トレース上の監査
すべての操作は同じトレース上にエビデンスイベントを出力します。監査証跡は後から追加されたログではなく、業務そのものです。
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単一のつながったシステム
Loominum OSはモデル非依存であり、各タスクに最適なモデルを選択します。クロスドメイン対応のRL-X1、継続学習対応のRL-C1、連続時間対応のRL-L1、さらにオンデバイスバリアントも対応しています。モデルが進化するほど、構築できるシステムはより高度になります。
Penelope アーキテクチャと Atelier トレーニングループは、型付き検証のもとでマルチステップ推論を実行します。答えは散文ではなく、証拠から構成されます。
ドキュメント、データベース、ライブイベントストリーム、外部リソースを一度接続し、一元的にガバナンスし、上位のすべての層で利用できます。
Heddle バインディングと Mnemo 永続ブリッジにより、マルチホップ検索、ロールスワップ、アナロジーが百万エンティティ規模の精度を保ちます。
規制管理、リスクスコアリング、証拠レビュー、予測など、システムを専門家にする法律・金融・コンプライアンス固有のスキルです。
コンプライアンスコンソール、意思決定ダッシュボード、財務オペレーションなど、チームが日常的に使用するサーフェス。いずれも同じトレース上に監査証跡を持ちます。
Weft をエンタープライズ対応にする基盤です。トレース上の監査、マルチテナント分離、永続的削除、Imprint メディア整合性が、後付けではなくすべての層に組み込まれています。
エンタープライズのために構築
Weft は規制対象チームが準拠すべき基準を満たしています。データは確実に保護され、業務はコンプライアンスを維持し、チームはコントロールを保持できます。
すべての操作は同じトレース上にエビデンスイベントを出力します。監査証跡は後から追加されたログではなく、業務そのものです。
EU AI Act の透明性、リスク分類、ヒューマンオーバーサイト要件を最初から設計に組み込んでいます。
データ主体の権利は、サブストレートとメモリブリッジ全体にわたる検証可能な永続的削除によって遵守されます。
お客様のデータはモデルのトレーニングに一切使用されません。また、マルチテナント分離により、各テナントのエビデンスは完全に独立して管理されます。
なぜ信頼できるのか
1.00
マルチホップ精度(P@5)
永続メモリブリッジを通じて、最大百万エンティティ規模で達成。
100 / 100
ライブラリテスト グリーン
加えて、エンドツーエンドのガバナンスコネクターテスト9件中9件合格。
On-trace
エビデンスとしての監査
すべての操作は同じトレース上にエビデンスイベントを出力します。