2025年10月09日·2 分
AIが曖昧なプロンプトを本番対応のアーキテクチャに変える方法
AIが曖昧なプロンプトを本番対応のアーキテクチャにする方法：要件化、仮定の表出、トレードオフの明示、設計の検証までの実用的ワークフロー。
AIが曖昧なプロンプトを本番対応のアーキテクチャにする方法：要件化、仮定の表出、トレードオフの明示、設計の検証までの実用的ワークフロー。
「曖昧なプロンプト」は普通の出発点です。ほとんどのアイデアは意図として始まり、仕様ではありません：「カスタマーポータルを作る」「AI検索を追加する」「イベントをリアルタイムでストリームする」など。人々は望む成果は知っていても、実現可能にする境界、リスク、エンジニアリング上の選択肢はまだわかっていません。
「プロンプトからアーキテクチャ」とは、その意図を一貫した計画に変えるワークフローです：何を作るか、部品がどう組み合わさるか、データがどのように流れるか、本番で動くために何が必要か。
本番対応は「図がある」ということではありません。設計が明示的に次を扱っていることを意味します：
AIは初期の思考を加速するのに強みがあります：候補アーキテクチャの生成、一般的なパターン（キュー、キャッシュ、サービス境界）の提案、見落としがちな非機能要件の指摘、インターフェース契約やチェックリストの草案作成など。
一方で文脈を検証できない細部について自信満々に語ると誤導されます：状況に応じた技術選定の提案、運用の複雑さの過小評価、組織固有の制約（コンプライアンス、既存プラットフォーム、チームのスキル）を見落とすなど。AIの出力は受け入れる答えではなく、挑戦すべき提案として扱ってください。
この投稿は、プロンプト → 要件 → 仮定 → 選択肢 → 決定、という実用的で再現可能なワークフローと、追跡可能なトレードオフを扱います。
ただしドメイン専門知識、詳細なサイズ見積り、セキュリティレビューの代替にはなりませんし、すべてのプロンプトに対する単一の「正しい」アーキテクチャがあると主張もしません。
曖昧なプロンプトは通常、目的（「ダッシュボードを作る」）、解決策（「マイクロサービスを使う」）、意見（「高速にする」）を混ぜます。コンポーネントを描く前に、検証や議論が可能な十分に具体的な問題文が必要です。
主要ユーザー、彼らが達成したい仕事、緊急性を1〜2文で書きます。
例：「カスタマーサポートマネージャーが、未解決チケットとSLAリスクを一元で見て毎日優先度を決め、今四半期のSLA見逃しを減らせるようにする必要がある。」
プロンプトが現実のユーザーを特定していないなら尋ねてください。今すぐ必要な理由がなければ、後でトレードオフを順位付けできません。
「良い」を測定可能な結果に変えます。製品指標と運用指標の混合を好みます。
3〜5個程度に絞りましょう。多すぎると混乱し、少なすぎるとリスクが隠れます。
「ハッピーパス」を平易な言葉で説明し、アーキテクチャを左右するエッジケースを列挙します。
ハッピーパス例：ユーザーがサインイン → 顧客を検索 → 現在ステータスを見る → フィールドを更新 → 監査ログが記録される。
早期に表面化すべきエッジケース：オフラインや接続品質低下、部分的な権限、重複レコード、大量インポート、タイムアウト、リトライ、依存先がダウンしたときの挙動。
このバージョンで作らないものを明示します：未対応の統合、上級分析、マルチリージョン、カスタムワークフロー、完全な管理者ツールなど。明確な境界はスケジュールを守り、後の「フェーズ2」議論を容易にします。
これら4つが書かれれば、プロンプトは共有可能な契約になります。AIは改善の助けになりますが、発明してはいけません。
曖昧なプロンプトはしばしば「使いやすくする（目標）」「通知を送る（機能）」「サーバーレスを使う（好み）」のように混ざっています。このステップでは、それらを設計に使える要件リストに分離します。
具体的な振る舞いとそれが触る移動要素を引き出します：
良いチェック：各要件に対して画面、APIエンドポイント、またはバッチジョブを指せますか？
これらは想像以上にアーキテクチャを形作ります。曖昧な語句を測定可能な目標に翻訳してください：
早い段階で境界を捕まえ、理想設計を作っても出せない事態を避けます：
誰が見ても検証できる「完了の定義」をいくつか書きます。例：
これらの要件と制約が、次に比較する候補アーキテクチャの入力になります。
曖昧なプロンプトは多くの場合、技術的失敗よりも「各自が黙って足りない情報を補ってしまう」ことが原因で失敗します。設計を提案する前に、AIを使ってその黙示の仮定を明示化し、真実と推測を分離してください。
通常暗黙に使われる「デフォルト」を書き出します：
これらの仮定が、キャッシュ、キュー、ストレージ、監視、コストなどの選択を強く形作ります。
AIに簡単な表（または3つの短いリスト）を作らせます：
これによりAI（とチーム）が推測を事実として扱うのを防げます。
