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
- GIIP AI Harness参照のみGIIP AI Harnessがクエリヒント(Query Hint)を排除する理由GIIP AI HarnessがSQL生成・チューニング時にFORCE INDEXや結合ヒントを原則排除する理由と、削除予定インデックスを安全に判断するための確認手順を整理します。最終検証日 2026-09-06
- AI運用(自動生成コンテンツ全般)低AI生成コンテンツの汚染を検出するガードと、再生成を完了条件にしない運用AI生成コンテンツに混入する既知の汚染パターンを機械検出し、再生成後は本文を直接確認してから完了と判断する運用ガードを解説します。最終検証日 2026-08-16
- TypeSafe AI Jev (System One Decision Model)参照のみTypeSafe AIのJevとは何か — 超高速な意思決定System 1モデルの特徴と導入効果Jevは会話文を生成する従来のLLMとは異なり、事前定義された問いに対して構造化された選択肢(Choice)やスコア(Score)を1パスで即座に返す超高速なSystem 1意思決定モデルです。40〜200倍の速度と400倍のコスト削減を実現します。最終検証日 2026-09-21