01
プラットフォームエンジニアリングと Azure DevOps 自動化
Azure DevOps 上でのパイプライン、拡張機能、デリバリー工程の自動化です。反復作業はチームの手を離れ、バージョン管理されたパイプラインになります。
TRX22 · プラットフォームとビジネス
高い効率を前提に設計する AI プラットフォームとエージェント。
貴社のすべての推論は、まず一つの層を通ります。その層が機微なデータを守り、呼び出しの前にリクエストを絞り込み、誰が何をして、いくらかかり、どれだけの電力を使ったかを記録します。
セキュリティとガバナンスは、通過するその地点で効かせます。あとから出す報告書ではありません。
- 保護
- 送信前に
- Membrane は常時稼働し、停止スイッチはありません
- カーネル
- Rust + Python
- BIOMA Core v2、ホットパスにコンパイル済み
- テレメトリ
- 1 リクエストにつき 1 件
- コスト、電力、遮断、責任者
エンジン稼働中
BIOMA Core v2
Rust で書かれた効率化カーネルです。コンパイルされ、API のホットパスに組み込まれており、ツールの出力がモデルへ戻る前に絞り込みます。
- 本番稼働開始
- 節約モード
- 既定で有効
- 認識できない形式
- そのまま通過
エンジンは決して推測しません。認識できないもの、たとえば JSON や検索結果は、手を加えずにそのまま通過します。
私たちについて
外から助言するコンサルティングではなく、製品をつくる会社です。
生成 AI の急速な導入は、構造的な空白を生みました。組織と、組織が使うモデルとのあいだに、ガバナンス・セキュリティ・効率の基盤が存在しないのです。TRX22 はその基盤をつくります。
再現可能なベンチマークで検証した自社技術に加え、それをアジャイル変革とガバナンス導入の現場に適用するコンサルティング部門を持ちます。ブラジル・サンパウロに本社を置き、人工知能、AI ガバナンス、AI を軸にした業務プラットフォームが交わる領域で事業を行っています。
ミッション
AI の利用を、監査可能で、安全で、無駄のないものにすること。AI がどのように、どこで、いくらで使われているのか。企業と行政に、いま欠けているその統制を取り戻します。
ビジョン
企業市場と行政市場における AI ガバナンス基盤の標準となること。あらゆる組織と、その組織が使うあらゆる AI モデルとのあいだに立つ層を目指します。
その層を、図にするTRX22
エンジニアリングの専門領域
四つの領域。いずれも成果を数字で示せます。
02
マルチエージェント構成と MCP プロトコル
役割・範囲・限界を明示したエージェントのチームを、MCP で社内のツールとデータに接続します。各エージェントは担当範囲だけに責任を持ち、その範囲は監査できます。
03
予測的フロー指標とモンテカルロ予測
実際のフローに対するシミュレーションで納期を予測します。スループット、リードタイム、サービス水準期待値を用い、経験則による見積もりに頼りません。
04
言語モデル向け FinOps コンサルティング
AI の費用が実際どこへ流れているのかを、部門別・責任者別に明らかにし、利用者に返る回答の質を落とさずに費用を下げる打ち手を特定します。
パートナーシップ
二社のみです：Anthropic（Claude Certified Partner）、NVIDIA（Inception プログラム）。
クラウド事業者は技術基盤として登場するのみで、パートナーとしては掲げません。
製品
BIOMA Canopy。効率とガバナンスのカーネルが 貴社と AI のあいだに立ちます。
Rust と Python のハイブリッド構成のフレームワークを、貴社の推論がすでに通っている地点に設置します。チームにツールの変更を求めるのではなく、それ自体が経路になります。
Membrane · 送信前に捕捉01
決定論的なコンテンツリンター
Membrane は、リクエストが貴社ネットワークを出る前にすべて検査し、外に出してはならないものを止めます。
モデルの推測ではなく、決定論的な検出器で判定します。ブラジルの納税者番号はチェックディジットで、カード番号は Luhn で検証し、メールアドレス、秘密情報のパターン、さらに貴社固有の正規表現と辞書にも対応します。常時稼働で、停止スイッチはありません。
Core v2 · 入るものと出るもの02
FinOps の最適化
カーネルがツール出力をモデルへ戻る前に絞り込み、ダッシュボードが AI の費用の行き先を示します。
BIOMA Core v2 は、Python 製 API のホットパスにコンパイルされた Rust バイナリです。認識できないもの、たとえば JSON や検索結果は、記録に残された判断に基づきそのまま通します。節約モードは組織単位で設定します。
監査 · 封印された層03
誰も書き換えられない記録
呼び出しごとに連鎖し封印された記録が残り、ダッシュボードには統制が適用されなかった呼び出しも理由付きで表示されます。
追記専用でチェーン封印された監査ログです。ガバナンスの証拠になるのは、うまくいった事例ではありません。ルールが働かなかった事例の一覧と、その理由です。
組織 · 部門 · プロジェクト · キー04
リアルタイムの可視性
コスト、トークン、電力、遮断を、部門別・プロジェクト別・キー別に表示します。集計はブラウザではなくサーバー側で行います。
組織、部門、プロジェクト、仮想キーという階層構造です。仮想キーごとに予算、レート上限、利用可能なモデルを設定できます。すべての問い合わせは組織単位で絞り込まれます。
高精度の指標
0
件の原文を保存
Membrane の検出
検出された機微なデータはコンテンツのハッシュになります。原文がデータベースに入ることはなく、管理者であっても参照できません。
1
件 / リクエスト
テレメトリ
いくらかかり、どれだけ電力を使い、何が遮断され、誰が実行したか。リクエストごとに 1 イベントを、サーバー側で集計します。
4
個の任意モジュール
規制対応の姿勢
透明性（第 50 条）、データインシデント（ブラジル LGPD 第 48 条）、ブラジルの業種別ルール、ガバナンス表明。いずれも既定で無効です。
