「信頼」を
検証できる
事実として
4つの事業ラインはすべて本番環境で稼働し、100%プライベート導入に対応。「業界トップ」という宣伝ではなく、リポジトリで数えられる数字で規模を示します。以下の数字は、ぜひご自身で確かめてください。
01$ zhenbei platform --overview0203 ✓ uiam identity control plane 16 domains · 56 tables04 ✓ uniclaw multi-tenant agent runt 25 modules · 19 tools05 ✓ uniscrm private-domain scrm 132 controllers06 ✓ unilearning modular learning mono 8 domains · 1 binary0708$ zhenbei tools --list0910 legdger encrypted local-first ledger [ios, macos, cli]11 newtool rust algorithm kernel [desktop, cli, mcp]12 pxc capture proxy + relay [macos, windows, cli]1314$ zhenbei deploy --mode private15 100% of business lines support private deployment1617$ zhenbei verify --production18 4/4 business lines in production · 0 external SaaS deps1920$ zhenbei integrations --count21 5 groups · 30 integrations · 6 identity sources · 4 model vendors2223$ _導入後、顧客のシステムはどう変わるか
顧客名は守秘義務により業界名で匿名化していますが、「導入前 → 導入後」はすべて実際の導入結果です。パスワード 5 つが 1 つに、6 つのデプロイ単位が 1 つに、連携時間は半減。どの事例も数字の出所をたどれます。
「規模」を数えられる数字に置き換える
「私たちは大きい」には情報量がありません。以下はコントローラ数、テーブル数、モジュール数、マイグレーション数です。すべて該当リポジトリで数えられ、変更前にコードを確認します。
「オプション」ではなく既定の提供形態です。外部SaaS依存がなく、完全オフラインでも動作します。
Kotlin、Java、TypeScript、Go、Rust、Swift。言語は違えど境界のルールは同じです。
移行ツール、旧データの取り込み、ロールバック手順、運用マニュアルを製品と一緒に提供します。
KotlinUIAM アイデンティティカーネル · Uniscrm 業務モジュール
JavaUniscrm WeCom サーバーサイド
TypeScriptUniclaw エージェントランタイム · コンソール
GoUnilearning モジュラーモノリス · pxc カーネル
RustNewTool アルゴリズムカーネル · CLI · WASM
Swiftlegdger の iOS / macOS 両対応 · pxc の macOS シェル
4つの孤立したシステムではなく、1つのカーネルと3つの上位アプリケーション
UIAM がアイデンティティ・資格情報・認可を提供し、他の3ラインがそのカーネルを共有します。Token Exchange とツール単位の認可で相互接続します。ツール群も同じエンジニアリング標準を共有し、カーネルとシェルを分離し、AI を一等市民として扱います。
アイデンティティカーネルはログインの殻ではありません。テナント絞り込みは jOOQ の VisitListener がクエリ層で強制し、エージェントの委任チェーンは RFC 8693 の Token Exchange を通り、ツール呼び出しはツール単位の認可を通過します。
UIAMUniclawアイデンティティ発行エージェントは MACHINE 主体として登録され、資格情報・スコープ・ツール権限はアイデンティティカーネルが発行し、即時に失効できます
UIAMUniscrm従業員アイデンティティ社内アカウント体系を統合アイデンティティに接続し、ログイン・職位・権限を一箇所に収束させます
