データ居住ルールの下で規制される金融機関は、機関の境界内で実行できるテナント所有の言語モデルを必要としています。本論文は、オントロジー増幅蒸留と企業エージェントルーティングの文脈性監査という2つの関連研究を統合した、メカニズムと制御に関する記事です。 まず、オントロジー増幅蒸留の低電力メカニズム証明研究を報告しています。Qwen3.6-27Bの学生モデルは、Foundation AgenticOSオントロジーに適応され、フロンティア教師の軌跡とオントロジーに基づいた直接選好最適化（DPO）による教師あり微調整を通じて学習されました。Apple M5 Max単一マシン上で、47の合成的な英語クロスドメイン選好ペアから訓練されています。保持された40個のベトナム金融ドメインタスクでは、蒸留された学生モデルが36タスクを実装し（実装率0.90；オントロジー用語カバレッジr_onto=0.95）、GPT-5フロンティアベースラインと同等の結果を達成しました。 次に、企業エージェントルーティング用の文脈性監査方法を確立しています。別個の負の結果パイロット研究では、補正された正規の「デフォルトによる文脈性」度はローカルQwen実行とGemma複製チェックの両方でPhase1.3グループすべてについてゼロであることが示されました。有用なシグナルは直接的影響と構造的結合であり、残差文脈性ではありません。 これらの研究を統合すると、オントロジーに基づいたモデル構築メカニズムと、見かけの不一致がプロンプト標準化、マルチエージェント合成、または人間によるレビューをトリガーすべき時期を判断するためのガバナンス診断が組み合わさります。得られた証拠は、展開可能性、安全性、優位性、統計的同等性、または文脈性ポジティブルーティングルールのいずれも支持していません。