AI自動化を安全に委ねるための体験と実行基盤の設計
AI自動化をチャットやモデル単体で終わらせず、受け取り、判断し、委ね、実行を見て、振り返る体験と、型付きツールAPI・ポリシー・監査を分けて設計する方法を整理します。
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1つの通知チャネルに複数のトリガーを乗せるとき、共通化する部分としない部分
障害監視、予算アラート、日次サマリー、問い合わせ通知など、性質の異なる複数の通知源を1つのチャットツールに集約する設計を、共通パッケージ化する範囲とあえて独立実装のままにする範囲の線引き、重複排除、シークレット管理、失敗時の扱いとともに整理します。
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AIが設定を作り、実行は決定論的に固定する ― 自治体公開データ収集パイプラインの再現性設計
全国の自治体サイトから公告・議事録のような定型公開情報を横断収集する仕組みを素材に、AI支援の設定生成と非AIの決定論的な日次実行を分離する設計、文字コードやコストの落とし穴、収集エチケットと著作権の扱いを整理します。
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B2B前提のマルチテナント基盤に、B2Cサブスクリプションを1テナントとして同居させる設計
組織招待を前提としたB2B向けマルチテナント基盤の上に、即時アクティベートが必要な一般消費者向けサブスクリプションサービスを1テナントとして同居させた設計を素材に、認証realmの分離、ジョブワーカー、決済の冪等性、配布方式の判断を整理します。
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人間を実行ループに入れないAI開発保守自動化の設計
大規模Webアプリケーションの保守を、決定的検出、狭いpatch境界、強制CI、監査証跡、費用停止条件で自動化する設計を整理します。
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分割は手段にすぎない ― 多テナント業務SaaS基盤を数十サービスへ抜本分割し、壊さず運用するための横断設計
勤怠、販売、会計、POS、AIアシスタントまでを束ねる多テナント業務SaaS基盤を、準モノリスから数十の独立サービスへ抜本分割した実作業を素材に、差分デプロイ、fail-safeな移行順序、設定とコードの経路分離、マイグレーションドリフトの自動補完、API仕様の単一ソース化、認証と公開の2階層トポロジ、そしてAIアシスタントやRAGを同じ土台へ載せる設計を、判断理由とトレードオフとともに整理します。
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OpenAPIを手書きせず、実装から自動生成する設計
複数のHonoバックエンドでAPI仕様の手書き管理をやめ、実装に近い場所からOpenAPIを自動生成し、統合ビューへ集約する設計判断を整理します。
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RAG基盤でAIプロバイダを差し替え可能にする設計
OpenAI APIやGeminiを利用するRAG基盤で、生成、埋め込み、リランキングの責務を分け、AIプロバイダ変更に耐える境界設計を整理します。
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RAGの品質を継続的に見る評価データセット設計
RAGの回答品質を一度の目視確認で終わらせず、質問セット、期待引用、失敗分類、回帰検知を使って継続的に評価する方法を整理します。
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