1. はじめに & 製品概要

本ドキュメントは、知見共有プラットフォームである「NormLink」の機能、ユーザーインターフェース操作、システム利用ポリシー、および活用方法を網羅した詳細取扱説明書兼ご利用ガイドです。本システムを効果的に活用し、製品設計における規格適合試験の効率化、社内ナレッジの体系化、およびエンジニア間のコラボレーションを実現するためのマニュアルを提供します。

1.1 開発背景と業界課題の解決

現代の電子機器開発やシステム構築において、満たすべき国際規格・各国法規制（例：EMC指令、低電圧指令、無線機器指令、RoHS/REACH、医療機器規格、サイバーセキュリティ基準など）は非常に多岐にわたり、かつ年々複雑化しています。規格書に記載されている適合条件は抽象的であることも多く、実際に回路基板をレイアウトしたりソフトウェアを設計したりする現場では、「どのように適合させれば評価試験をクリアできるか」についての具体的なノウハウや経験則（暗黙知）が欠かせません。

これまでの開発環境では、こうした貴重な知見が一部のベテランエンジニアの頭の中に留まっていたり、企業内のクローズドな資料として埋もれていたりしたため、業界全体で類似の適合問題に対する車輪の再発明が発生し、莫大な手戻りコスト（再試験や設計修正）が生じていました。特にノイズ対策部品（フェライトコア、バイパスコンデンサなど）の選定や、筐体・基板パターンの引き回しといったデリケートな技術領域では、過去のトラブルシューティング例を参照できないことが、新製品リリースの大幅な遅延やコスト超過の直接原因となっていました。

NormLinkは、これらの「規格番号」「特定の章や条項」「直面した問題点」「選択した解決策」を1つの「解釈（Interpretation）」という構造化されたデータ単位として記録・共有・蓄積することで、エンジニア同士が相互に知見を補完・活用し合い、業界全体での適合コストの極小化と設計期間のスピードアップを強力にサポートするために誕生しました。

1.2 プラットフォームのコアコンセプト

NormLinkは、ユーザー間の情報共有と知見の一般化を推進するため、以下の3つの明確なコンセプトを軸に設計されています。

1. 規格条項に直結した適合ナレッジ構造
   登録される情報は、規格番号（例：「IEC 60601-1-2」）および該当箇所の条項節（例：「Clause 8.9」）と完全に紐付けて管理されます。これにより、エンジニアはまさに今設計や適合チェックを行っているピンポイントの条項に対する解決事例やノウハウを、キーワードや階層メニューから素早く見つけ出すことができます。
2. 「人間にとっての読みやすさ」と「AIにとっての理解しやすさ」の共生
   エンジニアがマークダウン形式で執筆した視覚的に分かりやすい解説ドキュメントの背後には、自動的に規格適合関係を表すセマンティック・メタデータが生成されます。これにより、人間が画面で読んで理解できると同時に、生成AIや社内検索システムなどの機械にとっても「何が、どの規格の、どの条項に対して、どのような対策で適合したか」が完全に理解できる機械可読な構造が実現されています。
3. ローカル環境での完全なプライベート運用（警告：通常投稿は全て一般公開されます）
   本サービスに通常ログインして投稿された情報は、すべてインターネット上に一般公開され、世界中の誰でも閲覧可能になります。 手元の下書きメモや、公開前のローカルでのデータ整理には、ブラウザのローカルメモリ（LocalStorage）内に限定して一時保存する「ゲストモード」を利用してください。「独立ナレッジ管理ツール」を利用することで、ネットワーク通信を行うことなくローカル環境下のみでMarkdown変換やデータマージを行うことができます。

1.3 セマンティックWebと適合情報の親和性

製品の規格適合設計は、明確な論理関係（規格・規制という定義された規則に対して、製品が要件を満たしたか）で構築されています。セマンティックWebの考え方は、ウェブ上の情報に「意味」を与え、コンピューターがその関係性を自律的に処理できるようにする技術です。

NormLinkでは、このアプローチを採用することで、「エンジニアの佐藤氏が、規格CISPR 32の箇条5に対して、シールド材の追加という対策を行い、10dBのノイズ低減効果を得た」という個々の情報を、単なるテキストの羅列ではなく、それぞれ「主体」「対象規格」「適用対策」「測定結果」という関係性（グラフ構造）を持ったデータとして背後で処理します。