UIAMUnilearningremote モードauth ドメインを local から remote に切り替えるだけで接続が完了し、他の業務ドメインのコードは一行も変更しません
UniclawUniscrmデジタルワーカーカスタマーサービスでエージェントがよくある問い合わせを担当し、過去の会話がエージェントの知識源として蓄積されます
UniclawUnilearningAI 採点同じ LLM 抽象層を共有します。Unilearning が採点ドラフトを生成し、教員が最終判断を下します
UniscrmUnilearning顧客トレーニングプライベートドメインの顧客を受講生として取り込め、注文と学習進捗が同じ顧客ビューで繋がります
社内で運用してから公開し、事業ラインと同じエンジニアリング標準を共有します
4つの事業ライン、1つのエンジニアリング標準
各ラインは独自のカーネルとランタイムを持ちつつ、契約駆動・コンパイラやフレームワークによる境界強制・プライベート導入可能・可観測性という同じ原則を共有します。どのラインの背後にも本番稼働中の実コードがあります。
人・サービスアカウント・AI エージェントのための統合アイデンティティ制御面。Kotlin、Spring Boot 4、Spring Security 7 で構築し、OAuth2 認可サーバーを内蔵。16 のデータドメイン、56 のテーブル、77 のコントローラがテナント分離からエージェントのツール認可までの全経路をカバーし、MySQL と PostgreSQL で同型に動作します。
各業務システムに散在するアカウント・権限・監査を、統治可能なひとつのアイデンティティカーネルに収束させます。
考え、記憶し、成長するデジタルワーカー。NestJS 11 と Prisma 7 で構築し、25 の業務モジュールが認知ループ、3層記憶、5層ペルソナ、スキル進化、マルチエージェント協調をカバー。19 の内蔵ツールがすぐ使え、WeCom・Feishu・DingTalk・Web・API のマルチチャネルで接続できます。
またひとつのチャットボットの殻ではありません。認知ループと長期記憶を備えたエージェントランタイムです。
WeChat と WeCom のユーザー資産を、運用でき、測定でき、再現できるプライベートドメイン成長エンジンに変えます。Java / Kotlin と Spring で構築し、16 の WeCom 業務モジュールと 132 のコントローラが、顧客資産・会話アーカイブ・グループ運用・QR 流入・コンテンツマーケティング・カスタマーサービス・リスク管理の全経路をカバーします。
友だち追加から成約・リピートまで、全行程を記録し、定量化し、振り返れます。
企業・教育機関・個人向けのオンライン学習 SaaS。Go のモジュラーモノリスとして再構築し、8 つの業務ドメイン（auth / cms / eas / ocs / oms / osm / quiz / ai）をプロセス内で集約。6 つのマイクロサービスを 1 バイナリ・1 コンテナに畳み込み、ドメイン間は api 契約のみ、internal の壁はコンパイラが強制します。
講座の公開から AI 採点まで、学習ループの各段階が独立して進化できる業務ドメインです。
同じ問いを4つのラインに投げる
これは機能一覧ではなく、同じエンジニアリング上の問いに対する4ラインの回答です。「一部対応」「対象外」のセルもあります。口径を揃えて美化はしません。違いそのものが各ラインの形態の差を示しています。
| 能力の次元 | ||||
|---|---|---|---|---|
テナント分離 テナント境界はデータアクセス層で強制されるか | ||||
プライベート導入 顧客ネットワーク内に配備し、オフラインで稼働できるか | ||||
デュアルデータベース同型 同一コードが2つのデータベースで動作するか | ||||
コンパイル時の境界強制 範囲外アクセスをドキュメントではなくコンパイラやフレームワークが拒否するか | ||||
エージェントの一等市民扱い AI エージェント用にアイデンティティ・資格情報・読み取り専用インターフェースを用意しているか | ||||
構造化された監査 重要な行為が記録され、検索と再生ができるか | ||||
バージョン管理された移行 データベース変更が再実行可能でロールバックできるか | ||||
