◇なぜ AIngle か
データベースでもブロックチェーンでもない。新しい何か。
レガシーシステムでは追いつかない
IoT、リアルタイムコンプライアンス、インテリジェントな自動化は従来のデータベースの限界を超えています。
データベースは遅く、ブロックチェーンは重い
前者はコンテキストを理解しない、後者はスケールしない。カスタム解決策はサイロを生む。
データ、ロジック、プライバシーが別々
各層が独自のシステムに。統合と監査はコストがかかり脆弱になる。
◇ソリューション
知識からコンプライアンスまで、エッジで。
Deep Context
アーキテクチャ上の決定、コードの理由、セマンティックな関係など、組織の知識を永遠に検索可能な形で保存。
Semantic Compliance
リアルタイム AML/KYC：制裁リストを監視し、グラフ分析で隠れたネットワークを検出し、改ざん不可能な証跡を残す。
Edge Intelligence
妥協なき IoT：<1MB のデバイスでサブ秒の意思決定、P2P ゴシップと組み込みインテリジェンス。
◇機能
バラバラなスタックではなく、統合プラットフォーム。
セマンティックグラフエンジン
SPARQL クエリを持つネイティブグラフデータベース。外部依存なしで複雑な関係をモデル化し、接続を走査。
ゼロ知識プライバシー
データを公開せずに事実を証明：Schnorr、Pedersen コミットメント、Bulletproofs を統合。
Kaneru — マルチエージェント
自律的な意思決定のための強化学習（Q-Learning、SARSA、TD）を持つマルチエージェント実行システム。
統合 API
1つのインターフェース、3つのプロトコル：REST、GraphQL、SPARQL。Cortex API があなたのニーズに対応。
スマートコントラクト
Rust で書かれた DSL を WASM にコンパイル。型付き、隔離された、決定的な実行——あらゆる場所で動くロジックをデプロイ。
リアルタイム可視化
インタラクティブな D3.js パネル：DAG の進化を観察し、フィルタリング、検索、システムの視覚的分析が可能。
◇根拠付きの検索
引用・出所・ 証拠付きのコンテキスト。
AIngle はドキュメントを引用付きで出所に根拠づけられたコンテキストに変換します。取得された各フラグメントは、それを記録した DAG の署名済みアクションに紐付けられ——エンドツーエンドで監査可能。そして各回答は 根拠度のシグナルを持ちます：
grounded
grounded
強い類似性と十分な裏付けソース——回答はしっかり支持されています。
weak
weak
関連する資料はあるが、裏付けの閾値を下回る——慎重に対応してください。
ungrounded
ungrounded
裏付けるソースがない——ソースは回答を支持しません。
MCP で公開： aingle_ingest · aingle_ground · aingle_sources
◇本番環境対応
高可用性とコンセンサス。
Raft コンセンサスによるマルチノードクラスター：全ノードへのレプリケーション、障害耐性のある耐久性、ノード間 TLS 暗号化。
- Raft コンセンサス
- Write-Ahead Log
- ストリーミングスナップショット
- ノード間 TLS
- クォーラム読み取り
◇統合する
公式 SDK + MCP。
好みの言語から AIngle に接続するか、Model-Context-Protocol 経由で Claude に接続。
- JavaScript / TypeScript
- Python
- Go
- Swift
- Kotlin
- MCP