AI Implementation Notes
AI実装録
本記録は、AI を業務システムに組み込み、運用に乗せるまでの過程で当社が得た知見をまとめるセクションです。
AI を業務に組み込み、運用するなかで得た知見の記録です。過度な期待を煽る記述や、入門的な紹介は扱いません。実際に手を動かして得られた事項を、必要に応じて成功・失敗の双方から記述します。時系列のブログではなく、トピックごとに加筆していくリファレンスです。
はじめに
実装録について試作と本番運用の距離本セクションの位置づけと、当社が前提としている考え方を示します。試作は比較的容易でも、本番運用に乗せるまでには距離があります。その距離に何があるのかを扱います。記事を読むどこから読むか
各記事は独立して読めますが、立場によって出発点が変わります。番号の順に読むと前提が積み上がります。
導入を判断する立場
稟議・ベンダー選定・責任の所在- AI の 3 主体と責任の境界利用者のつもりで提供者になっていないか
- データ・セキュリティ顧客データを守りながらの活用
- 合格ラインを誰が決めるか精度 92% と言われて、業務は判断できない
- 評価と品質受け入れ判定の設計
設計・実装する立場
構成を決める- 業務システムへの接続境界の設計と例外の扱い
- RAG の採用判断使わないという選択肢
- モデル選定と多層構成用途ごとの適所配置
- プロンプト管理と回帰静かな品質劣化を防ぐ
- AI に評価させることの限界評価まで任せたら、誰が責任を取るのか
上記に含まれない AI クローラ定点観測（1） は、自社サイトのログを観測した記録で、他の記事の前提を必要としません。単独で読めます。
すべての記事
- 評価と品質受け入れ判定の設計2026-06-27
- 信頼性と運用障害モード・監視・コスト2026-06-27
- 実装録について試作と本番運用の距離2026-06-27
- 業務システムへの接続境界の設計と例外の扱い2026-06-27
- データ・セキュリティ顧客データを守りながらの活用2026-06-27
- プロンプト管理と回帰静かな品質劣化を防ぐ2026-07-23
- 監修型の AI 協働任せる範囲と、残す判断2026-07-30
- モデル選定と多層構成用途ごとの適所配置2026-07-30
- RAG の採用判断使わないという選択肢2026-07-30
- AI の 3 主体と責任の境界利用者のつもりで提供者になっていないか2026-08-30
- AI クローラ定点観測（1）llms.txt は読まれているか2026-08-30
- 不可逆な操作をどう止めるか手順書は飛ぶ、という前提の多層防御2026-09-02
- 合格ラインを誰が決めるか精度 92% と言われて、業務は判断できない2026-09-02
- AI に評価させることの限界評価まで任せたら、誰が責任を取るのか2026-09-02