MCP / ツール認可 AI が標準プロトコルで接続し、呼び出しが権限で制約されるか | ||||
旧システムのデータ移行 既存データを取り込め、ID を保持できるか |
5 カテゴリ・30 の連携対象
アイデンティティソース、コラボレーションチャネル、モデル、データとミドルウェア、ゲートウェイとランタイム。4ラインは言語こそ違えど、インフラ選定は同じ標準部品に収束しています。顧客の運用負荷を下げるためです。
アイデンティティソースとソーシャルログイン
uiam-connectorQR コードログインと連絡先同期。組織構造がそのままアイデンティティソースとなり、入退社イベントがアカウントのライフサイクルを駆動します。
OAuth2 認可コード + 連絡先コールバックWeChat ログインとユーザー情報取得により、To C 会員体系をマルチプラットフォームで統一します。
OAuth2 認可コードミニプログラムのログイン状態を統合アイデンティティに交換。アプリ・ミニプログラム・Web がひとつの会員アイデンティティを共有します。
code2session + アイデンティティ紐付け社内オフィス体系との接続。従業員記録と組織関係を権威あるデータソースとします。
連絡先の増分同期開発協業の場面でのソーシャルログイン。社内ツールと外部パートナーの接続に使用します。
OAuth2国際的なソーシャルアカウントでのログイン。GitHub と同じコネクタ管理画面を共有します。
OAuth2 / OIDC協業とリーチのチャネル
uniclaw-channel · uniscrmSCRM pull 方式で接続し、WeCom エコシステム内で顧客にリーチします。Uniscrm 側では外部連絡先と会話アーカイブも担います。
pull + コールバックpush API による能動的な配信とイベント受信。社内アシスタントや承認フローに適しています。
イベント購読 + メッセージ配信push API による能動的な配信。Feishu と同じチャネルアダプタ抽象を共有します。
イベント購読 + メッセージ配信WebSocket によるリアルタイム双方向通信。自社製品に会話の入口として組み込めます。
WebSocket 常時接続業務システムから直接呼び出し、エージェント機能を既存の製品フローに組み込みます。
REST / ストリーミング SSE短縮リンクの遷移、ミニプログラム設定、H5 がプライベートドメインの伝播経路を構成します。
短縮リンク + ミニプログラム設定モデルとインテリジェンス
uniclaw-llm · unilearning-aillm モジュールによる統一抽象。OpenAI 互換プロトコルを話すサービスであれば、プライベート配備のものも含めて接続できます。
HTTP / ストリーミング長いコンテキストやツール呼び出しの場面で選択可能。他のベンダーと同じ呼び出し抽象を共有します。
ベンダーアダプタマルチモーダルと検索拡張の場面で接続。利用可能なモデルはテナント単位で設定します。
ベンダーアダプタ国内モデルは互換プロトコルで接続。AI 採点の既定候補です。
OpenAI 互換完全な社内網の場面ではローカル推論を使用し、採点機能を外部サービスに依存させません。
OpenAI 互換記憶と知識のベクトル検索基盤。プライベート配備に対応し、ベクトルデータは社内網から出ません。
gRPCデータとミドルウェア
全事業ライン共通UIAM と Uniscrm の主力データベース。マイグレーションファイルは方言ごとにディレクトリを分けて管理します。
JDBC + LiquibaseMySQL と同型でサポート。Unilearning は PostgreSQL を優先方言とします。
JDBC / gormセッション、トークン、レート制限カウンタ。トークン検証の低レイテンシ要件を支えます。
RESP非同期タスクとメッセージ配信。WeCom 同期と通知のピークを平準化します。
AMQP素材、メディア、教材リソース。Unilearning は実際の AssumeRole 一時資格情報に対応します。
S3 互換 / OSS STS単一イメージまたは Compose で提供し環境を一致させる、プライベート導入の標準形態です。
イメージ / Composeゲートウェイとランタイム
integration · runtimeトークン検証をゲートウェイ層で完了させ、業務サービスは認可済みのアイデンティティだけを扱います。認証をトラフィックの入口へ前倒しします。
