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重要金融サービス向けDORA事前監査レジリエンス証跡
FaultRayはEU金融機関が、サニタイズ済みデータから重要サービスのDORA監査準備用レジリエンス証跡を整えるための意思決定支援ソフトウェアです。法的助言・監査・認証ではなく、規制当局の承認を保証しません。
リスク、レジリエンス、コンプライアンス、CTOチームがDORA監査対話に備えられる構造化された証跡パック。
重要サービスのレジリエンス証跡が関連DORA条文とどう対応するかを示し、前提条件を明確に分離します。
証跡、前提条件、未決の判断を切り分け、取締役会と規制当局対応に向けた簡潔な要約を提供します。
5営業日で完了し、サニタイズ済みデータのみを使用します（本番環境アクセスなし、PIIなし）。固定価格$2,500（50%前払い）で、DORA事前監査準備を支える構造化レジリエンス証跡パックを提供します。
従来の方法は本番環境に実際の障害を起こしてテストします。本番が止まるリスクがあります。
FaultRay はシミュレーションでシステムの弱点を安全に診断します。
システム運用でよくある「困った」を解決します。
システムの管理が特定の人に依存している
システム構成を自動で可視化し、誰が見ても弱点がわかるレポートを生成。属人化を解消します。
障害が起きてから慌てて対応している
事前に255通りの障害パターンをシミュレーション。「もし○○が壊れたら」を全て洗い出します。
障害の影響額を経営層に説明できない
障害シナリオごとの推定損害額を自動算出。「1時間停止で○万円の損失」を数字で示せます。
障害対応の手順書が整備されていない
シミュレーション結果から復旧手順書を自動生成。場当たり的な対応をなくします。
「なぜ落ちたのか」を事後に分析するのではなく、「どこが落ちそうか」を事前に把握します。
5つのコアエンジン（Cascade / Dynamic / Ops / What-If / Capacity）でネットワーク遅延・プロセス障害・依存関係の連鎖停止などを扱います。モンテカルロ法・マルコフ連鎖・待ち行列理論を活用したモデルベースシミュレーションです。
単一ノードの障害から複数リージョンにまたがる連鎖障害まで、宣言されたトポロジーYAMLから自動生成されます。10コンポーネント程度の構成ではおよそ2,000件のユニークシナリオが生成されます（規模により変動）。
インフラ障害がAIエージェントの誤回答にどう連鎖するか — 本番環境で発生する前にシミュレーションします。
データベースダウンやキャッシュ障害がAIエージェントの誤回答にどう連鎖するかを追跡。正常に動作しているように見えて誤った結果を出す「サイレント劣化」を事前に検出します。
AIエージェントレジリエンスの3つの柱: 障害シナリオのシミュレーション、影響範囲分析によるリリースリスク評価、監視ルールの自動生成。
AIエージェント・LLMエンドポイント・ツールサービス・エージェントオーケストレーターを従来のインフラと同じ依存関係グラフに組み込んで分析します。
誤回答・コンテキスト超過・レート制限・トークン枯渇・ツール障害・無限ループ・プロンプトインジェクション・確信度ズレ・推論崩壊・エラー増幅の10パターン。
FaultRay は根本的に異なるアプローチを採用
| 推奨 FaultRay | Gremlin | Steadybit | AWS FIS | |
|---|---|---|---|---|
| アプローチ | 数理シミュレーション | 実障害注入 | 実障害注入 | 実障害注入 |
| 本番リスク | ゼロ | 高 | 中 | 高 |
| セットアップ時間 |
稼働率の上限推定を5つの独立した制約層に分解します（モデルベース、精度はトポロジー定義の完全性に依存）
物理部品の制約: ディスク故障率・ネットワーク機器・電源・フェイルオーバー切り替え時間
現実の上限: デプロイ失敗・設定ミス・依存関係の障害・人的ミスの発生率
避けられない物理的なノイズ: ネットワークパケットロス・GC停止・OSのスケジューリングによる遅延
障害対応時間・オンコール体制・手順書の整備度・自動化レベル
ゼロから稼働率証明まで3ステップ
$ pip install faultraytopology:
name: my-saas-platform
regions:
- name: us-east-1
zones: [a, b, c]
services:
- name: api-gateway
replicas: 3
dependencies: [auth, database]$ faultray run --topology infra.yaml
Running 2,048 scenarios across multiple engines... (illustrative)
faultray report --format html
faultray dashboard
See FaultRay in action with your own infrastructure. Our team will walk you through a live simulation in 30 minutes.
“On a sample payment-pipeline topology, FaultRay surfaced a single-point-of-failure in the auth service in under 30 seconds — before any production change.”
