だという原則を示している。
NIST自身も能力面の課題に直面する。信頼できる基準を策定するには、最新の技術的専門知識、安全なテストインフラ、専有情報を保有する研究所との協力が必要となる。
能力の変化に合わせて基準も変化しなければならない。開発者が特定のベンチマークに合わせて最適化したり、新しいツールが異なる運用上のリスクを生んだりすると、固定的なベンチマークの有用性は低下し得る。
Cantwell氏は、定期的な更新と継続的な精査を求めることでこの問題に対処している。ただし、議会は依然として権限、資金、アクセス規則、執行の仕組みを提供する必要がある。
これらの要素がなければ、NISTは企業に従わせる権限を持たないまま、尊重される技術ガイダンスを作成するにとどまる可能性がある。したがって、フレームワークの政治的な将来は、その技術設計と同じくらい重要だ。
争点は独立監査か、開発者による自己テストか
決定的な対立は、フロンティアモデルを誰がテストするのか、そして展開を独立した判断まで待たせるのかという点にある。
上院での他の議論では、注意義務モデルが検討されてきた。このアプローチでは、開発者が自らのシステムをテストし、特定されたリスクを報告し、合理的な予防措置を講じなかった場合には法的措置に直面する。
このモデルは、企業が作成する証拠に大きく依存している。政府の介入は通常、開発者の統制が不十分だったという判断の後に行われる。
Cantwell氏のアプローチは、独立したレビューをより早い段階に置く。対象モデルは、外部監査が適用される保護措置を満たしていることを確認するまで公開されない。
これが現在のフロンティアAI規制における最も明確な分岐点だ。一方の方法は、開発者を主要な評価者と見なし、失敗を律する手段として責任追及を用いる。もう一方は、展開前に外部による検証を求める。
上院の政策に関する報道は、Cantwell氏と上院多数党院内総務John Thune氏による競合する計画を取り上げた。そこでは、モデルテストの責任が中心的な論点として示された。
自己テストのアプローチには実務上の利点がある。開発者は自らのシステムを理解しており、必要なインフラを保有し、トレーニング中の新たなチェックポイントを評価できる。
政府の評価者がその速度に追いつくのは難しいかもしれない。承認プロセスが遅ければ、有益なシステムの提供が遅れたり、開発者がより厳格な統制の及ばない法域で開発するよう促したりする可能性がある。
独立したレビューは別の弱点に対処する。開発者には、競合他社より先にモデルを公開し、トレーニングコストを回収し、市場での主導力を示す圧力がある。
こうしたインセンティブは、社内の安全チームが不誠実に行動することを意味するものではない。しかし、失敗した公開が開発者の顧客を超えて人々に影響を及ぼし得る場合には、外部の精査が必要となる構造的な理由を生む。
カントウェルの枠組みでは、独立監査人をこの利益相反に対するチェック役と位置付けている。また、開発者に対し、リスクの調査と安全策の検証に必要なアクセスおよび情報の提供を求めている。
アクセスを巡る問題は論争の的になるだろう。効果的なテストには、モデルの重み、システムプロンプト、トレーニングの詳細、セキュリティアーキテクチャ、社内評価、インシデント記録が必要になる可能性がある。
開発者は、一部の資料には営業秘密や機密性の高いセキュリティ情報が含まれると主張するだろう。これに対し規制当局は、審査者に選別された要約だけが渡されるなら、監査ではシステムを検証できないと反論するだろう。
この提案には、専有データや機密データを扱うための安全な手続きが必要になる。また、評価者が発見した脆弱性を公開しないためのルールも必要となる。
もう一つの争点は、リリースを阻止するための基準だ。リスクがゼロであることを示せるフロンティアモデルはなく、多くの危険な能力はツール、ユーザー、導入条件に左右される。
議員には、正当化可能な閾値が必要となる。システムが定義済みの能力レベルを超えているか、必要な統制を欠いているか、特定の評価に不合格かに焦点を当てることができる。
どの選択にもトレードオフがある。能力の閾値は陳腐化しかねない。プロセス要件は書類作業を報いるおそれがある。シナリオテストは未知の失敗を見落とす可能性がある。
信頼できる制度は、この3つすべてを組み合わせることになる。能力を評価し、組織上の統制を検証し、敵対的な条件下での挙動をテストする。
執行の道筋はなお未完成だ。民主党の委員会補佐官はRoll Callに対し、罰則は交渉と法案起草を通じて定める必要があると語った。