この設計思想により、社内のナレッジベースや社外の知見がシームレスに繋がり合い、AIエージェントが「この規格のこのエラーに対して、過去にどのようなノウハウが最も有効だったか」を推論する際、極めて高い精度で回答を提示することが可能になります。

2. システム利用要件・環境

NormLinkをユーザーの端末から円滑に利用するためのシステム要件および、プラットフォームにおけるデータ公開・保存モデルについて説明します。

2.1 クライアント側の動作要件

NormLinkは、PCからスマートフォンまで、現代の多様なデバイスで動作するように、過度な端末リソースを要求しない設計を採用しています。

• 推奨ウェブブラウザ: Google Chrome、Apple Safari、Mozilla Firefox、Microsoft Edge等の主要ブラウザの最新バージョン（HTML5およびES6規格がサポートされていること）。
• 生体認証（パスキー）機能: パスキーを用いたサインイン（パスワードを入力しないサインイン方法）を利用する場合、デバイス自体に「Windows Hello（指紋・顔認証）」「Touch ID / Face ID（macOS / iOS）」「Android指紋認証」などの生体認証機能、または物理的なセキュリティキー（YubiKeyなど）が備わっている必要があります。
• CookieとLocalStorageの許可: セッション維持、二段階認証ログイン状態の保持、およびログインせずに行う「ゲスト作成機能（一時データ保存）」の利用には、ブラウザ設定でCookieおよびLocalStorage（ローカルストレージ）へのデータ保存が許可されている必要があります。

2.2 プラットフォームのデータ保存モデル

ユーザーが誤って情報をアップロードしないよう、NormLinkは以下の保存形態を提供しています。

3. 各種機能の操作・設定マニュアル

NormLinkに搭載されている各機能の具体的な使用手順と、画面操作について分かりやすく解説します。

3.1 アカウント種別と登録・ログイン

プラットフォームを利用するにあたって、2種類のアカウント区分が存在します。

1. アカウントの区分とそれぞれの役割

• 作成者（個人ユーザー）アカウント: エンジニア個人として登録します。自身がこれまでに経験した規格適合のアプローチ方法や一般的な解釈を投稿し、マイページで保有資格や得意規格アピールを行うことができます。他のユーザーからの質問に回答することでも、プラットフォーム内での貢献スコアを蓄積できます。
• 企業ユーザーアカウント: 法人や部署単位で登録します。優れた知見を持つ個人エンジニアを探してアプローチ（スカウト送信）したり、自社のプロジェクトに適した人材とダイレクトメッセージで業務委託や技術コンサルの交渉を行うことができます。

2. サインアップとパスキーの設定

アカウント登録時、ユーザー名と安全なパスワードを入力して仮登録を行います。本登録が完了した後、マイページの設定画面から「パスキーの登録」を選択できます。パスキーを登録すると、次回以降、パスワードの入力を一切行うことなく、スマートフォンの指紋認証や顔認証、PCのWindows Helloなどで、簡単にログインが可能になります。これにより、アカウントの不正利用を防ぎやすくなります。

3.2 二段階認証とセキュリティ待機機能

重要なアカウント情報の変更（メールアドレスの変更など）や、新規登録時のメールアドレス実在確認のために、使い捨てのワンタイムパスコード（6桁の英数字）による二段階認証が実行されます。

また、パスワードの連続誤入力からアカウントを守るため、誤ったサインインが連続して行われた場合、一時的に同じIPアドレスからのログイン要求を拒否する「待機時間（ロックアウト）」が発生します。この待機時間は、失敗する回数に応じて段階的に（5秒、10秒、20秒、40秒…と最大1時間まで）増加する仕組みになっており、自動化された不正サインイン防止の一助となります。

3.3 規格解釈（適合事例）の投稿・編集・引用

本プラットフォームの最も核となる、適合対策ナレッジの作成と共有の手順です。

1. 事例投稿フォームの入力ステップ

1. ヘッダーの「投稿する（route=post）」をクリックし、新規作成画面を開きます。
2. 対象規格名（例：「CISPR 32」「IEC 60601-1」など）を入力します。オートコンプリート（入力候補）から標準的な表記を選択することをお勧めします。
3. 対象条項（例：「Clause 5.1」「箇条6.2」など）を入力します。
4. タイトルおよび要約を入力します。要約は一覧画面や検索時に表示されるため、簡潔に対策の結論（「リセット現象に対する〇〇コンデンサの追加対策」など）を書くのがコツです。
5. 本文（マークダウン入力）で、具体的な「直面した適合上の課題」「原因分析」「実際に施した対策設計の手順」「結果の測定データ」を記述します。ただし、製品固有の情報やメーカー名は避け、「一般化した技術解説」として記述してください。エディタのプレビュー機能を利用して、レイアウトをリアルタイムで確認しながら綺麗に執筆できます。
6. カテゴリ選択で、EMC（電磁両立性）、LVD（低電圧指令/製品安全）、CRA（サイバーセキュリティ法案）、その他のいずれかの技術区分を選択します。