Example finding
Sample topology · payments
業界調査データ
59分
ITシステム障害1回あたりの平均コスト
ITIC 2023 Reliability Report — 1時間の障害で中規模企業は数百万円の損失
97%
エリートパフォーマー企業がCI/CDと障害リスク診断を組み合わせ
Google Cloud「State of DevOps 2023」
3.5倍
高い可用性を持つシステムは障害回復コストが低い
Uptime Institute Global Outage Analysis 2023
自社の数字を入れると、FaultRay導入で削減できる年間損失額が分かります
※試算モデル: 年間損失 = 月売上 × (障害時間/720) × 障害回数 × 12。「70%削減」はROI試算用の仮定値で、実測値ではありません。実際の効果は導入環境により異なり、保証するものではありません。
SRE人材に頼らず、インフラの弱点を即座に可視化
| 選択肢 | 月額コスト | 開始まで |
|---|---|---|
| SRE正社員 | 58〜100万/月 | 採用3〜6ヶ月 |
| 技術顧問 | 10〜90万/月 | 契約1〜2週間 |
| 副業SRE | 約24万/月 | マッチング1ヶ月 |
| FaultRay Pro | 4.5万/月 | 即日開始 |
チェックが1つでも当てはまるなら、FaultRayが解決します
ITレジリエンス診断 初回30万円・継続月5万円〜。障害1件分のコストで年間リスクを可視化。
初回30万円（通常50万円）。現状のシステム弱点を可視化し、改善提案レポートを提出。稟議書作成支援込み。
監査・コンプライアンスの証跡を出すのが大変
SOC 2やDORA等のフレームワークへの研究プロトタイプマッピング。監査認証ではなく、独立した法務・技術レビューが必要です。
稼働率の上限推定を5つの独立した層に分解します: ハードウェア・ソフトウェア・理論値・運用・外部SLA。モデルベースのため、結果の精度はトポロジー定義の完全性に依存します。
Claudeによる根本原因分析の候補と、推定影響度・コスト順に並んだ改善提案を生成します。出力はエンジニアリングレビュー向けの示唆であり、最終判断の代替ではありません。
証跡とリスク評価を含むDORAエビデンスドラフトを研究プロトタイプとして生成。監査認証ではなく、独立した法務・技術レビューが必要です。
CVEデータとNVDフィードを自動取り込みし、脆弱性を起点とした連鎖障害をシミュレーションします。
リアルタイムパフォーマンス指標・トレース相関・異常検知 — 35種以上の監視ビューを備えたダッシュボードに統合します。
経済産業省のAIガイドラインとISO 42001 要件への研究プロトタイプマッピング。監査認証ではないため、コンプライアンス主張には独立した法務レビューが必要です。
シミュレーション結果から手順書・復旧スクリプト・Terraformパッチを自動生成。平均復旧時間を数時間から数分に短縮します。
構成エディタ・シナリオ一覧・5層ドリルダウン・ヒートマップ・DORAリサーチドラフト・経営サマリーを備えたフル機能Webダッシュボード。
$ faultray agent assess infra.yaml
Agent Risk Assessment
support-agent Risk: 4.2/10 (MEDIUM) Blast radius: 3 components
Recommendations: Add fallback LLM, enable hallucination circuit breaker
$ faultray agent scenarios infra.yaml
Generated 12 agent-specific chaos scenarios
$ faultray agent monitor infra.yaml
14 monitoring rules generated (context_window, hallucination_rate, ...)| 数日 |
| 数時間 |
| 数時間 |
| シナリオ | 2,000+ 自動生成 | 手動設定 | テンプレートベース | AWSサービスのみ |
| 稼働率証明 | N-Layer 数学的証明 | No | No | No |
| AIエージェントモデリング | 10モード分類 | No | No | No |
| 開始コスト | 無料 / OSS | ¥1,500,000+/年 | ¥750,000+/年 | 従量課金 |
依存する外部サービスの稼働率による絶対的な上限（AWS・GCP・Stripe等）
A_system = min(A_hw, A_sw, A_theoretical, A_ops, A_external)多くのチームはハードウェアの稼働率を上げようとしますが、実はソフトウェア層がボトルネックになっています。FaultRay はどの層が問題かを正確に特定し、投資すべき場所を明示します。
このモデルは拡張可能です。地理的制約・経済的制約・自社固有の制約層を追加して、組織独自の稼働率限界に対応できます。
faultray analyze --topology infra.yaml --output n-layerシミュレーション結果がいずれかの層の上限を超えた場合、FaultRay は自動的にフラグを立て、改善すべき制約層を特定します。
“A DORA-aligned evidence pack gives teams a structured starting point for internal resilience design review — work you bring to qualified auditors, not a replacement for them.”
Example use case
Pre-audit preparation
“The N-Layer availability model gives engineers and leadership a shared language for reliability trade-offs in architecture reviews.”
Example use case
Architecture review
月5万円で継続監視。障害リスクを常時把握し、経営層向けダッシュボードを提供。
大規模システム・グループ会社展開・DORA/SOC2向け研究プロトタイプマッピング（監査認証ではありません）。専任担当者がサポート。
| Feature | Free | Pro | Business |
|---|---|---|---|
| Simulations / month | 5 | 100 | Unlimited |
| Components | 5 | 50 | Unlimited |
| Simulation engines | 100+ | 100+ | 100+ |
| N-Layer Model | |||
| Report export | Markdown | PDF + MD | PDF + MD + JSON |
| AI-assisted analysis | |||
| Custom SSO / SAML | |||
| Support | Community | Email (24h) | Dedicated (1h) |
対面診断もあります
SaaSに加え、専門エンジニアによるインフラ診断（¥150,000〜/回）も承ります。
データの安全性（JP-04対応）
入力されたインフラ情報はシミュレーション処理にのみ使用します。データは東京リージョン（Vercel hnd1）でホストされ、第三者への提供・海外移転は行いません。詳細はプライバシーポリシーをご確認ください。
日本語サポート（JP-05対応）
メール・チャットによる日本語サポートを提供しています。Proプランは24時間以内、Businessプランは1時間以内に対応します。
稟議・導入支援（JP-03対応）
稟議書テンプレート・セキュリティチェックシート・PoC支援を無償提供します。sales@faultray.comまでご相談ください。
🇯🇵日本語でのサポートに対応しています
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