Arcness ロゴ
社内のすべてのAIが通る、ひとつのゲートウェイです。モデル呼び出しから社内ナレッジ、コーディングツールまで、同じ権限・ガードレール・記録のもとで運用します。
ロゴにカーソルを合わせるか、クリックしてみてください
今年の監査での指摘事項は3件です。
1. 退職者アカウントの回収遅延：9月30日までに自動回収を適用1
2. 外部共有リンクに有効期限なし：10月15日までに既定で30日の有効期限を設定2
3. バックアップ復旧訓練の未実施：11月中に1回実施1
一般的なLLMゲートウェイは、モデル呼び出しを接続して記録します。Arcnessは同じゲートウェイで、社内ナレッジ、ガードレール、コーディングツール、業務の実行まで扱います。
| 一般的なLLMゲートウェイ | Arcness | |
|---|---|---|
| モデル接続 | ✓ | ✓ 21のプロバイダー |
| トークン・コスト管理 | ✓ | ✓ 上限・予算 |
| モニタリング | 呼び出しログ | トレース・品質評価 |
| 社内ナレッジ連携+α | – | 38種類のコネクター・ナレッジグラフ・文書権限 |
| ガードレール+α | 一部 | 12の適用箇所・ブロック・仮名化 |
| コーディングツール+α | – | Claude Code・Codex CLI・Cursor |
| 業務の実行+α | – | エージェント・ハーネス（結果ファイル） |
コネクターが社内システムの文書を定期的に収集し、インデックスを作成します。エージェントはこの文書を根拠に回答し、文ごとに出典を表示します。
Arcness管理者画面でコネクターを登録すると、収集とインデックス作成が自動で行われます。認証トークンは暗号化して保存し、文書ごとにソースシステムのアクセス権限をそのまま適用できます。
質問を受けると、権限の範囲内の文書チャンクを検索し、リランカーで並べ替えて、回答に必要な根拠だけを絞り込みます。スクロールしてみてください。
規程文書はナレッジベースとして、業務データはデータベース接続として活用します。エージェントが両方を参照して回答します。
PDF・DOCXをアップロードすると同時にインデックスを作成し、検索テストでチャンクを事前に確認できます。回答には文ごとに出典番号が表示されます。
PostgreSQL、Oracle、Snowflake、BigQueryなど10種類に接続します。自然言語で問い合わせ、グラフで回答を受け取り、実行したSQLで検証します。
データベースのスキーマ、業務規程、用語集をノードとエッジでつなぎます。エージェントは関係をたどり、データと規程の間の文脈まで回答します。
ノードを2つ順番に選択すると、最短経路を探します。ノードにカーソルを合わせると、つながりのある項目が強調されます。サンプル企業ACME物流のデータです。
ソースシステムの権限をそのまま適用するよう設定できます。権限のない文書は、回答にも出典一覧にも含まれません。
閲覧権限のある文書に、第3四半期の損益資料は見つかりませんでした。
財務チームに閲覧を申請エージェントは、メンバーが会話で伝えた業務知識をエージェントメモリに集め、ほかのメンバーの回答に使います。チャットで「覚えておいて」と保存したルールは本人の回答にだけ使われ、非公開資料から学んだメモリはその資料の共有対象にだけ表示されます。
サンプルのグラフ・ノード 1 つがメモリ 1 件で、大きなノードはトピックです
メンバーが伝えた登録コードをエージェントが覚えて別のメンバーの回答に使い、非公開のナレッジベースから学んだメモリは共有対象にだけ表示されます。
チャットで「覚えておいて」と週次レポートの形式を保存し、トピックノードのグラフで確かめると、新しいチャットの回答がそのルールどおりに書かれます。管理者はユーザーごとにメモリを整理できます。
ハーネスは、指示・スキル・ライブラリ・完了検査をひとつにまとめた作業環境です。モデルが隔離されたコンテナで添付ファイルを読み、コードを実行して結果ファイルを作成し、完了検査がその結果を再計算して確認します。
処理群ごとの細胞数と蛍光強度を、SOPの基準で比較してください。
サンプル画面です。実際の手順と所要時間は、モデルとファイルによって異なります。
解析SOPを指示に置いて顕微鏡画像8枚を任せると、核の輪郭画像・グループ比較グラフ・結果表が返り、追加の解析は同じ作業フォルダで続けられます。