2. ナレッジの「引用」による関連性グラフの作成

新しい規格解釈を投稿する際、記述の論拠となった「他の公開事例」や「公的規格の補足説明」を、フォーム下部の「引用リスト」から検索して紐付けることができます。これにより、複数の異なるエンジニアによる対策事例が網羅的に連結され、「この基板パターンの不具合は、こちらのシールド対策事例から派生・改善されたものである」という知識のネットワーク（系統図）が自動的に出来上がります。

3.4 ゲストモード（完全ローカル保存）の使い方

ログインせずに、手元のブラウザ内でのみ一時的なメモや公開前の下書きを作成・管理したい場合の利用方法です。

• 非ログイン状態で「解釈作成（ゲストモード）」を開始します。
• 作成されたデータは、ブラウザ内のローカルメモリ領域にのみ蓄積されます。ブラウザを閉じてもデータは保持されますが、キャッシュクリアを行うと消去されるため注意してください。
• 蓄積したデータは、画面上の「一括エクスポート」機能を用いて、利用者のPC内に「JSON-LD形式（構造化メタデータ）」として安全にファイル保存（ダウンロード）しておくことができます。

3.5 スカウト機能とダイレクトメッセージ交渉

優秀な資格保有者や、実績豊富なEMC対策スペシャリストに対して、企業が個別のアプローチを行うための機能です。

1. 企業アカウントでログイン後、「作成者一覧」から資格（陸上無線技術士、iNARTEなど）や得意な規格カテゴリを指定してエンジニアを検索します。
2. 対象エンジニアのプロフィールを表示し、「スカウトを送信」をクリックします。
3. 相談したい業務概要、予定している期間、想定の報酬などの条件、および企業担当者の緊急連絡先情報を入力して送信します。
4. エンジニアがマイページに届いたスカウトを確認し、「承諾」ボタンを押すことで、システム上にダイレクトメッセージ（DM）チャットが立ち上がり、直接のメッセージ交換が開始されます。

DMチャット画面では、相手のオンライン状態に応じてメッセージが自動で読み込まれます。交渉中の会話や提示された個人連絡先情報は、当事者同士以外には非公開となります。

3.6 独立ナレッジ管理（kb_system）の操作

自身が過去に作成しエクスポートした複数の適合知見データ（JSON-LD）を取り込み、体系的なマークダウン仕様書に一本化・編集するためのローカル処理画面（knowledge_system.php）です。

1. 複数データのドラッグ＆ドロップとマージ

画面上のドラッグエリアに、エクスポートしておいた複数のJSON-LDファイルを投げ入れます。 システムは、データの重複（同じ規格・条項・タイトルなど）を自動検出し、更新日付が新しい最新バージョンの対策情報を自動採用してリスト化します。

2. マークダウンへの一括コンバート（カスタム）

マージしたデータを社内共有Wikiやドキュメント管理システムにインポートするために、1つの結合されたMarkdown（マークダウン）文書として書き出すことができます。エクスポート時には以下のカスタムオプションが利用可能です：

• 「メタ情報のテーブル追加」: 各適合セクションの冒頭に、作成者、対象規格、技術カテゴリのメタデータを整理した表を自動追加します。
• 「見出しレベルの自動調整」: 結合されたドキュメントの構成が崩れないよう、章・節・項 of H1〜H3レベルをインデントに沿って自動補正して出力します。

3.7 Q&Aポータル・ベストアンサー & お知らせ機能

技術的な行き詰まりをコミュニティの力で解決する仕組みです。

• Q&Aポータル: 規格解釈の適合試験時にエラーが出た場合などに、匿名または実名で質問を投稿できます。Q&Aでのやり取りもすべてインターネット上に一般公開されます。
• ベストアンサーの設定: 質問者は、最も参考になった、または問題が解決した回答に対して「ベストアンサー」マークを付与できます。ベストアンサーに選ばれた回答は、回答スレッドの最上部に固定されます。
• お知らせ・ニュース配信: プラットフォーム上で、公的規格の最新改正アップデート（例：「サイバーレジリエンス法の官報掲載」など）をいち早く告知するタイムラインです。他ユーザーから「いいね」を送ることで評価を示すことができます。