この不確実性により、現時点でこの計画は実務的な規制プログラムとして機能していない。枠組みが公表されたというだけで、新たな権限を与えられた政府機関はない。
それでもこの提案が重要なのは、カントウェルの交渉上の立場を示しているためだ。彼女は、連邦技術政策の大部分を所管する委員会における最上位の民主党議員である。
超党派のAI法案はどれも、彼女の中心的な異議に対処する必要がある。つまり、開発者自身が自らのフロンティアモデルが十分に安全かどうかを判断する唯一の当事者であってはならない。
6つの原則は破局的リスクを超えて広がる
カントウェルのフロンティアAI計画は、研究所の安全性を消費者保護、労働者政策、インフラの安全保障、国際協調と結び付けている。
枠組みの前半は、まれではあるが深刻な事象を対象とする。後半の原則は、通常の導入を通じて生じ得る被害を扱う。
子どもに関して、カントウェルはAI製品が依存性のある設計、有害な素材、搾取的なデータ慣行を避けることを求めている。労働者に関しては、見習い制度、研修、人間による創作物の保護を訴えている。
重大な判断については、透明性、公平性、実質的な人間の監督、そして人々が結果に異議を申し立てる経路を求めている。雇用、医療、融資が例として挙げられている。
この拡張には強みとリスクの両方がある。AIガバナンスは、実在する人々に影響する日々の判断を無視して仮想的な破局だけに焦点を当てることはできない、という認識を示している。
しかし、多くの政策分野を組み合わせることは立法を複雑にしかねない。子どもの安全、雇用、医療、競争、国家安全保障、モデル評価には、それぞれ異なる法律と規制当局が関わる。
そのためカントウェルの枠組みは、単一のパッケージではなく複数の法案になる可能性がある。その道筋は技術的な精度を高めるかもしれないが、提案を支える共通の政治的取引を弱めるおそれもある。
説明責任の原則にも注目すべきだ。予見可能な被害が設計、導入、変更、または安全策の欠如から生じた場合、開発者は引き続き民事法および刑事法の対象となる。
この文言自体が新たな責任基準を設けるわけではない。開発者を既存の請求から守る広範な法的免責に反対する姿勢を示している。
内部告発者の保護は、その目的を支える。従業員や請負業者は、顧客、監査人、規制当局が特定できる前に、しばしば失敗を目にする。
報復からの保護は、隠されたリスクを明るみに出す助けとなり得る。ただし議員は、保護される開示、報告経路、機密保持ルール、救済措置を定義する必要がある。
官民連携の原則は、より懲罰的ではない。主要な開発者に対し、公的機関や小規模組織のためにコンピューティングリソース、専門知識、防御ツールを提供するよう求めている。
これにより、重要インフラの運営者が自動化された攻撃を検知しやすくなる可能性がある。また、大学や公益プロジェクトの研究アクセスを拡大することもできる。
とはいえ、自発的な貢献を求める文言は、義務的な監査と並ぶと違和感がある。議会は、求められる行為と奨励される協力を区別する必要がある。
国際的な部分も同様に野心的だ。カントウェルは、米国がISOやIECなどの機関を通じて共通の安全基準を主導することを望んでいる。
共通基準は、多くの国で事業を展開する企業にとってコンプライアンス上の衝突を減らせる可能性がある。また、重大インシデントの報告や評価の比較に関する共通の手法も生み出せる。
この枠組みは、重大なAIインシデントやシステム制御の失敗に備えた、安全な米中危機連絡チャネルを提案している。カントウェルはこの構想を冷戦時代の緊急連絡線になぞらえている。
この提案は、一部のAIの失敗が国境を越えることを認識している。危険なエージェント、サイバー能力、制御不能なシステムは、各国の規制上の境界を尊重しない。
同時に、中国との情報共有は安全保障上の懸念を招く。各当事者には、機密性の高い防御策や知的財産を開示せずに緊急リスクを伝える、限定的なプロトコルが必要となる。
カントウェルは、高度な米国技術へのアクセスを制限する輸出規制も支持している。これにより、共通の危険に関する協力と戦略的能力を巡る競争との間に、別の政策的バランスが生まれる。
国内の政治的バランスも同じくらい難しい。テクノロジー企業は、一貫性のない州ごとのルールが全国規模での導入を難しくすると主張してきた。
OpenAI CEOのSam Altmanは以前、50の個別規制制度に準拠することは難しいと上院議員に述べた。州当局は、議会が行動しない間、地域法が保護を提供すると反論している。
