3 つのコンポーネント
解析エンジン（Agent）
お客様のネットワーク内に設置し、タスクキューと解析結果はお客様がご用意する PostgreSQL に保存します。スキャンと解析はすべてローカルで実行されます。コードの取り込み元は Git リポジトリの URL、または管理プラットフォームからアップロードした ZIP です。起動方法は Webhook、定期ポーリング、お客様の CI からの API 呼び出し。ソースコードを外部に送信することはありません。
マスキング後の集計値のみ送信
管理プラットフォーム（SaaS）
テナント管理、プロジェクト設定、ダッシュボード、レポート出力、協働ワークフローをここで扱います。当社がホストするクラウドでも、お客様の環境に一式を置く形でも利用できます。
データフロー
- 1 解析エンジン（Agent）がトリガーを受信：Webhook、ポーリング、または API 呼び出し
- 2 お客様のネットワーク内で解析を実行。ソースコードは動かない
- 3 結果をマスキングし、ファイル名・行番号・集計値だけを残す
- 4 マスキング後のサマリーを管理プラットフォームへリアルタイム送信
- 5 管理プラットフォームがダッシュボードを描画し、コンプライアンスレポートを生成
デプロイメントモード
フルクラウド
最速導入管理プラットフォームも解析もクラウド上で、当社が運用します。
適している場合:
- クラウドでのコード解析がポリシー上許されている
- 立ち上げの速さが最優先
- 規制対象外、または初期段階のプロジェクト
ハイブリッド
管理プラットフォームはクラウド、解析エンジン（Agent）はお客様の社内ネットワークに。ソースコードはお客様のネットワークから出ません。
適している場合:
- ソースコードを自社の手元に置く必要がある
- 速度とセキュリティを両立したい
- 金融・医療などの規制産業
プライベートクラウド / オンプレ
すべて自社管理すべてのコンポーネントをお客様のデータセンターまたはプライベートクラウドに配置し、計算リソースもストレージもすべてお客様が管理します。
適している場合:
- 厳格なデータレジデンシー要件
- 社内ポリシーでクラウドが一切認められない
- 官公庁、インフラを完全に掌握する必要のある組織
エアギャップ（Air-gapped）
最高セキュリティ完全オフラインで外部接続は一切なし。更新は物理メディアで持ち込みます。
適している場合:
- 機密・軍事環境
- 外部接続が一切認められない
- 官公庁の隔離ネットワーク
AI の 3 つの接続方式
クラウドモデル（Core）
当社がホストするモデル（現在は Google Gemini API）を使い、もっとも早く使い始められます。AI 検索用のコード断片は、インデックス作成のためこのプロバイダーに送信されます。3 プランとも同じアシスタントで、Core はクォータで計量します。
検索は社内、モデルは選択可（Professional）
解析エンジン（Agent）がお客様の社内ネットワークでデータ検索と機密情報の遮断を済ませたうえで、質問をお客様が指定したモデルエンドポイントへ送ります。パブリッククラウドでも自社の VPC でも構いません。回数制限はありません。
完全オフライン、自社モデル持ち込み（BYOL、Enterprise）
AI Deployment Kit でオープンソースモデルをお客様自身の GPU 上で動かし、質問も回答も社内ネットワークから出しません。
AI を有効にしなくても、レポート、SBOM、ダッシュボード、移行、データ品質の 5 モジュールは通常どおり動作します。モデル接続が必要なのは AI アシスタントだけです。AI アシスタントは回答を返す前に、パスワードや API キーなどの典型的な記述を検出して遮断し、回答に混じって外部へ漏れないようにします。
開けるべき通信をはっきりさせる
ハイブリッド構成で必ず確認される点です。2 つの経路は方向が逆なので、分けて説明します。
スキャンとレポート：外向き通信のみ
解析エンジン（Agent）側から接続してタスクを取得し、進捗を報告し、マスキング済みの結果とレポートファイルを送信します。この経路では、解析エンジンに外部公開ポートを設ける必要はありません。
ダッシュボードとアーキテクチャ図：管理プラットフォームから解析エンジンへ到達が必要
ガバナンスダッシュボード、20 種類のアーキテクチャ図、データ品質クレンジング、コード自動変換の実行、AI アシスタントの検索は、管理プラットフォームから解析エンジンに問い合わせます。管理プラットフォームがクラウド、解析エンジンが社内ネットワークにある場合、この経路には管理された内向き通信が必要です。開けたくない場合は、管理プラットフォームも社内に設置してください（プライベートクラウド構成）。
物理的分離（エアギャップ）構成ではこの問題は生じません——すべての構成要素が同じ隔離セグメント内にあります。
解析エンジンに必要なサーバー規模
自社設置の解析エンジンとオンプレミス管理プラットフォーム向けの参考スペックです。クラウドのみの Core プランでは、サーバーをご用意いただく必要はありません。
| 導入規模 | 解析エンジン CPU | 解析エンジン メモリ | ストレージ | 管理プラットフォーム メモリ |
|---|---|---|---|---|
| 小規模（リポジトリ 10 個以内、100 万行） | 2 vCPU | 4 GB | 20 GB | 8 GB |
| 中規模（リポジトリ 10〜50 個、500 万行） | 4 vCPU | 8 GB | 100 GB | 16 GB |
| 大規模（リポジトリ 50 個以上、2,000 万行） | 8 vCPU | 16 GB | 500 GB | 32 GB |
| 物理的分離 ＋ 自社モデル（BYOL） | 8 vCPU 以上 ＋ GPU | 32 GB ＋ GPU メモリ | 1 TB+ | 32 GB |
コンテナイメージと docker compose 設定も提供します。自社モデル（BYOL）には対応する GPU が必要で、量子化モデルでも最低 8 GB のビデオメモリが必要です。スキャン時間はコードベースの規模と有効にした枠組みの数に応じて増えます。大規模なモノリポジトリでは増分スキャンを推奨します。
分析エンジンには PostgreSQL が必要です。用意の仕方は三通り
情報システム部門の最初の反応はたいてい「また管理するデータベースが増えるのか」です。必ずしもそうではありません。環境に合うものをお選びください。
コンテナと一緒に
提供するコンテナ設定を使えば、分析エンジンと PostgreSQL が一緒に起動します。データベースはコンテナが管理するため、御社側で保守する必要はありません。いちばん手間がかかりません。
ホスト上のサービスとして
コンテナが認められない場合、PostgreSQL には公式のインストーラがあり、Windows や Linux のサービスとして稼働します。接続文字列を分析エンジンの設定に書くだけです。
既存のインスタンスに接続
すでに PostgreSQL をお使いなら、分析エンジン用のデータベースとアカウントを用意するだけで、新規導入は不要です。近年 Oracle から移行した環境の多くはこれに当たります。
分析エンジンは接続文字列で接続するため、三通りのいずれでも扱いは同じです。※ 内蔵の SQLite はオフライン時のイベント一時保存であり、主データベースにはなりません。
自社モデル持ち込みの AI Deployment Kit（BYOL、Enterprise）
お客様の GPU とオープンソースモデルに、ForgeHelm があらかじめ設定済みの導入構成を提供します。AI アシスタントの推論もモデルも、社内ネットワークに留まります。
- ✓ 解析エンジンの AI サービス、Ollama、ベクトルデータベースを一度に立ち上げるデプロイテンプレート一式
- ✓ エアギャップ環境向けのオフラインインストーラーとモデル取得ガイド