AIは従来のソフトウェアとは異なります。ロジックはコードではなく重みの中にあります。観測できないものは制御できません AIの1つのエラーが訴訟、罰金、臨床リスクにつながる産業では、システム全体が透明でなければ前に進めません
Brixは一つの信念の上に築かれています — AIはすべてのステップが可視化され、追跡可能で、改善可能なときにのみ信頼されます
AIシステムの全ライフサイクルを一つのプラットフォームで
Build — Agent Builder
Build
エージェントオーケストレーション、データコネクタ、コンテキストパイプラインを一つのランタイムで構成
Build complex agents at overwhelming speed
Weeks to months combining frameworks
Multi-agent pipelines in days via visual builder. Minimized failure rate
Evaluate
自社検出モデルベースのハルシネーション検知と評価フレームワークでプロダクション前に失敗を捕捉
Full evaluation at the same cost
Less than 3% of responses sampled
Virtually 100% evaluation with our 4B model. 1/100th the cost of frontier
Serve
フロンティアモデルから小型モデルまで、タスクに適したモデルを自動選択しオーケストレーション
Auto-select optimal model per task
One model handles all tasks
Auto-orchestrate from frontier to small models based on task requirements
Observe
すべてのエージェント、すべての判断をリアルタイムで追跡。監査ログまで記録
Trace every decision end-to-end
Black box. No way to know why it failed
Real-time audit logs for every agent, model call, and data reference
Improve
失敗データを自動収集し、sLMチューニングと継続学習ループで次のバージョンを改善
Every failure becomes training data
Repeat the same mistakes. Manual fixes
Auto-collect failures → abstract patterns → sLM tuning. Continuous loop
ソフトウェアだけを売りません。一緒に作ります
精度が生命線の場所でAIを正しく動かすのは容易ではありません。当社のApplied AIエンジニアがお客様のチームと共にBrix上でAIシステムを設計・構築・チューニングします。数ヶ月ではなく数週間でプロダクションレベルのAIが完成し、初回リリース後もプラットフォームはお客様と共に進化します
コンサルティングではありません。エンジニアリングです — お客様のシステム上、当社プラットフォーム上、時間と共に価値が複利で蓄積されます
精度が生命線の産業のリーダーたちが信頼しています
デモではなく深さです
自社ハルシネーション検出モデルがHaluEval-QAで94.25%の精度を達成 — GPT-4(79%)とClaude Opus(78%)を上回り、コストは約1/100です
94.25%
ハルシネーション検出精度
4B
自社検出モデルパラメータ
~1/100
フロンティア比コスト