仮定を明示的に書きます（例：「ピーク2,000 req/minを想定」や「PIIが存在すると仮定」）。誰がいつ確認したかを付けてドラフト入力として扱い、後で見直せるようにします。これにより後のトレードオフや設計変更の説明・擁護・巻き戻しが容易になります。
曖昧なプロンプトは通常、単一の「正しい」設計を暗示しません。最速で本番対応に近づく方法は、いくつかの実行可能なオプションをスケッチし、デフォルトを選び、いつ切り替えるかを明示することです。
多くの初期プロダクトは、1つのデプロイ可能なバックエンド（API＋ビジネスロジック）、単一のデータベース、認証やメール、オブジェクトストレージなど少数のマネージドサービスで始めるべきです。デプロイやデバッグ、変更が簡単になります。
選ぶべき状況：チームが小さく、要件が変わりやすく、トラフィックが不確定なとき。
同一のデプロイ可能な実体だが内部モジュール（課金、ユーザー、レポーティング）を明確にし、インポートや通知、AI呼び出しなどの遅い処理用にバックグラウンドワーカーを追加する。キューとリトライポリシーを入れる。
選ぶべき状況：長時間実行タスクや定期スパイクがある、所有権の境界を明確にしたいがマイクロサービス分割はまだ早いとき。
隔離が必須（コンプライアンス）、ホットスポットを個別にスケールする必要がある（メディア処理等）、あるいはリリースサイクルが分かれている場合に一部を別サービスに分割する。
選ぶべき状況：特定の負荷パターンや組織の境界、リスク制約があり、運用負荷の増加が正当化されるとき。
これらのオプションで明確にするべき差分：
AIの有用な出力は小さな決定表です："デフォルト = A、バックグラウンドジョブがあればBに切り替え、Xが真ならCに移行" のように。これにより早期のマイクロサービス化を防ぎ、アーキテクチャを実際の要件に結びつけます。
意外に多くの「アーキテクチャ」は、システムのデータが何であるか、それがどこにあり誰が変更できるかに合意することです。早めにこれをモデル化すれば、以降のコンポーネント、インターフェース、スケーリング、セキュリティの設計がずっと確実になります。
システムの中心となる数個のオブジェクト（プロンプトに現れる名詞）を名付けます：User, Organization, Subscription, Order, Ticket, Document, Event など。各オブジェクトについて：
AIはプロンプトから初期のドメインモデルを提案できます。そこから現実と暗黙の想定を確認します。
各オブジェクトが主にトランザクショナル（OLTP：小さい読み書きが多く一貫性が必要）か、分析用途（集計や傾向）かを決めます。これらを同じDBに混在させると摩擦が生じがちです。
一般的なパターン：アプリ用のOLTP DBと、イベントやエクスポートで更新される別の分析ストアを用意する。重要なのはデータが「どう使われるか」に合わせて保存を決めることです。
データがシステムをどのように流れるかをスケッチします：
明確にするリスク：PII の取り扱い、重複レコード、複数ソース間の競合（どちらが真のソースか）、不明瞭な削除セマンティクス。これらは境界を定めます：内部に留めるべきもの、共有してよいもの、監査証跡やアクセス制御が必要なもの。
境界とデータが定まったら、何が存在しそれが何を所有しどうやって他と話すかを具体的なコンポーネントマップに変換します。ここでAIは「言葉で書くダイアグラム生成器」として有用で、きれいな分離を提案し欠けているインターフェースを指摘してくれます。
少数のコンポーネントに明確な所有権を割り当てることを目標にします。チェック："これが壊れたら誰が直すか、何を変えるか？" が明確であること。例：
デフォルトの通信スタイルを選び、例外を正当化します：
AIは各ユースケースに対して、遅延と信頼性要件を満たす最も単純なインターフェースをマップするのに役立ちます。
サードパーティや外部システムを列挙し、障害時の挙動を決めます：
簡潔な統合表を書きます：
このマップが実装チケットとレビューの骨格になります。
ホワイトボード上で完璧に見える設計でも、初日に本番で失敗することがあります。コードを書く前に「本番契約」を明確にします：負荷時、障害時、攻撃時にどう振る舞い、どう検知するか。
依存先が遅いかダウンしているときの挙動を定義します。タイムアウト、ジッター付きのリトライ、明確なサーキットブレーカールールを加え、操作を冪等化してください（リクエストIDや冪等キー使用）。
外部API呼び出しにはレート制限があると仮定し、バックプレッシャー（キュー、バウンディング）や優雅な劣化（"後で試して"レスポンス）を組み込みます。
認証（Identity）と認可（Authorization）を指定し、関連する主要な脅威シナリオを列挙します：トークン窃取、公開エンドポイントの悪用、入力によるインジェクション、権限昇格など。
シークレットの保管場所、誰が読めるか、ローテーション頻度、監査ログについても定義します。
キャパシティとレイテンシ目標（大まかでも可）を定め、次の戦術を選びます：キャッシュ（何を、どこに、TTL）、バッチ処理、非同期化、共有リソース保護のための制限。
