7つのレイヤー。ひとつのアーキテクチャ。
エージェント対応

人間がAIと出会うインターフェース。BIダッシュボード、Copilotアシスタント、カスタムエージェントUI——複雑さではなく、知性との対話。

エクスペリエンス層は、その下の層の品質に依存。ガバナンスもセマンティック層もデータ品質もない美しいチャットボットは、資産ではなくリスク。基盤を先に、エクスペリエンスを最後に。

AIエージェントのコントロールプレーン。どのエージェントがどのタスクを処理し、エージェント間でどう引き継ぎ、障害時にシステムがどう回復するかの制御。

MCP（Model Context Protocol）でエージェントをツールとデータに接続。A2A（Agent-to-Agent）でマルチエージェントワークフロー。混沌ではなく協調のオーケストレーション設計。

スタック全体を縦断するレイヤー。アクセス制御、監査証跡、品質チェック、ポリシー適用——後付けではなく、織り込まれた設計。

ガバナンスはゲートではなく免疫システム。エージェントアクションはトレース可能、データアクセスは認可済み、アウトプットは監査可能。このレイヤーなしでは、スケールはリスクへ。

エージェントが知識を得る場所。RAGパイプラインが関連文書を取得、メモリシステムが会話履歴を保持、データカタログが構造化メタデータを提供。

コンテキストなしのエージェントは、推測する言語モデルに過ぎない。正しいコンテキストがあれば、ドメインエキスパートになる。このレイヤーの品質が、有用か危険かを分ける。

組織の共通言語を機械可読にするレイヤー。ビジネス定義、メトリクス計算式、シノニム、関係性——人間もエージェントもデータを同じ解釈でエンコード。

「売上」が3部門で3つの意味を持つとき、どのエージェントも一貫した回答は不可。セマンティック層は、曖昧さを源泉で排除。

知性を駆動するエンジン。推論のための基盤モデル、ドメインタスクのための専門モデル、そしてそれをスケールで動かすGPUインフラ。

モデル非依存。正しいタスクに正しいモデル——すべてのタスクに最大のモデルではない。推論コスト、レイテンシ、精度はエンジニアリングの判断、マーケティングの判断ではない。

基盤——ベンダーロックインを避け、データがスタック全体で自由に流れる設計。