Wasm プラグイン / 外部認可AI エージェントの標準接続プロトコル。UIAM がツール認可を、Uniclaw がツール呼び出しを、NewTool がアルゴリズムを提供します。
streamable HTTPアイデンティティカーネルと WeCom サーバーサイドのランタイム。仮想スレッドで高並行の認証リクエストを処理します。
JVMエージェント基盤のランタイム。LangGraph が認知ループの状態機械を駆動します。
Node.jsモジュラーモノリスとキャプチャカーネル。単一バイナリで提供し、起動が速く依存が少ない構成です。
静的コンパイルアルゴリズムカーネルをネイティブと wasm の2 ターゲットにコンパイルし、ひとつの実装で全プラットフォームに提供します。
ネイティブ / wasm32境界は自制心に頼らない
コンパイラ・フレームワーク・クエリ層に埋め込める制約は、ドキュメントに書いて人に覚えさせません。機密データは既定でユーザー端末または顧客ネットワーク内に留まります。すべてのラインがプライベート導入に対応します。
端末製品の最小境界です。この層のデータは設計上、アップロード経路を持ちません。スイッチで切っているわけではありません。
- legdger のすべての記帳データ：端末内で暗号化保存し、クラウドには暗号文のみ
- legdger の端末内 AI 集計と Q&A：推論はデバイス内で完結
- NewTool のデスクトップと wasm 形態：アルゴリズムカーネルに IO がなく、データはプロセスから出ない
- pxc のキャプチャトラフィック：カーネルは端末上で動作し、第三者サービスを経由しない
プライベート導入の境界です。モデル、ベクトル、業務データ、監査記録のすべてが顧客自身のネットワーク内に配備されます。
- Uniclaw の記憶と知識ベクトル：Milvus を自社構築し、社内網から出ない
- Uniclaw のモデルサービス：プライベート配備の互換プロトコルサービスに接続可能
- UIAM のアイデンティティと監査データ：全体が顧客のネットワーク境界内に配備され、完全なオフライン稼働も可能
- Uniscrm の素材とメディア：オブジェクトストレージは顧客自身の OSS に接続可能
- Unilearning の教材と学習記録：単一コンテナで提供し、データは顧客が掌握
外部ネットワークを必要とするのは同期と外部チャネルのみで、流れる内容は暗号文か、すでに匿名化されたメッセージです。
- legdger のデバイス間同期：最新の暗号文のみを送信し、サーバーは履歴を蓄積しない
- Uniscrm の WeCom チャネル：WeCom 公式インターフェースと通信し、公式のアーカイブ機能を利用
- Uniclaw のチャネル：Feishu / DingTalk の push API。内容はテナント単位で分離
- NewTool のリモート呼び出し：MCP 経由で伝送し、アルゴリズムカーネル自体はネットワーク要求を発行しない
コンパイラ、フレームワーク、クエリ層に埋め込める制約は、ドキュメントに書いて人に覚えさせません。テナント分離はクエリ層のリスナーが強制し、ドメイン境界は Go の internal 機構がコンパイル時に拒否します。
jOOQ TenantScopeVisitListener · Go internal 墙機密データは既定でユーザーの端末、または顧客ネットワーク内に留まります。4 つの事業ラインすべてがプライベート導入に対応し、端末製品 legdger は AI 分析すらデバイスから出しません。
legdger 端侧 AI · Uniclaw 自建 Milvus · Unilearning 单容器エージェントが人間の資格情報を共有することはなく、サーバーは長期鍵をハードコードせず、端末からの接続は失効可能なトークンを使います。どの資格情報も、他の主体に影響を与えず単独で失効できます。
UIAM MACHINE 主体 · OSS STS AssumeRole · ledger-cli 令牌認証、認可、ツール呼び出し、キャプチャデバッグのすべてが構造化記録を生みます。コンプライアンスのためではなく、事故のときに再生できるようにするためです。
