プロダクト技術概要

Product Technology Overview

Cronias のプロダクト群は THEMIS、DID/VC、ニューロモルフィック推論、知識継承、Apoptosis Sandbox を柱に構築されます。本ページはプロダクト技術の公開概要です。詳細仕様は非公開です。

技術発明領域

自社が設計・実装する技術領域と、それぞれが実現する価値の概要です。アルゴリズム詳細・性能パラメータ・内部構成は公開していません。

階層的知識継承基盤

特許出願準備中

組織の知識資産を階層的に継承・自動配布し、世代を超えて蓄積できる基盤を実現します。

ニューロモルフィック推論

自社開発

活性化と自己修正のループにより、意図決定と経路の適応を実現します。

適応型記憶・知識検索

自社開発

利用文脈に応じた重み付けと高速な知識検索を組み合わせ、必要な知見へ素早く到達します。

自律型自己学習ループ

自社開発

経験の記録から知識の昇格までを閉域で回し、分散環境でも学習を継続します。

自然言語生成パイプライン

自社開発

応答生成と学習データ拡張を一体化し、対話品質を継続的に改善します。

適応型 LLM ルーティング

自社開発

用途に応じて推論経路を切り替え、ローカル優先でコストと品質のバランスを取ります。

エフェメラル実行隔離

自社開発

タスク単位の使い捨て実行環境により、安全なコード実行を実現します。

オフライン記憶統合

自社開発

非稼働時に経験を統合・再構成し、知識の定着と最適化を進めます。

評価知性エンジン(THEMIS EQ)

自社開発

定性的な状態評価に基づき、対話生成と学習重みを動的に調整します。

プロダクト技術構成

0715 定義に基づく ELYSION⊃ARTHEA+LUMIER の3層構造と、ARIA / THEMIS の役割概要です。

ELYSION — 統合フレームワーク

認証・認可を統括し、ARTHEA と LUMIER を内包する最上位レイヤー。エコシステム全体の入口と統制を担います。

ARTHEA — ビジネス領域

ERP + SCM + CRM を統合する業務基盤。自律型 AI エージェントが業務プロセスを実行します。

LUMIER — 開発領域

専門 AI エージェントが協調し、設計から実装・検証までの開発プロセスを自律化します。

ARIA — 倫理制御内蔵 AI 従業員

アポトーシス倫理制御と多層知識獲得を備え、業務ルール下で自律稼働する AI 従業員基盤。AutoLoop による多段階自律コーディングを含みます。

THEMIS — Nava + Compass

Nava(内省を促す仕組み)と Compass(職種別行動様式の定量蓄積)で構成される行動規範エンジン。ARIA の生成・育成に接続します。

採用技術スタック

プロダクト開発で採用している一般技術と外部フレームワークの概要です。

フロントエンド

Next.js 15, React 18-19, Svelte 5 + SvelteKit

TypeScript 5.5+ (strict), Phoenix LiveView

Tailwind CSS 4, Tauri 2.0

FSD + Atomic Design + MVVM

バックエンド

Elixir/OTP, Go, Rust, Python(マルチ言語開発)

NestJS, FastAPI, Phoenix, chi(Go)

Rust NIF(検索 / 埋め込み / Lua / P2P / Git / 音声 / 構文解析)

Clean Architecture (4層), CQRS + ES

GraphQL, REST API, gRPC

データベース

PostgreSQL, DynamoDB, MongoDB, Redis

SQLite3 FTS5, Mnesia(分散DB), ETS(インメモリ)

S3 Vectors (ベクトル検索)

EventStore (イベントソーシング)

クラウド・インフラ

AWS CDK (IaC統一), App Runner, ECR

Lambda, Step Functions, EventBridge

Amplify Gen2, CloudFront, Keycloak

CloudWatch, X-Ray, CloudTrail

エージェント・オーケストレーション

  • Strands Agents SDK + AWS Bedrock AgentCore Runtime
  • Mastra / A2A Protocol / MCP Protocol
  • LangGraph + CopilotKit + Amazon Bedrock
  • LangFuse / LangSmith による AI オブザーバビリティ

設計・開発手法

RDRA → Event Storming → Clean Architecture の一貫した設計フロー

設計手法

Clean Architecture + CQRS + ES

4層構造・依存性逆転・イベントソーシング

階層的知識継承

階層記憶基盤による知識の階層的継承・自動配布

DDD (ドメイン駆動設計)

集約・値オブジェクト・ドメインイベント・ユビキタス言語

RDRA + Event Storming

要件駆動分析・ドメイン発見・コンテキストマップ

FSD + Atomic Design

機能スライス設計・コンポーネント体系化・MVVM

開発手法

TDD + Property-Based Testing

テストファースト・fast-check/hypothesis・テストピラミッド

BDD Gherkin + ATDD Zero Tolerance

振る舞い駆動開発・構造的品質ゲートによる偽装コード撲滅・段階的開発ライフサイクル

アジャイル (Scrum/Kanban)

スプリント駆動・WBS CSV管理・継続的デリバリー

サーバーレスファースト

Lambda/Step Functions優先・AWS CDK統一・コスト最適化

PMBOK・ITIL

プロジェクト管理・サービス運用管理の標準実践

統合AIエコシステムの技術基盤を体験する

ELYSION⊃ARTHEA+LUMIER / ARIA / THEMIS — プロダクト技術の公開概要として継続的に更新しています