構造化ログ、主要メトリクス（レイテンシ、エラーレート、キュー深度）、分散トレーシングの境界、基本的なアラートを決めます。各アラートには対応者、確認ポイント、「安全モード」を紐づけます。
これらはエンドポイントやデータベースと同等にファーストクラスのアーキテクチャ要素です。
アーキテクチャは「最良の一つの解」ではなく、制約下の選択の集合です。AIは選択肢を素早く列挙するのに役立ちますが、なぜその道を選んだのか、何を犠牲にしたのか、将来何が切り替えトリガーになるのかを明確に残す必要があります。
| Option | Cost | Speed to ship | Simplicity | Scale headroom | Notes / When to revisit |
|---|---|---|---|---|---|
| マネージドサービス（DB, キュー, 認証） | 中〜高 | 高 | 高 | 高 | ベンダーの制限や機能が障害になれば見直す |
| セルフホストコアコンポーネント | 低〜中 | 低〜中 | 低 | 中〜高 | 運用負担がチームを超えたら見直す |
| モノリス優先 | 低 | 高 | 高 | 中 | デプロイ頻度やチーム拡大で分割を検討 |
| 早期マイクロサービス化 | 中〜高 | 低 | 低 | 高 | 独立スケール/所有が今すぐ必要なら選択 |
"許容できる障害"（例：時折の遅延したメール）と"絶対に失敗できない領域"（例：決済、データ損失）を決め、失敗が高コストな箇所にバックアップ、冪等性、レート制限、明確なロールバック経路を配置します。
一部の設計はオンコール負荷とデバッグの難易度を上げます（部品数の増加、リトライの増加、分散ログ）。サポート体制に合う選択を優先してください：サービス数を減らす、観測可能性を明確にする、予測可能な障害モードにするなど。
決定基準を明示します：コンプライアンス、カスタマイズ性、レイテンシ、要員。コスト節約でセルフホストを選ぶ場合、パッチ適用、アップグレード、容量計画、インシデント対応という隠れたコストがあることを記録してください。
優れたアーキテクチャは偶然ではなく多くの小さな選択の結果です。これらがチャットログや誰かの記憶だけにあると、同じ議論が繰り返され、矛盾した実装が出て、要件変更時に苦労します。
主要な選択ごとに**Architecture Decision Record（ADR）**を作り、短く一貫した形式で：
AIは議論から要点を抜き出してADRの草案を作るのが得意で、あなたはそれを正確に編集すればよいです。
仮定は変わります：トラフィックが予想より早く伸びる、コンプライアンス要件が厳しくなる、外部APIが不安定になる。各主要仮定について出口戦略を入れておきます：
将来の変化を火事対応ではなく計画的な移行にします。
リスキーな選択には検証可能なマイルストーン（スパイクテスト、ベンチマーク、小さなプロトタイプ、負荷試験）を付け、期待される結果と成功基準を記録します。
最後にADRsを要件の変化に合わせてバージョン管理し、履歴を書き換えずに追記して何がいつ変わったかを追跡できるようにします。軽い構造が必要なら内部テンプレート（/blog/adr-template など）にリンクしてください。
ドラフトのアーキテクチャは、図がきれいになった時点で「完了」ではありません。構築・運用・支払う人々がこれで動くと合意し、トリッキーな部分に対する証拠があるときが完了です。
短いチェックリストを使って重要な質問を早期に表面化させます：
出力は具体的に：「何をするか？」と「誰が担当か？」で書きます。
単一のスループット推定値ではなく、不確実性を反映したレンジを出します：
AIに計算根拠と仮定を示させ、それを現在の解析や類似システムと照合してください。
クリティカルな依存先（LLMプロバイダ、ベクトルDB、キュー、認証サービス）を列挙し、各々について：
レビューを明確にします：
意見の不一致が残る場合、それらを「検討すべき決定」として所有者と期日を付けて記録し、前に進む明確さを保ちます。
AIをジュニアアーキテクトのように扱うと効果的です：オプションを速く出せるが、明確なコンテキスト、検証、指示が必要です。
AIにはビジネスゴール、ユーザー、スケール、予算、期限、変更不可の条件（技術スタック、コンプライアンス、ホスティング、データ居住性）を与えてから、まず仮定と未解決点を列挙させ、その後に解決案を出させます。
ルール：制約が重要なら明示的に書け。モデルに推測させない。
設計から実際のシステムに移す際に意思決定が手渡しで失われないワークフローが重要です。Koder.ai のようなプラットフォームは、要件を明確化するチャットから実装用のアーティファクトをエクスポートできるため役立ちます。
ただしこれがアーキテクチャレビューを不要にするわけではなく、むしろ要件や非機能要件の文書化の水準を上げる必要があります。
短いテンプレートを使って構造化された出力を得ます：
You are helping design a system.
