// リファレンスアーキテクチャ
リファレンススタック
当社が日本で取り扱う製品の構成を、1枚の構成図にまとめました。データはソースシステムから取り込み・ストレージ・AIの各レイヤーを経てユーザーが利用するアプリケーションへと流れ、基盤にはKubernetesが敷かれています。セキュリティは2つの形で組み込まれ、1つはデータを保持するエンジン上で動作するセキュリティ分析のユースケースとして、もう1つはメール認証とデバイスリスク評価の単体ソリューションとして機能します。ID・鍵・コンプライアンスは全レイヤーを横断し、実線はデータフロー、破線は制御を表します。これは説明用の参考構成図であり、実際の技術的な統合内容は製品や導入環境によって異なります。
リファレンススタック
SC-RA-01 · REV B · 2026.07
T0外部
データソース
お客様の基幹システム、イベント発生源、メールフロー、デバイス群。プラットフォーム境界の外側に位置します。
OLTP・レガシーデータベース
db.oltp · cdc-enabled
ERP・SaaSアプリケーション
app.erp · saas
イベントストリーム・ログ
mq.kafka · logs
ファイル・オブジェクトストレージ
obj.s3 · files
データウェアハウス・レイクハウス
db.warehouse · lakehouse
外部API
api.rest · external
送受信メールフロー
smtp.mta · sending domains
IoT・OTデバイス
edge.iot-ot · unmanaged
T1
統合・データ取り込み
CDCとストリーミングETLが、ソースデータをサブ秒レイテンシで取り込みます。
担当ベンダーCDCパイプライン
svc.cdc · exactly-once
リアルタイムストリーミング
svc.stream · sub-second
インフライト変換
etl.in-flight · sql
データレプリケーション
svc.replicate · migrate
T2
処理・ストレージ
単一の分散SQLエンジンが、トランザクション・分析・ベクトルの各ワークロードを担います。
担当ベンダー統合データストア(OLTP+OLAP)
db.htap · distributed-sql
ハイブリッドクエリエンジン
sql.oltp+olap · mpp
ベクトルストア・検索
db.vector · ann-index
統合オブジェクトストレージ
obj.unlimited-storage
T3
AI・機械学習
学習・サービング・検索のレイヤー。特徴量とベクトル検索は、データを保持する同一エンジンから供給されます。
モデル学習
gpu.train · ml/dl/rl
モデルサービング・推論
svc.infer · realtime+batch
グローバルLLM
llm.global · hosted-api
ソブリンLLM
llm.sovereign · self-hosted
RAG・セマンティック検索
svc.rag · semantic-search
特徴量ストア・サービング
db.features · low-latency
T4
意思決定インテリジェンス
モデルの上位に位置する、モデル非依存のレイヤーです。永続的な意思決定ステート、あらゆるLLMをまたぐオーケストレーション、継続的な学習ループ、そして来歴管理を担い、基盤モデルが変わってもスタックの可搬性とソブリン性を保ちます。
意思決定ステート
intel.state-store · persistent
モデルオーケストレーション
svc.model-router · any-llm
継続的学習
svc.learn-loop · closed-loop
来歴・リネージ
svc.provenance · federated
ソブリン制御
policy.sovereignty · self-hosted
T5
サービング・アプリケーション
組み込み分析、API、アプリケーション、エージェントとして、結果がユーザーに届くレイヤーです。
担当ベンダー組み込み分析・ダッシュボード
ui.embed · white-label
APIゲートウェイ
net.gateway · rest/sql
業務アプリケーション
app.custom · frameworks
AIエージェント
app.agent · llm-backed
S0
クラウド・Kubernetes基盤
上位レイヤーはすべてコンテナとして稼働。予測型AIOpsがクラスタを最適サイズに保ちます。
担当ベンダーKubernetesオーケストレーション
k8s.control-plane
予測オートスケーリング
k8s.hpa · federator.ai
GPU/CPU AIOps監視
obs.aiops · gpu/cpu
Ingress・ロードバランシング
net.ingress · l4/l7
マルチクラウド・ハイブリッド
cloud.hybrid · on-prem
上位すべてのレイヤーをスケジューリング・スケーリング・監視
デプロイ
UC
プラットフォームが提供する成果
1つの基盤で、分析、AIアプリケーション、セキュリティ監視のすべてを実行します。セキュリティのログも同じ経路を流れるため、脅威検知は既存のデータ基盤の上で動作します。
リアルタイム分析
数秒で届くデータをもとに、ライブダッシュボードと業務レポートを提供します。
使用製品StriimSingleStoreLogiAI・RAGアプリケーション
検索、モデル配信、エージェントを、元データの隣に置いたベクトルの上に構築します。
使用製品StriimSingleStoreProphetStorセキュリティ分析・SIEM
セキュリティログを取り込み、サブ秒で脅威を検索し、SOCへダッシュボードとして届けます。
使用製品StriimSingleStoreLogiカスタマー360・データハブ
顧客や製品の最新の全体像を、あらゆるソースシステムからリアルタイムに結合して提供します。
使用製品StriimSingleStore予測運用(AIOps)
負荷を予測し、不足する前にGPUとクラスターの容量を最適化するAIOpsです。
使用製品ProphetStorSingleStoreデバイス・メール認証の信頼性
継続的なデバイスリスク評価とメール認証を、それぞれ単体ソリューションとして運用します。
使用製品DeviceTotalValimailSEC
セキュリティ単体ソリューション
サイバーセキュリティプラットフォームの有無にかかわらず単体で動作する、2つの専門的なセキュリティ製品です。それぞれ左から右へ読めるパイプラインです。
SEC-1
メール認証パイプライン
すべてのメールをSPF・DKIM・DMARCで検証。p=rejectの強制ポリシーがなりすましを遮断し、BIMIが認証済みブランドロゴを受信トレイに表示、集計レポートがテレメトリを供給します。
01SPF・DKIM・DMARC検証
auth.spf/dkim/dmarc
02強制ポリシー(p=reject)
policy.p=reject · dns
03BIMIブランドインジケーター
brand.bimi · vmc
04DMARCレポート・テレメトリ
rpt.rua/ruf · telemetry
SEC-2
デバイス・IoT・OT・ネットワークセキュリティ
エージェントレス検出でIT・IoT・OT・ネットワーク資産を棚卸し。874社のベンダー情報源によるファームウェア精度のCVEインテリジェンスを、リスク態勢・サプライチェーンリスク・優先順位付き修復キューへ集約します。
01エージェントレス資産検出
inv.agentless · vendor/model/fw
02脆弱性インテリジェンス(CVE)
intel.cve · 874 vendor feeds
03IoT・OTリスク態勢
risk.firmware · eol/eosl
04サプライチェーンデバイスリスク
risk.supply-chain
05優先順位付き修復
act.remediate · ranked
判定結果・リスクスコア・修復アクションを上位レイヤーへ供給
// ベンダー配置