uiam-audit · collaboration-logger · pxc 会话记录委任関係は act claim で「誰が誰を代表するか」を表現し、権限はホップごとに積集合を取ります。監査では、どのユーザーがどのエージェントを認可し、どのツールを呼び、どの権限を使ったかまで答えられます。
RFC 8693 Token Exchange · agent_tools 注册表データベースの変更はバージョン管理されたマイグレーションで行い、再実行しても結果は同一です。アプリのリリースは単一イメージの差し替えで、ロールバックは前のイメージに戻すだけです。
Liquibase · 各域方言迁移 · Docker 单镜像1つのアイデンティティシステムから、4つのラインとツール群へ
タイムラインには成果物に裏打ちされた節目だけを記録します。「〜を目指す」といった文言は書かず、実際に作ったものだけを書きます。
ひとつのアイデンティティシステムから始まった
真北の最初の事業ラインは統合アイデンティティでした。出発点は具体的です。顧客の複数の業務システムがそれぞれアカウントを維持し、権限の基準が揃わず、監査のビューも出せない。私たちはアイデンティティカーネルから着手し、OAuth 2.1 / OIDC、テナント分離、きめ細かな認可を堅実に作り込みました。
アイデンティティ境界を「人」から「AI」へ
エージェントが企業システムに入り始めると、既存のアイデンティティモデルでは受け止められないことが分かりました。エージェントが人間のトークンで働き、事故が起きても責任を特定できません。そこで MACHINE 主体、委任チェーン、マルチホップ伝播、MCP ツール認可をカーネルの一等機能としました。
事業ラインが 1 本から 4 本へ
アイデンティティ以外に、顧客からプライベートドメイン運用、オンライン学習、AI 応用の要望が上がりました。これらの問題は同じ判断を共有しています。データはどこに置くべきか、境界は誰が守るべきか。4 つの事業ラインが形になり、言語は違えどエンジニアリング標準は同一です。
「足りている」を「耐えられる」に作り直す
製品が本番で動き始めると、本当の圧力は運用と反復から来ます。私たちは 2 度の構造的な再構築を行いました。Unilearning は 6 つのマイクロサービスを 1 つのモジュラーモノリスに畳み込み、Uniscrm は顧客関係を「社員の WeChat にいる友だち」から企業が継承できる資産へと作り直しました。
ツール群：自ら作り、自ら使い、そして外へ出す
4 つの事業ラインを本番運用する中で内部ツールが蓄積されました。共通点は「カーネルとシェルの分離、AI を一等市民として扱う」ことです。私たちはそれらを製品として磨き、外部に公開しました。社内で動かしてから出す、という順序を守っています。
真北はどんな会社か
4つのラインは無関係に見えます——アイデンティティ、エージェント、プライベートドメイン、オンライン学習。それらを繋ぐのは業界ではなく、仕事の進め方です。
4 つのラインは言語も形態も異なりますが、同じ制約を共有しています。契約を先に定めること、境界はコンパイラかフレームワークに強制させること、すべての行為を記録に残すこと。
UIAM の api/biz レイヤリングと Unilearning の api/internal レイヤリングは、同じルールを 2 つの言語で実装したものです
すべての製品が、エージェント用にアイデンティティ・資格情報・読み取り専用インターフェースの枠を確保しています。AI が受け取るのはスクリーンショットではなく構造化された出力です。
UIAM の Agent IAM 4本柱、Uniclaw の 19 の内蔵ツール、legdger の読み取り専用 ledger-cli トークン
コンパイラ、フレームワーク、クエリ層に埋め込める制約は、ドキュメントに書いて人に覚えさせません。
テナント分離は jOOQ の VisitListener がクエリ層で強制し、Go の internal の壁はドメインをまたぐ import をコンパイルエラーにします
機密データは既定でユーザーの端末、または顧客ネットワーク内に留まります。クラウドは本当に必要なことだけを行います。すべての事業ラインがプライベート導入に対応します。
legdger は端末内 AI とローカル暗号化、Uniclaw はモデルと記憶の自社ホスティング、Unilearning は単一コンテナで提供
私たちのプロダクトの作り方
