CASES

インフラ・運用 の事例

サーバーレス、IaC、監視、コスト設計

9 件

自社プロダクト

dokoAI

LINE で話しかけるだけの AI 秘書

  • 上流
  • 自走
  • フルスタック
  • ワントップ

LINE で話しかけるだけで、予定・メモ・経費・リマインドを片付けられる AI 秘書です。中の AI エンジンは、お客さまごとにデータを分ける作り、複数の LLM を切り替えられるアダプタ層、品質の自動点検までを持ち、newspick やナレッジ基盤からも使える部品になっています。企画から課金・運営画面まで一人で作り、運用しています。

担当
  • 要件
  • 提案・計画
  • 設計
  • 実装
  • 運用
  • 改善

取り組んだこと

  • ⭐ LLM を差し替えられるアダプタ層。 OpenAI・Gemini・Claude・Grok・Groq を同じ口で呼び、使った量も共通の形で記録する。新しいモデルは翻訳を1つ足すだけで、お客さまごとに再起動なしで切り替えられる
  • モデルの選定を数字で決める。 同じ100件のテストを8つの設定で回して比べ、最も安いクラスのモデルが品質・費用・速さの3つとも上回った。新しいモデルが出たら同じ100件で比べ、その日のうちに切り替える
  • ⭐ データが混ざらないことを、仕組みで保証する。 データベースの行単位の制御(RLS)を含む4層で、お客様ごとのデータを分けている。設定が抜けたときは「全件見える」ではなく「0件」になる側に倒してある
  • AI のエンジンを、LINE から切り離した部品にした。 newspick やナレッジ基盤からも同じエンジンを呼べ、考えている途中の経過と答えを、その場で画面に流す(LINE では見せられない途中経過まで見える)
  • 数秒で返すことを、使い心地の中心に置いた。 1回の返事の中の時間の使い方を測り、記憶の書き込みを返事のあとに回して、ふだんの会話は1〜2秒で返す
  • 品質を、毎回・裏で点検する。 判定専用の AI(Jev)が答えを点検し、気になる答えは上位のモデルで作り直して比べる。お客さまへの返事は止めずに、毎日の採点と合わせて品質を見ている
  • 作ったあと毎日見る画面まで作った。 運営画面21画面、16項目を5秒ごとに確かめるヘルスチェック、バックアップ、費用の円換算
自社プロダクト

顔認証ゲート

決済の直前に「本人か」を確かめるアドオン

  • 上流
  • 自走
  • フルスタック
  • ワントップ

決済や入店の直前にブラウザのカメラで生体検知と顔照合を行い、「通す/止める」を電子署名付きで返します。組み込み側は1行のタグを貼るだけで、カメラ映像にも顔画像にも一切触れません。

担当
  • 要件
  • 提案・計画
  • 設計
  • 実装
  • 運用
  • 改善

取り組んだこと

  • 判定ロジックを純粋関数に閉じ込め、それをテストで機械的に強制した(人の注意力に頼らない)
  • fail-open と fail-close は対称ではない——可用性は通す側に、境界は止める側に倒す
  • 署名は KMS の非対称鍵。判定した側でも結果を書き換えられない形にした
受注

サーバーごと載せ替える

稼働中サイトの EC2 → サーバーレス移行

  • 折衝・プランニング
  • フルスタック

常駐サーバーで動いていたサイトを、配信・API・DB・メールまでエッジで完結する構成へ移行。常駐プロセスが無くなり、月額の固定費と当番が消えました。

担当
  • 提案・計画
  • 設計
  • 実装
  • 運用

取り組んだこと

  • ドメインは移管せず NS の切り替えだけで進めた。問題があれば戻せる形にする
  • エッジでは AWS SDK が使えないので、SigV4 署名を自前で組み立てて SES を直接叩いた
  • 旧構成の手順書を消さずに、冒頭へ廃止の印と現行の行き先を書いて残した
自社プロダクト