3
つの状態 / 判断
はい · いいえ · 保留
未回答の規制上の判断は、保留として明示されたまま残ります。沈黙が承認と解釈されることは決してなく、それこそがこのモジュールの目的です。
いずれも製品上で確認できる構成上の指標です。実測した削減率は別途、出典と測定日を必ず添えて公開します。
連携
canopy.ts
1// OpenAI 互換の SDK なら、そのまま Canopy を指せます。
2// 仮想キーが予算・上限・利用できるモデルを持ちます。
3
4import OpenAI from "openai";
5
6const cliente = new OpenAI({
7 baseURL: "https://canopy.trx22.space/gateway/v1",
8 apiKey: "sk-bioma-…",
9});
10
11// ガバナンス・予算・DLP は送信前に適用されます
稼働中の画面
Forge と Synapse · 開発予定
主権モデルは二種類です。Canopy Cloud と、データを施設外に出せない場合の Canopy On-Premise またはオフライン版をご用意しています。
導入のしかた
三つの手順。どれもチームに仕事の覚え直しを求めません。
Canopy は、チームが新たに覚えるツールではありません。呼び出しがすでに通っている経路の上に設置されます。
- 01
ゲートウェイを向ける
チームが変えるのはベース URL だけで、ツールは変わりません。プロキシは OpenAI 互換のため、すでに書かれたコードはそのまま動きます。
部門ごとに仮想キーを発行し、それぞれに予算、レート上限、利用可能なモデルを設定します。
- 02
Membrane が検査する
何かが貴社ネットワークを出る前に、決定論的な検出器がリクエストを走査し、外に出してはならないものを止めます。
検出で残るのはコンテンツのハッシュです。機微な原文がデータベースに入ることはありません。
- 03
ダッシュボードが答える
コスト、トークン、電力、遮断を部門別・プロジェクト別・責任者別に整理し、経営会議の問いにそのまま答えられる状態にします。
記録は連鎖し追記専用です。管理者を含め、誰も書き換えられません。
AI ガバナンス
経営層が実際に検証できる、四つの柱。
規程の文書にしか存在しないガバナンスは、監査に耐えません。この四つの柱は、呼び出しの経路上で動き、自ら証拠を残す統制です。
設計段階からのプライバシー
機微なデータは貴社ネットワークを出る前に検出され、止まります。検出時に残る情報から原文を復元することはできません。
Membrane · 通さないもの
- 決定論的な検出器は、送信の前にリクエストへ適用されます。事後ではありません
- 検出はコンテンツのハッシュを保存し、機微な原文がデータベースに入ることはありません
- 承知のうえでの帰結として、Canopy は本人を特定できません。能力の限界ではなく、設計上の選択です
- すべての問い合わせは初日から組織単位で絞り込まれています
Canopy は規制要件への対応を支援します。適合の認証や保証を行うものではありません。四つの規制モジュールはいずれも任意で、初期状態では無効です。有効にするのは組織であり、その判断も記録されます。
答えにくい質問
ご契約の前に、必ず聞かれること。
短くお答えします。販売に不利なものも含めてです。経営会議の場では、検証できる「いいえ」のほうが、監査に耐えない「はい」より価値があります。
チームはツールを変える必要がありますか。
その必要はありません。ゲートウェイは OpenAI 互換ですので、変わるのはベース URL だけで、すでに書かれたコードはそのまま動きます。チームが得るのは部門ごとの仮想キーで、それぞれに予算、レート上限、利用可能なモデルが設定されます。
機微なデータが自社インフラの外へ出ることはありますか。
Membrane は貴社ネットワークの内部で、送信の前に検査します。検出時に保持するのはコンテンツのハッシュです。データを施設外に出せない場合は、Canopy Cloud と並んで Canopy On-Premise またはオフライン版をご利用いただけます。
これを入れれば、ブラジル LGPD や EU AI 法に適合しますか。
いいえ。適合すると言う相手には、ご注意ください。Canopy が行うのは要件への対応支援です。判断を記録し、表示を決定論的に付与し、証跡を保存します。認証や適合の保証は、ソフトウェアが提供できるものではありません。
エンジンが認識できない内容はどうなりますか。
手を加えずに通過します。JSON と検索結果は圧縮せずに通す判断を記録済みです。これらの形式では、エンジンが対象を取り違えるためです。推測は一切行わず、認識できないものには触れません。
監査記録を削除できるのは誰ですか。
誰にもできません。管理者であっても同じです。ログは追記専用で連鎖しています。さらにダッシュボードには、統制が適用されなかった呼び出しも理由とともに表示されます。監査が最初に求めるのは、まさにその一覧だからです。
インシデントの際、影響を受けた本人を特定して教えてもらえますか。
できません。これは能力の限界ではなく、設計上の選択です。Membrane はハッシュのみを保持し原文を保存しないため、製品側で個人を再識別することはできません。LGPD のインシデントモジュールは、事案を登録し、組織が認識した時点から期限を計算し、通知するか否かの判断を理由とともに保存します。
お問い合わせ
最初のデザインパートナーを募集しています。
すでに AI を本番環境で使っていながら、費用も、処理した内容も、実行者も正確に答えられない。もしそうであれば、まさにそのお話をさせてください。
A/B ベンチマークの完全版レポートは、ご請求いただければメールでお送りします。
企業
すでに AI を本番環境で運用しており、費用、処理内容、利用者について説明責任を負う中堅・大企業。
行政機関
公的機関向け。ブラジル法 14.133 に基づく CPSI 経由の直接調達に対応し、データを施設外に出せない場合はオンプレミス構成をご用意します。