ソリューション
どんな AI が動いていますか？
ワークロードから始める。
同じ独立したランタイムレイヤーを、あらゆる種類の AI に適用します。変わるのは、ランタイムのリスクと、最適な始め方です。
AI エージェントとオーケストレーション
エージェントが、システムをまたいで行動するとき。
AI エージェント · AI オーケストレーション
- ワークロード何が動いているかツールを呼び出し、データを照会し、業務システム上でアクションを実行するエージェント。単独で動く場合もあれば、オーケストレーション層のもとで多数のエージェントが連携する場合もあります。
- ランタイムリスクどんな問題が起こりうるかエージェントが想定範囲の外で動く。エージェント同士が衝突する。あるいは、一つひとつは許可されたアクションの連鎖が、誰も承認していない結果につながる。
- Mirror OS独立した制御Mirror OS は、エージェントとオーケストレーターの外側で、統制対象のアクションをひとつのポリシーフレームワークに照らして評価し、対象範囲のランタイム判断について構造化された証跡を保全します。
- 始め方導入Mirror Shield Agent Edition：対応する AI エージェントおよび AI エージェント・オーケストレーション環境向けMirror Shield：本番稼働中のエージェントと AI アプリケーション向けMirror Runtime：オーケストレーションそのものにランタイム制御が必要な場合
AI ファクトリー
AI がインフラ規模で動くとき。
AI ファクトリー · GPU クラウド · AI インフラ
- ワークロード何が動いているか共有の AI インフラ上で、多数のテナントや事業部門のために動く、大量の推論ワークロードとエージェントワークロード。
- ランタイムリスクどんな問題が起こりうるかあるワークロードの不安定さが、共有キャパシティ全体に広がる。トークン、計算資源、エネルギーの不要な消費が、コストとして表面化するまで見過ごされる。
- Mirror OS独立した制御Mirror OS は、ファクトリーのワークロード全体に独立したランタイムレイヤーを加えます。Mirror Token は同じ基盤を資源の消費に適用し、合意したベースラインに照らしてその効果を示します。
- 始め方導入Mirror Runtime：ファクトリーのプラットフォームに組み込むランタイム制御Mirror Foundry：ソブリン AI インフラや、専用に構築された AI インフラ向けMirror Token：ランタイム効率 · 製品化中
フィジカル AI、ロボティクス、自律システム
AI の判断が、物理世界に届くとき。
ロボティクス / フィジカル AI · 自律システム
- ワークロード何が動いているかロボット、車両、ドローン、産業機器を通じて、知覚し、計画し、行動する AI。多くはエッジで、多くは人が介在しないまま動きます。
- ランタイムリスクどんな問題が起こりうるか誰かが介入する前に、モデルの判断が物理プラットフォームによって実行されてしまう。そして事後には、なぜそうなったのかの信頼できる記録が残っていない。
- Mirror OS独立した制御Mirror OS が裁定し、プラットフォームが実行します。AI の判断に対する権限は、それを実行するシステムから独立したまま保たれ、運用レビューと調査のために構造化された証跡が保全されます。
- 始め方導入Mirror Runtime：エッジ、ロボティクス、自律プラットフォームに組み込みMirror Foundry：事業者のドメインと証跡ルールに合わせて構成