「静かに止まる」を捕まえる監視

本番SaaSの運用設計

  • 自走
  • フルスタック

落ちたことに誰も気づかない状態を潰すための監視。依存まで通る口を叩き、状態が変わったときだけ知らせます。警報が形骸化しないことを設計の目的に置いています。

担当
  • 設計
  • 実装
  • 運用
  • 改善

取り組んだこと

  • ⭐ 同じ状態を、何度も知らせない。 状態が「変わった」ときだけ知らせるので、警報に埋もれない。前に何を知らせたかの記録は監視対象とは別の場所に置き、対象が止まっていても読める
  • 叩くのは、依存(DB)まで通る深い口だけ。 表面だけ見て「正常」と出す見落としを防ぐ
  • 従量課金のDBは呼出回数ではなく「起きている時間」がコストを決める。cron を起床の窓に束ねた
自社プロダクト

newspick

LLM が毎日ニュースを選んで、1本の記事にまとめる

  • 上流
  • 自走
  • フルスタック

情報漏洩の事件と AI エンジニア向けの報道を1日2回自動で集め、宣伝や攻撃的な投稿を落としてから、同じ出来事の報道を1本の記事にまとめて公開しているサイトです。続報が来るたびに記事を書き直します。

担当
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取り組んだこと

  • 収集・遮断・選別・名寄せ・要約を、段ごとにモデルを使い分けて自動で回す
  • 外部の LLM へ出る口を1か所に閉じ込め、ほかの場所から出ようとしたらテストで落とす。原文は保存せず、要約と事実だけを残す
  • すべての LLM 呼び出しを台帳に残し、月の上限で自分で止まる。止める順番も決めてあり、遮断と選別は最後まで止めない
  • 記事を意味のベクトルにして、意味で検索でき、地図として並べて見られる
受注

WordPress からの全面再構築

塗装業の企業サイト

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旧 WordPress を廃止し、React + 自前の静的化へ全面再構築。旧URLの構造を温存したまま移行し、公開後の検索対応・スパム対策・メール基盤の運用まで担当しました。

担当
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取り組んだこと

  • ⭐ 技術SEOは土台。順位は「狙い」と「見える文章」で決まる——プリレンダ・JSON-LD・sitemap を整えたうえで、地域の狙いと画面に見える文章を直し、約2週間で1〜2位
  • 迷惑メールを仕組みで止める。 フォームの検証を、鍵が無ければ通さない作り(fail-close)にした
  • 自前SSG は80行程度。ヘッドレスブラウザ不使用・SSRサーバー常駐なし
自社プロダクト限定

GPU 専用機とローカル LLM

OS の自動構築から電力管理まで

  • 自走
  • フルスタック

GPU を搭載した専用機の OS 自動インストールから、ローカル LLM と生成モデルのサービング、ジョブキュー、外部公開、管理画面までを一貫して構築しています。

担当
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取り組んだこと

  • 使っていない計算機を自動でサスペンドし、仕事が来たら Wake-on-LAN で起こす(寝てはいけない状況を数え上げる設計)
  • OS の自動インストールから組み立てる。 同じ構成の機械を、何度でも同じ手順で作り直せる
  • 生成が止まって見える原因を、実行前の検査で先に見つける
詳細は個別にお渡しします
自社プロダクト

ナレッジ基盤と、AI に回させる業務

一人の会社の仕事を、仕組みで回す

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  • フルスタック
  • ワントップ

社内の資料を出典つきで引けるナレッジ基盤と、その上で毎日動く自動の仕組みです。メールの仕分け、資料の夜間更新、案件探し、やることのカード化、カードに書いた指示の実行までを AI に回させ、自分の仕事で毎日使っています。

担当
  • 要件
  • 提案・計画
  • 設計
  • 実装
  • 運用
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取り組んだこと

  • ⭐ あえてベクトル検索を使わない RAG。 文書の目次から読むべき文書を LLM に選ばせ、答えの最後の出典を機械で検査する(渡していない文書の名前は、LLM を使わずに消す)
  • AI に任せる範囲を、権限で絞る。 自動で動く AI は、読めるファイル・書けるファイル・使えるコマンドを決めた範囲だけにし、送信・削除・支払いはさせない
  • 決めるのは人、動くのは AI。 やることはカードになり、人がカードに指示を書くと、実行役が動いて結果を経過に書き、LINE で知らせる
  • 案件探しは、見送った理由から次の絞り込みの規則を学ぶ。規則は人が見て、無効にできる
受注限定

大規模決済システムの運営

カード決済を扱う基盤

  • 上流
  • 折衝・プランニング
  • フルスタック

クレジットカード決済を扱う決済システムを、設計・実装から運用・管理まで担当しました。決済ゲートウェイ連携、3Dセキュア、不正利用対策、本人確認フローまでを一貫して扱っています。

担当
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  • 設計
  • 実装
  • 運用
  • 改善

取り組んだこと

  • 成功リダイレクトを信用せず、Webhook を唯一の権威にする——決済結果の確定設計
  • 複数の決済代行会社を切り替えられる構成と、取りこぼさない非同期の確定処理
詳細は個別にお渡しします