Context: <1–3 paragraphs>
Constraints: <bullets>
Non-functional requirements: <latency, availability, security, cost>
Deliverables:
1) Assumptions + open questions
2) 2–3 candidate architectures with pros/cons
3) Key tradeoffs (what we gain/lose)
4) Draft ADRs (decision, alternatives, rationale, risks)
（このコードブロックの内容は翻訳せず原文のまま残しています。）
最初の案を出させたら、すぐに批評を要求します：
これによりモデルが一つの道に早期収束するのを防げます。
AIは自信満々に間違うことがあります。注意点：
出力を軽量ADRとして保存し、リポジトリに並べておくと良いでしょう（例：/blog/architecture-decision-records）。
曖昧なプロンプト：「配送が遅れると顧客に通知するシステムを作って」
AIがこれを具体的ニーズに翻訳します：
早期の2つの質問が設計を大きく変えます：
これらを文書化することで誤ったものを早く作るのを防ぎます。
AIが候補を提案します：
オプション1：同期API: キャリアWebhook → 遅延スコアリングサービス → 通知サービス
オプション2：キューを使う: Webhook → イベントをキューに投入 → ワーカーが遅延判定 → 通知
トレードオフ：キャリアの信頼性やトラフィックのスパイクが懸念ならキュー方式を選び、ボリュームが低くキャリアSLAが強ければ同期で十分です。
実装可能にするための成果物：
"プロンプトからアーキテクチャ" は、意図（「カスタマーポータルを作る」）を実装可能な計画に変えるワークフローです：要件、仮定、候補案、明示的な決定、そしてコンポーネントとデータフローのエンドツーエンドの見取り図を含みます。
AIの出力はテストして編集するための提案として扱い、最終解とみなさないでください。
本番対応とは設計が次の点を明示的に扱っていることです：
図があるだけでは不十分で、これらを満たすことが本番対応の定義です。
1〜2文で次を指定します：
プロンプトが実在のユーザーや今すぐの理由を示さないなら、尋ねてください。そうでなければ後でトレードオフを順位付けできません。
製品と運用の信号を混ぜた 3〜5個 の測定可能な指標を選びます。例：
指標が多すぎると優先順位が不明瞭になり、少なすぎるとリスクを隠します。
最初に隠れたデフォルトを列挙します（トラフィック、データ品質、ユーザーの遅延許容度、オンコール体制など）。それを次の3つに分けます：
仮定は明示的に記録（誰がいつ確認したか）して、後で議論・修正できるようにします。
初期は複数の実行可能な選択肢を出し、デフォルトを決めて「いつ切り替えるか」を明確にします。例：
目的は再現可能でトレース可能なトレードオフであって、単一の“正解”を押し付けないことです。
主要な名詞（User, Order, Ticket, Event 等）を列挙し、各オブジェクトについて：
依存先ごとに期待する障害挙動を定義します：
レート制限は常にあると仮定し、バックプレッシャー（キュー、バウンディング）を設計してスパイクが連鎖的な障害を引き起こさないようにします。
各主要な決定（データベース、メッセージング、認証モデル、デプロイ方針など）についてADRを作り、次を含めます：
さらにトリガー（例：X RPSを超えたらリードレプリカを追加）となる「出口戦略（exit ramps）」を設け、将来の変更を計画的にします。ADRsは検索可能でバージョン管理されるべきです（軽いテンプレートは相対リンク /blog/adr-template に置くのがよいでしょう）。
AIには狭い枠（目標、ユーザー、スケール、予算、締切、非交渉条件）を与え、まず仮定と未解決点を列挙させてから設計案を出させます。
その後すぐに「脆い点はどこか？」「満たせていない要件は何か？」といった批評ループを回し、モデルが一つの経路に固執しないようにします。モデルが自信満々でも裏を取り、明示的な不確実性を要求してください。
その上でアクセスパターン（OLTP vs 分析）に合わせた保存戦略を決め、データの流れ（取り込み→変換→保持/削除）を設計します。