メソッド論のスローガンではなく、各リポジトリの AGENTS.md に書かれ、毎回のコミットで守られるハード制約です。
製品の能力はテスト可能で再利用可能なカーネルに蓄積し、UI はシェルに過ぎないものとします。アルゴリズムは一度だけ書き、人と AI が同じ実装を共有します。
機密データは既定でユーザーの端末に留まり、クラウドは本当に必要なこと、すなわち同期と協調だけを担います。
カーネルと UI はただひとつの契約だけを認めます。すなわち /v1 API、CLI エンベロープ、またはアルゴリズムマニフェストであり、プラットフォームをまたいで挙動が一致します。
すべての製品がエージェント用の接続点を用意します。アイデンティティ、資格情報、読み取り専用 CLI、構造化出力により、AI が安全に働けます。
一度決めたデータモデルはひっくり返しません。耐力壁は固定し、それ以外は素早く反復できるようにします。
アイデンティティ監査からキャプチャ現場まで、すべての行為が記録され、再生でき、共有できます。デバッグが口伝に頼る時代はもう終わりです。
結論だけでなく、方法も公開する
規模の主張を検証してもらえるのは、方法も公開しているからです。各ノートには具体的なトレードオフを記録しています。なぜそう選び、どう検証し、何を犠牲にしたのか。代償を明示できない技術記事は公開しません。
まず自分たちが使うために作ったツール
これらは社内で運用してから公開します。共通点は、カーネルとシェルの分離、AI を一等市民として組み込むこと、CLI 出力が構造化されていることです。
家計簿界の Obsidian。ローカルファーストで、端末内 AI の財務コパイロット、各種 AI を接続できるプラグイン体系を備えます。すべての記帳データは端末内で暗号化され、AI 分析もデバイスから出ません。同期のみアカウントと課金が必要で、ローカル機能は永久に無料です。
01$ ledger-cli doctor02{ "ok": true, "store": "ledger-mac.store", "readonly": true }0304$ ledger-cli stats --month 2026-0905{ "monthExpense": 12483.20, "monthIncome": 32000.00,06 "netWorth": 486210.55, "wallets": 7 }カーネル優先の開発者ツールボックス。下層は Rust で書かれたアルゴリズムカーネル（CLI newtool）、上層は Tauri 2 デスクトップアプリの React シェル。ひとつのカーネルが 3 つの消費者にサービスを提供します。AI（skill パッケージ / MCP）、人間（デスクトップアプリ）、ブラウザ（wasm）です。
01$ newtool list --json02{ "count": 3, "algorithms": ["base64", "jwt.decode", "uuid.v7"] }0304$ newtool run jwt.decode --params '{"token":"eyJhbGci..."}'05{ "ok": true, "data": { "header": { "alg": "HS256" } } }Proxyman をベンチマークとしたキャプチャプロキシで、デバッグ現場をチームの共有資産に変えます。Go カーネル pxc-core と各プラットフォームのシェルの唯一の契約は /v1 HTTP/WS API。macOS の Swift、Windows の WinUI、Flutter の 3 つが同じカーネルを共有します。
01$ pxc sessions --host api.github.com --status 500 --limit 2002[ { "id": 42, "method": "POST", "path": "/v1/pay", "status": 500 } ]0304$ pxc bp respond 7 --status 201 --body '{"ok":true}'05{ "released": true, "mode": "mock" }プライベート導入は既定であり、選択肢ではない
4つの提供形態が、迅速な検証から長期的な共創までの道筋をカバーします。各ステップに明確な成果物があり、POC の目的はデモではなく反証です。