4. データの公開範囲とご利用時の注意事項

ユーザーが安全にサービスを利用し、不意の情報流出を防ぐための公開ポリシーとアカウントの管理機能について説明します。

4.1 サインイン方式について（通常ログインとパスキー）

サインイン方法として、従来のユーザー名/パスワード方式に加え、パスキー認証を利用できます。

4.2 ゲストモード利用時のデータ管理方法

ログインせずに行うゲストモード（LocalStorage保存）は、一時的な下書きメモや、手元でのテキスト構成整理のためのブラウザ基本機能を利用しています。

このデータは、ブラウザが管理するドメインごとのローカルメモリ（LocalStorage）に一時保存されます。インターネットを通じてサーバーへデータが送信されることはありませんが、ブラウザのキャッシュ消去やシークレットモードの終了などによって、データが予期せず消去される可能性があります。重要な下書きは、エクスポート機能を使用して「JSON-LD」または「Markdown」ファイルとしてご自身のPC内に書き出し、自己管理のもとで保管してください。

4.3 アカウント保護機能について

第三者による不正アクセス（パスワードの当たり試行）を防止するため、短時間に同一アカウントや同一接続元から大量に誤ったパスワードが送信された場合は、システムがそれを自動検知します。

検知後は、正しいパスワードが入力された場合であっても、指定された待機時間が経過するまでサインインの実行を制限します。これにより、アカウントの不正乗っ取りを防ぐことができます。

5. 適合ナレッジ評価・貢献度スコアシステム

共有された適合情報の有用性や、エンジニアのコミュニティ貢献度をスコア化する仕組みです。

5.1 投稿の品質評価基準（P_Score）

投稿された個々の規格適合事例の有用性は、以下の要素を総合的に算出してスコア化されます。

• 「いいね」の獲得数：コミュニティメンバーからの賛同や支持。
• 「お気に入り（ブックマーク）」登録数：実務ですぐに参考にしたい、手元に置いておきたいという実用価値。
• 「他の解釈からの引用」被引用数：その投稿が他の設計事例を説明する上でのベース・前提知識として採用された信頼性。
• 「閲覧回数」：該当の規格条項を検索して閲覧したユニークなエンジニアの数。
• 「引用した規格ドキュメント数」：公的規格への正しいリンクがどれだけ網羅されているかという情報の論拠性。
• 「JSON-LDデータの外部保存数」：外部のAI連携用に取り込まれた実績。

5.2 クリエイター（個人）の総合貢献度（C_Score）

ユーザーがどの分野の規格に精通しているかを示すアピール指標として、個人クリエイターの「総合貢献度スコア」が算出されます。これは、単に投稿した情報の量だけでなく、コミュニティの課題解決にどれだけ貢献したかが以下の通り配点・累積されます。

• 自身が執筆した全適合事例の「品質評価（P_Score）」の累積値。
• 「Q&Aポータル」での質問に対する回答数。
• 回答に対して質問者から「ベストアンサー」に選ばれた回数（高い技術的解決力への高い配点）。
• プラットフォームへの法改正や規格変更情報のタイムリーなお知らせ投稿、およびそれに対する「いいね」数。
• 作成したナレッジセットが、他のユーザーからダウンロードされた回数。

5.3 企業所属証明と実在性の信頼度表示

企業アカウントを保有するユーザーは、実在性や社内での正式な所属を示すための証明書類（名刺、社員証、登記関連など）を登録時に任意で提示することができます。

確認の上、企業プロフィール欄に「所属証明マーク」が表示されます。これにより、個人エンジニアがスカウトを受ける際、所属や実在性を確認しやすくなり、なりすましなどのトラブルを防止しやすくなります。

6. 生成AI連携とセマンティックデータ活用

NormLinkのナレッジを最新の生成AI（LLM）や社内AIエージェントに読み込ませ、適合判定のRAG（検索拡張生成）ソースとして機能させるためのAI親和コンセプトです。

6.1 生成AIおよびRAGアシスタントとの親和性

昨今のAIモデルやChatGPT等のアシスタントは、インターネット上の一般的なWebページからテキストを読み込んで回答を生成しますが、専門性の高い「国際規格の適合対策」などの複雑な事例については、論理的な関係が抜けてしまい、ハルシネーション（もっともらしい嘘）を引き起こしがちです。