この議論は2025年に異例なほど明確なシグナルを生んだ。congressional reportingによると、上院はより広範な法案から提案されていた州AIモラトリアムを削除することを99対1で可決した。
カントウェルは共和党のMarsha Blackburn上院議員とともに、モラトリアムに反対した。この出来事は、州の保護を代替措置なしに廃止することだけでは、連邦レベルの一貫性にはならないことを示した。
彼女の新たな枠組みは、可能な代替案を提示している。連邦基準は、議会が完全にはカバーしていない分野でより強い保護を維持しつつ、全国的な最低基準を設けることができる。
しかし、この文書は連邦規則が州法とどのように相互作用するかを示していない。この問題は、本格的な立法交渉で再び浮上するだろう。
枠組みがなお未解決のまま残す問題
この提案は政治的に重要だが、立法文言、拘束力のある閾値、確立された執行制度を欠く原則の集合にとどまっている。
最初の未解決問題は対象範囲だ。「フロンティアAI」は対象を示しているが、規制当局には測定可能な定義が必要となる。
トレーニング計算量だけに基づく閾値では、ツールやファインチューニングによって危険な能力を得る小規模モデルが除外される可能性がある。能力ベースのテストはより適応しやすいが、信頼できる評価を必要とする。
2つ目の問題は監査の質だ。独立していることは、自動的に能力、一貫性、利益相反からの自由を意味しない。
開発者から報酬を受ける監査人は、継続的な取引に依存するようになる可能性がある。政府が任命する評価者は、人員不足や遅い調達に直面する可能性がある。
議会には、資格基準、利益相反ルール、アクセス権、報告義務、重大な監査失敗に対する責任が必要となる。また、評価者の結論に異議を申し立てる手続きも必要だ。
3つ目の問題は証拠である。AIの挙動は、プロンプト、ツール、権限、導入環境によって変化する。
管理されたテストで危険な要求を拒否するモデルであっても、エージェントが閲覧、コード実行、または他システムとの連携を行える場合には異なる挙動を示す可能性がある。
したがって、テストでは基盤となるモデルだけでなく、導入されるシステム全体を調べなければならない。これにより、審査の対象となる企業や技術コンポーネントの数が増える。
4つ目の問題はタイミングだ。リリース前監査は既知のリスクを捉えられるが、アップデート直後には陳腐化する可能性もある。
継続的なテストは役立つが、企業は頻繁にモデルを変更してリリースする。規制当局は、どの変更が新たな監査を引き起こし、どの変更が継続的な監視の下で進められるかを決めなければならない。
5つ目の問題は制度上の権限だ。NISTは測定に関する相当な専門知識を持つが、そのAI Risk Management Frameworkは依然として任意である。
その取り組みを執行可能な基準に変えるには、明確な法的権限が必要となる。政府機関には、システムを検査し、要件違反時に行動するためのリソースも必要だ。
6つ目の問題は司法審査である。モデルのリリースを阻止された企業は、その決定に異議を申し立てる迅速な方法を求める可能性が高い。
上訴手続きは、すべての安全性判断を何年にもわたる訴訟に変えることなく、適正手続を守らなければならない。証拠に機密情報が含まれる場合、これは特に難しくなる。
7つ目の問題はオープンソース開発に関するものだ。小規模な研究グループが、大規模なフロンティア研究所と同じコンプライアンス負担を負うことはできない。
専門的な基準はこの不一致に対処できる。しかし、不適切に設計された免除は、企業が抜け穴を中心にリリースを構成することを促しかねない。
カントウェルの計画は問題を認識しているが、責任の最終的な配分を選択してはいない。この作業は法令の文言と技術的なルール策定に委ねられる。
この枠組みはまた、評価者がリリース前に破局的な能力を特定できることを前提としている。この前提には慎重であるべきだ。
評価は、選ばれた条件下で観察された挙動を明らかにする。未テストの挙動が安全であることを証明するものでも、導入後のあらゆる相互作用を予測するものでもない。
独立したテストは、意思決定者が利用できる証拠を改善できる。高度なシステムに伴う不確実性を排除することはできない。
この限界は、監査を放棄する根拠にはならない。監査が何をテストし、何を発見し、何が対象範囲外に残ったのかについて、率直に報告することを支持する根拠となる。
公開情報も同じ原則に従うべきだ。読者には明確なリスク情報が必要だが、詳細な脆弱性の公表は攻撃者を利する可能性がある。
