2026年10月2日、米国情報標準化機構（NISO）は、AIシステムが学術コンテンツから情報やデータを取得する際に、その来歴（provenance）と属性（attribution）を正確に追跡するための最小限の実用可能なメタデータモデルを開発・検証する、12か月にわたるパイロットプロジェクトを実施すると発表しました。
人工知能（AI）支援検索の進展に伴い、AIエージェントがコンテンツやデータを分析・検索してクエリに回答するようになったため、ユーザは、データの公開者のサイトを訪問することなく、公開されたコンテンツから抽出された情報にアクセスできる「ゼロクリック」環境が生まれましたとしています。しかし、この状況は、学術コミュニケーションにとって次のような点で問題となるため、今回のプロジェクトを実施するとしています。
・出版者と図書館員は従来、コンテンツの価値を評価するために利用統計に依存してきた。
・大規模言語モデルは、コンテンツの来歴や属性の明示に関して信頼性に欠けることが知られており、それによって学術研究の信頼性や信用を損なう可能性がある。
Most Recent（NISO）
https://www.niso.org/niso-io/most-recent
※2026年10月2日付けで“NISO to Develop Metadata Model for Provenance and Attribution in AI Systems”とあります。
NISO to Develop Metadata Model for Provenance and Attribution in AI Systems（NISO）
https://www.niso.org/niso-io/2026/10/niso-develop-metadata-model-provenance-and-attribution-ai-systems