システム全体を顧客自身のネットワーク境界内に配備します。外部 SaaS 依存がなく、完全なオフライン稼働も可能です。これは 4 つの事業ラインの既定の提供形態であり、選択肢ではありません。
金融、官公庁、製造など、データを社内網から出せない領域
- インフラは標準部品：データベース、Redis、メッセージキュー、オブジェクトストレージ
- バージョン管理されたマイグレーション。冪等なアップグレードとロールバックが可能で、記録は DB 内に保持
- 単一イメージまたは Compose で提供し、環境が一致
- 顧客既存の監視・ログ・バックアップ体系に接続可能
すぐに使えます。認可の紐付けが完了すれば利用開始できます。まず価値を検証し、その後に提供形態を決める場面に適しています。
プライベートドメイン SCRM とオンライン学習の迅速な立ち上げ
- セルフサービス登録と企業認可の紐付け
- マルチテナント分離。データはテナント境界で統治
- スイート設定とコールバックを自動配備
- サーバー構築も運用投資も不要
業務データはプライベートに保ち、機密データは端末側に留め、協調と同期のみがクラウドを経由します。同一の事業ライン内でもモジュール単位で形態を選べます。
協調の効率と厳格なデータ境界の両方を必要とする組織
- 端末側のデータはデバイスから出ない（legdger は全量ローカル暗号化）
- 業務システムはプライベート、同期経路のみが外部に出て、しかも暗号文のみ
- モデルサービスはプライベート配備または統制された外部呼び出しを選択
- テナント単位・モジュール単位で設定可能
自社開発力のあるチーム向けです。コードとエンジニアリング標準を提供し、以降の進化は顧客チームが担い、私たちがアーキテクチャ支援とアップグレード経路を提供します。
独立した開発チームを持ち、深いカスタマイズを必要とするグループ企業
- 完全なリポジトリとエンジニアリング標準（AGENTS.md の制約を含む）
- アーキテクチャ決定記録とデータモデルの説明
- 移行とアップグレード経路の文書化
- 主要マイルストーンでのアーキテクチャレビュー支援
6ステップの導入プロセス
各ステップに明確な成果物があり、対応できない部分は提案設計の段階で明記します。
現状・制約・目標を整理します。製品を急いで売り込むことはしません。まず、これが私たちの得意な種類の問題かを確認します。
既存システムの実際の構造を把握します。データモデル、インターフェース一覧、アイデンティティ体系、連携点を確認し、移行経路とリスクを評価します。
アーキテクチャのレイヤリング、データモデル、移行経路を提示し、トレードオフを明示します。私たちにできない部分も含めて書き出します。
実データで主要経路を動かし、性能と境界条件を検証します。POC の目的はデモではなく反証です。
段階的に展開します。まず中核経路、次に周辺モジュール。各バッチにロールバック案と受け入れ基準を用意します。
カーネルは安定し、インターフェースは後方互換。変更はバージョン管理されたマイグレーションで行い、監査とロールバックを備えます。新要件はパッチではなくロードマップに入ります。
7×24 待機。P1 は 2 時間、P2 は翌営業日
4 つの事業ラインすべて。例外なし
破壊的変更はメジャーバージョンで実施し、1 サイクル前に告知
データを囲い込まず、標準形式でのエクスポートと移行に対応
バージョン管理されたマイグレーション + 単一イメージ差し替え。ロールバックは前のバージョンへ戻すだけ
コンプライアンス・認証資料は導入プロジェクトとともに提供
導入前によく聞かれること
特によく聞かれる質問です。答えられないものは無理に答えません。
共通する根底の判断があるからです。境界は誰が守るのか、データはどこに置くのか、AI をどう安全に接続するのか。UIAM はその判断をアイデンティティ層で、Uniclaw はエージェント層で、Uniscrm は顧客データ層で、Unilearning はドメイン境界層で実装したものです。言語は違いますが、エンジニアリング標準は同じ一本です。
アイデンティティ・エージェント・プライベートドメインの複雑さを、統治可能なひとつのカーネルへ
既存の IAM の置き換え、エージェント基盤の構築、あるいはプライベートドメイン運用の本格化——まずは 30 分のアーキテクチャ相談から始めましょう。私たちが得意とする種類の問題かを先に判断し、適さない場合は率直にお伝えします。