この枠組みは、平易な言葉による開示と安全なインシデント報告を求めている。将来の立法では、ユーザー向けの情報と規制当局だけに留保される機密資料を分けなければならない。
最後に、この提案には安定した超党派連合がない。カントウェルは原則が立法と行政の行動を導くべきだと述べているが、委員会の支配と選挙結果が今後の道筋を左右する。
Commerce Committee Chair Ted Cruzは、連邦レベルの一貫性と独立した審査者の役割に関心を示している。また、政府にモデルのリリースを容易に止める権限を与えることにも抵抗している。
これらの立場には交渉の余地があるが、まだ合意には至っていない。想定される妥協案は、企業によるテスト、認可を受けた独立監査、政府の専門知識、責任、司法審査を組み合わせるものとなる。
この組み合わせがカントウェルを満足させるかどうかは、一点にかかっている。危険なシステムが公衆に届く前に、外部評価が実質的な権限を持たなければならない。
カントウェルの計画が政策になるかを示す3つのシグナル
次の試金石は、議員がこの枠組みの原則を、執行可能な文言、資金を得た制度、実行可能な監査プロセスへと変えられるかどうかだ。
最初の兆候は法案の条文です。法案では対象となるモデルを定義し、監査の実施主体を明記し、アクセス権を定め、執行権限を持つ機関を特定する必要があります。
定義からは、この枠組みが最大規模の学習実行のみを対象とするのか、それともツール利用やエージェント型の展開によって危険性を増すシステムも含むのかが明らかになります。
執行に関する文言は、リリース前の審査が真に義務付けられるかどうかを示します。規制当局が導入後にしか報告書を求められないのであれば、この計画の中核原則は弱まることになります。
第2の兆候は、上院商務委員会内における超党派の足並みです。10月の報道によれば、Cantwell氏は現在、Thune氏に関連するAI法案の交渉には加わっていません。
共同提案が出れば、独立監査と自己テストをめぐる隔たりが縮まったことを示すでしょう。別々の法案となれば、議員たちが基本的な規制モデルをめぐってなお分裂していることを示します。
法案が州の権限をどのように扱うかにも注目すべきです。広範な優先適用条項は、先の州規制モラトリアムを阻止した議員たちの支持を失う可能性があります。
強力な連邦保護策と結び付いた限定的な条項であれば、より広い支持を集めるかもしれません。その詳細は、全国的な一貫性が共通の最低基準を意味するのか、それともより弱い上限を意味するのかを示すでしょう。
第3の兆候は、NISTおよび関連機関における制度的な準備です。政府が厳格な評価を実施または監督できなければ、標準によってフロンティアAIシステムを統治することはできません。
NISTの既存フレームワークは、ガバナンスと測定のための出発点となる語彙を提供しています。しかし、Cantwell氏の包括的な計画に必要な安全な施設、執行権限、人員までは備えていません。
予算要求、新たな試験パートナーシップ、監査人資格認定プログラム、国立研究所との協定が示されれば、実装が始まっていることを示すでしょう。
こうした措置がなければ、議会が幅広い安全性に関する文言を採択しても、この提案は弱体化します。評価者、インフラ、アクセス権を欠く規則は、報告業務に過ぎないものになります。
開発者や企業の購入担当者は、最終的な法律を待たずに、自らの根拠資料を改善すべきです。チームは今から、モデルへのアクセス、評価結果、ツールの権限、インシデントのエスカレーション、責任ある人間によるレビューを文書化できます。
また、社内の保証声明と独立した検証を区別する必要があります。Cantwell氏のAIガバナンス枠組みは、この違いを軸に構築されています。
ナレッジワーカーやAI利用者にとって、この議論は、企業がより高リスクなシステムを導入する前にどの情報を開示しなければならないかを左右します。また、人々が重大な影響を及ぼす自動化された判断に異議を申し立てられるかどうかにも影響します。
当面の問題は、6項目の計画の細部がすべて残るかどうかではありません。議会が、フロンティアAI開発者は自らの最終監査人であり続けることはできないというCantwell氏の中心的な前提を受け入れるかどうかです。
法案の条文、委員会での交渉、そしてNISTの能力に注目してください。これらの兆候を合わせて見れば、Maria Cantwell氏のAI枠組みが執行可能な政策となるのか、それとも交渉文書のままにとどまるのかが分かるでしょう。
