01 / 技術スタック

ID基盤、カタログ、ストレージを貴社環境内に保持したまま運用する。

KunimiAI は、既存のデータ基盤を全面的に置き換える製品ではありません。企業 ID、Polaris カタログ、Iceberg テーブル、セマンティック定義、コンピュート、エージェント実行環境、連携先インターフェースを明確に分離し、貴社管理領域と KunimiAI 運用領域の責任範囲を整理して導入できます。

02 / Stack map

レイヤーごとの役割と採用技術。

Identity

OIDC / Google Workspace / Microsoft Entra ID

利用者、グループ、ロールを企業 ID から継承します。

顧客

Catalog

Apache Polaris

名前空間、テーブルの可視性、アクセス権限をカタログ側で一元管理します。

顧客または hosted

Storage / Table

S3 / GCS / Azure Blob + Apache Iceberg

スナップショット、スキーマ進化、タイムトラベル、読み書きの分離を標準フォーマットで保持します。

顧客

Semantics

dbt assets / ontology / metrics / policies

入力された問いを、事前に定義された指標や業務語彙と照合・特定した上でクエリを実行します。

共有

Compute

Trino / Spark / Python runtime

既存のクエリエンジンや Python 実行環境を、カタログのアクセス権限およびスナップショットに紐づけて制御します。

顧客または KunimiAI

Agent runtime

KunimiAI Data Agent

問い合わせの内容を、生成コード、実行結果、レビュー、承認記録をまとめたコミットとして保存します。

KunimiAI

Publishing

API / MCP / BI / Excel / Airflow / Dagster

検証済みの成果物を、既存の業務ツールやダッシュボードへバージョンを固定して提供します。

共有

03 / 実行制御

データへの問い合わせは、クエリ実行前にアクセス権限が検証・制御されます。

04 / 接続面

成果物は、既存ツールから使える形で公開します。

05 / 境界

導入時に決める責任分界。

06 / 次のステップ

技術評価は、既存スタックとの接続点から始める。