AIを本番運用に組み込むためのナレッジ
承認とロールバック、監査ログ、モデルコスト、外部API障害時のフェイルオーバーなど、AIを運用に組み込むときに必要になる設計を整理しています。
- AI運用参照のみAIが作ったアプリケーションを本番に載せるまでに必要な作業「動くコードができた」から「本番で運用できる」までに残る作業を14項目に整理し、ハードコードされた鍵の検出と依存パッケージの脆弱性確認のコマンドを添えています。最終検証日 2026-08-13
- AI運用参照のみAIの自動実行に承認とロールバックが必要な理由と、その設計方法自動実行の設計要素(スナップショット・承認ゲート・dry-run分離・allowlist・冪等性・監査ログ・段階的展開・停止スイッチ)と、承認なしに実行してはならない操作の線引きを整理します。最終検証日 2026-08-13
- AI運用参照のみAI Routerでモデルコストを抑える方法と、外部AI API障害時のフェイルオーバー設計タスク難易度による振り分けと品質ゲートでモデルコストを抑える設計と、複数プロバイダを前提としたフェイルオーバー設計をまとめます。価格や削減率の数値は扱いません。最終検証日 2026-08-13