NormLinkでは、人間向けにレイアウトされたマークダウン情報のすぐ裏側で、コンピューターが正確に関係を解釈できる「意味のグラフデータ（セマンティックデータ）」を自動的に構築・出力しています。AIエージェントはこのデータを元に、規格名、箇条、対策内容、結果を誤解することなくデータとして正確に解釈し、正しい知識に基づいた信頼性の高い設計アドバイスを出力できるようになります。

6.2 構造化メタデータによる機械可読化の意義

機械可読（Machine Readable）とは、コンピューターが特別なAIモデルを使わなくても、記述された情報の主語や関連性を直接データベースに格納・処理できる状態を指します。

NormLinkに蓄積された規格適合データは、標準的な規格である「Schema.org」に適合した構造にリアルタイムで整理されます。検索エンジンのクローラーや検索AIシステムは、このメタデータを取り込むだけで、「誰が」「何の規格に対して」「どのような適合成果を出したか」を正確にグラフ構造化し、RAGデータストアや知識ベースへ取り込むことが可能です。

6.3 社内AIへのナレッジ連携とプライベート学習

多くの企業では、自社の製品設計に合わせた「プライベートなAI設計アシスタント」の構築が進められています。

NormLinkで蓄積し、エクスポートしたマークダウンドキュメントや構造化メタデータは、そのまま自社の学習用インプットデータとして使用できます。不要なタグやレイアウト装飾が一切除外されたプレーンで純粋な「技術知見」としてフォーマットされているため、余計なクリーニング作業を行うことなく、自社のローカルLLMへの学習用テキストとして機能します。

7. よくある質問・トラブルシューティング

NormLinkの利用時において、発生しやすいトラブルや疑問点に対する具体的な解決フローです。

7.1 PWAによるアプリのインストール方法

NormLinkはPWA（Progressive Web App）に対応しており、ブラウザの枠を超えてPCやスマートフォンのホーム画面にアプリのようにインストールできます。

• PC (Chrome/Edge) での手順： ブラウザのURLアドレスバーの右端に表示される「インストール」ボタン（または＋マークのアイコン）をクリックし、画面の指示に従うことでデスクトップやドックに登録されます。
• iPhone (Safari) での手順： 画面下部の「共有ボタン（上矢印のアイコン）」をタップし、メニュー一覧から「ホーム画面に追加」を選択します。
• Android (Chrome) での手順： 画面上の「ホーム画面に追加」バナーをタップするか、ブラウザメニュー内の「アプリをインストール」を選択します。

インストールして起動すると、アドレスバーなどの不要な表示が消え、広い画面でドキュメントアプリとして起動できます。

7.2 パスキー認証・2段階認証で困った場合

Q1: パスキー（生体認証）を登録しようとするとエラーになる

解決策： パスキーの登録には、安全な通信環境（暗号化通信であるHTTPS）が必要となります。もし暗号化通信が機能していない場合は、登録を行うことができません。また、デバイス側に指紋や顔認証機能が搭載されていること、およびブラウザの設定で生体認証アクセスが許可されているか確認してください。

Q2: 二段階認証のメール（確認コード）が受信トレイに届かない

解決策： お使いのメールサーバーの設定により、迷惑メールフォルダに分類されている可能性があります。「NormLink通知メール」などの送信元アドレスが拒否設定になっていないか確認してください。また、開発中の検証環境などにおいては、メールは送信されず、データファイルログ（data/mail_log.txt）へ直接コードが出力される設定になっている場合があります。その場合はログファイルを開くことで6桁のコードを確認できます。

7.3 ゲストモード・データマージのエラー対処

Q1: ゲストモードで新規解釈を作成した際、「保存できませんでした」と表示される

解決策： ブラウザが提供するLocalStorageの容量制限（通常5MB程度）に達している可能性があります。すでに多くのローカルデータを保存していないか確認してください。不要なローカルデータを削除するか、マイページの「JSON-LD一括エクスポート」で一旦ファイルに書き出してからローカルメモリを整理してください。また、ブラウザの「プライベートブラウジング / シークレットモード」を利用している場合、LocalStorageへの保存が制限されることがあるため、通常のブラウザモードでご利用ください。

Q2: 独立ナレッジ管理（kb_system）で複数のファイルを読み込んだが、一部が反映されない

解決策： マージする複数のデータの重複判定において、同一のIDやタイトルで古い更新日（タイムスタンプ）を持つデータは、最新データによって自動的に上書きマージされます。これは正常な挙動です。古い日付データが新しい日付で更新されているか確認してください。