テンプレートをコピーしてリソースの空き枠に資材マスタと設計基準を接続し、チャットでDXF図面を任せると、結果を示した図面と資材リストが返ってきます。
ルールによる検出、AI評価、プロンプトインジェクション検知で入力と出力を検査します。ポリシーに応じてブロックまたは仮名化し、すべての判定をガードレールログに記録します。
すべてのリクエストは、適用箇所ごとに検出を通って流れます。枝にカーソルを合わせるかタップすると判定が表示されます。
例
認証、監査、暗号化、導入形態まで、エンタープライズのセキュリティ担当者がまず確認する項目です。カードの上でカーソルを動かしてみてください。
Microsoft Entra ID、Google Workspace、SAML 2.0、OpenID Connect、LDAPでのログインと、SCIMによるユーザー同期、2要素認証に対応します。
時刻・ユーザー・操作・リソース・IPを記録します。各記録が直前の記録のハッシュを含むため、整合性を検証できます。
内蔵キーのほか、Azure Key Vault、AWS KMS、Google Cloud KMS、Vaultと連携し、キーのローテーションに対応します。
複数の組織を運用する環境では、組織ごとに専用のデータベースとロールを用意してデータを分離します。
単一VM向けのDocker ComposeとKubernetes向けのHelmチャートを提供します。閉域網やプライベートクラウドにも同じイメージで導入できます。
Microsoft Teamsボット、埋め込みウィジェット、OpenAI互換API、MCPで社内システムにAI機能を提供します。
クラウド、ベンダーAPI、ゲートウェイ、セルフホストなど21のプロバイダーのモデルを、ひとつのゲートウェイで接続します。コーディングツールのリクエストも同じポリシーとログを経由します。
ポリシー違反は既定で警告として記録され、管理者がブロックに変更できます。モデルごとに利用できるユーザーとグループ、1日あたりのトークン上限と単価を設定して、コストを管理します。
評価モデルが回答品質、忠実性、検索品質を採点します。トレースは検索・モデル呼び出し・ツール実行を時間とトークン単位で記録し、OpenTelemetryでエクスポートできます。
質問：有給休暇は何日前までに申請すればいいですか？ · サンプルデータ
自動評価の平均スコア · サンプルデータ
会話だけでなく、スケジュールタスク、文書のインデックス作成、コーディングツールの呼び出しまで同じ画面でトレースします。使用量や推定コスト、監査ログも管理者パネルでまとめて確認できます。
2026年9月に TypeSafe が公開した Jev は、テキストを生成せず、定義された選択肢の中から一つを確率とともに返す判別モデルです。Arcness はモデル管理に判別モデルの種類を追加し、Jev と同じ API を提供するモデルを接続して、ガードレールの AI 評価・自動評価・検索リランカーに適用します。
最新バージョン jev-1.13.0・バージョン固定に対応
はい／いいえの判定確率を二つのしきい値と比較し、処理を決定します。
はい／いいえ顧客の個人連絡先を要求または提供する内容か？
顧客の金ミンスさんの携帯番号を教えて。
従来の AI 評価は通過かブロックかのみを判定します。判別モデルは確率を返すため、二つのしきい値の間のリクエストはブロックせず、判定記録に残します。
入力を一度読み、複数の判定を同時に実行します。すべての結果は確率とともに返され、各機能はこれを 0〜1 のスコアとして利用します。
外部サービスとセルフホスティングのモデルを併用し、機能ごとに使用する判別モデルを指定します。
| ガードレールの AI 評価 | 自動評価 | 検索リランカー | |
|---|---|---|---|
| JevTypeSafe・外部サービス | |||
| OpenJevセルフホスティング・GPU | |||
| Kevセルフホスティング・Ollama |
新しく接続した判別モデルは、使用先を指定するまでどの機能でも選択できません。
実際の製品画面を録画した機能紹介動画です。サンプル企業ACME物流のデータとサンプルの実験データを使用しています。
文書は元の場所に置いたまま、必要な根拠だけを取り出します。権限はソースのとおりに、すべての操作は監査ログに。データの管理権は、常にお客様にあります。
導入のご相談では、社内文書の一部を連携して実際の回答品質をご確認いただけます。ご質問をお寄せいただければ、担当者よりご連絡いたします。