AIにバックエンドのスキーマ、API、データモデルを設計させる

「AIがバックエンドを設計する」が実際に意味すること

「AIがバックエンドを設計した」と言うとき、多くの場合モデルがコアな技術設計の最初の草案を出したことを指します：データベースのテーブル（またはコレクション）、それらの関連、そしてデータを読み書きするAPI。実際には「AIが全部作った」よりも「AIが実装・洗練できる構造を提案した」という方が正確です。

AI設計のバックエンドに通常含まれるもの

最低限、AIは以下を生成できます：

• スキーマとエンティティ：users、orders、subscriptions のようなテーブル／コレクション、フィールドと基本的な型。
• 関係性：一対多や多対多のリンク（例：注文は複数の行アイテムを持つ；製品は複数カテゴリに属する）。
• 制約と検証：必須フィールド、ユニークキー、基本的なレンジ、列挙に類するステータス、簡単な参照整合性ルール。
• APIの表面：CRUDエンドポイント、リクエスト／レスポンスの形、ページングパターン、エラーフォーマット、時にはバージョン提案。

ビジネス文脈がないと決められないこと

AIは「典型的」なパターンを推測できますが、要件が曖昧またはドメイン固有の場合に正しいモデルを信頼して選べるわけではありません。AIは以下のような実際のポリシーを知らないでしょう：

• 「ユーザー」とは何を指すのか（ロール？組織？ゲストアカウント？）。
• どのフィールドが法的に必須か、機密か、保持ルールの対象か。
• どの操作を監査可能／可逆／承認必要にするか。
• ステータスの真の意味（例：cancelledとrefundedとvoidedの違い）。

正しい期待値：コパイロットであって最終決定者ではない

AIの出力は迅速で構造化された出発点として扱ってください。オプションを探るのに有用ですが、そのまま出荷できる仕様ではありません。あなたの仕事は明確なルールとエッジケースを与え、AIの出したものをジュニアエンジニアの最初の下書きと同じようにレビューすることです：役立つこともあるが、微妙に誤っていることもあります。

AI出力の品質を決める入力

AIはスキーマやAPIを素早く下書きできますが、バックエンドがプロダクトに「フィット」するための欠けた事実を発明することはできません。最高の結果は、AIを迅速なジュニア設計者として扱い、明確な制約を与えてオプションを提案させるときに得られます。

AIが本当に必要とする入力

テーブルやエンドポイントを依頼する前に、次をまとめてください：

• コアエンティティと定義：存在するオブジェクト（例：User、Subscription、Order）とそれぞれがビジネス上で何を意味するか。
• 主要ワークフロー：サインアップ、チェックアウト、返金、承認などの主要な流れと移行する状態。
• ロールと権限：誰が何をできるか（admin、staff、customer、auditor）と制限事項。
• レポーティング／解析要件：後で答える必要がある質問（月次収益、コホートリテンション、SLA指標）、およびグループ化の次元。
• 統合と外部ID：決済プロバイダ、CRM、IDシステムと、保存すべきID。
• スケールとパフォーマンス期待：概算規模（数百件対数百万件）、レイテンシ期待値。
• コンプライアンスと保持：GDPR/CCPA、監査ログ、データ削除ルール、データ居住性、保持期間。
• 運用の現実：バックフィル、インポート、手動オーバーライド、サポートチームが編集する必要があるシナリオ。

要件が曖昧だと脆いモデルになる理由

要件が不明瞭だと、AIはデフォルトを「推測」しがちです：あちこちに任意フィールド、一般的なステータスカラム、明確でない所有者、命名の不整合。これにより見た目は合理的でも、権限、レポーティング、エッジケース（返金、キャンセル、部分出荷、複数段階承認）で使用時に壊れやすいスキーマになります。後でマイグレーションや回避策、混乱したAPIの代償を払うことになります。

コピーして使える要件テンプレート

プロンプトに貼って使える出発点：

Product summary (2–3 sentences):

Entities (name → definition):
- 

Workflows (steps + states):
- 

Roles & permissions:
- Role:
  - Can:
  - Cannot:

Reporting questions we must answer:
- 

Integrations (system → data we store):
- 

Constraints:
- Compliance/retention:
- Expected scale:
- Latency/availability:

Non-goals (what we won’t support yet):
- 

AIが最も役立つ領域：速度、一貫性、網羅性

AIは速い下書きマシンとして扱うと最も効果的です：数分で妥当な初回データモデルとそれに対応するエンドポイント群をスケッチできます。この速度は作業のやり方を変えます—出力が魔法のように「正しい」からではなく、具体的なものを即座に反復できるからです。

速度：白紙から動くスケルトンへ

最大の利点はコールドスタートを排除することです。短いエンティティ説明、主要ユーザーフロー、制約を与えれば、AIはテーブル／コレクション、関係性、ベースラインのAPI表面を提案できます。デモが必要なときや要件がまだ安定していない探索フェーズで特に有用です。

速度の恩恵が最も大きいのは：

• 実データフローで概念を検証するプロトタイプ
• 「十分に良い」構造で事足りる内部ツール
• 部分的に書き換えを前提とした製品の初期反復

一貫性：退屈な決定を毎回同じように

人間は疲れてぶれますが、AIはぶれにくいので次のような繰り返しに強みがあります：

• 一貫した命名（例：createdAt、updatedAt、customerId）
• 予測可能なエンドポイント形（/resources、/resources/:id）とペイロード
• 標準的なページング・フィルタリングパラメータ

この一貫性によりドキュメント化、テスト、引き継ぎが楽になります。

網羅性：「エンドポイントを忘れていないか？」

AIは完全性に優れることが多いです。CRUDセットと共通操作（検索、一覧、バルク更新）を要求すれば、急いで作る人より包括的な出発点を生成することが多いです。

よくある簡単な改善は標準化されたエラー形です：全エンドポイントで統一されたエラー封筒（code, message, details）を最初から持つと、後で混在することを防げます。

重要なマインドセット：AIに最初の80%を素早く作らせ、残り20%（ビジネスルール、エッジケース、モデルの「なぜ」）に時間をかけて判断すること。

AI生成スキーマの典型的な失敗モード

AI生成のスキーマは一見「綺麗」に見えます：整ったテーブル、妥当な名前、ハッピーパスに合った関係性。しかし問題は実データや実ユーザー、現実のワークフローがシステムに来たときに表面化します。

正規化：やり過ぎか不足か

AIは両極に振れることがあります：

• 過度な正規化：あらゆる属性を別テーブルに分けすぎて、典型クエリが高コストになりジョインが増える。
• 過少な正規化：同じテーブルに繰り返しのフィールドを詰め込んで（複数の住所カラム、冗長なステータスフラグ）、検証や更新が困難になる。

簡易的な臭いテスト：よく使われるページに6回以上のジョインが必要なら過度に正規化している可能性が高い。更新のたびに多くの行を書き換えるなら過少正規化の疑い。

本番で重要になるエッジケースの欠如

AIは「退屈な」要件を省略しがちです：

• マルチテナントデータ：tenant_idを忘れる、ユニーク制約にテナントスコープを入れない。
• ソフトデリート：deleted_atを追加してもユニーク制約やクエリが削除済み行を除外しない。
• 監査：created_by/updated_byや変更履歴、イミュータブルなイベントログがない。
• タイムゾーン：dateとtimestampを混在させ、UTC保存とローカル表示を明確にしない。

一意性・ライフサイクルに関する誤った仮定

AIは次のように推測することがあります：

• フィールドがグローバルにユニークだと仮定するが実際はテナント単位でのみユニーク（例：invoice_number）
• オンボーディング中は任意なフィールドを必須と仮定する
• 単一ステータスで十分とするが実際はドラフト → 有効 → 停止 → アーカイブのような状態遷移が必要

これらのエラーは後に厄介なマイグレーションやアプリ側の回避策として現れます。

パフォーマンスの見落とし

多くの生成スキーマはどうクエリするかを反映していません：

• よく使うフィルタに対する複合インデックスがない（例：tenant_id + created_at）
• 「ホットパス」（最新アイテム、未読カウント）の対策がない
• インデックス戦略のないJSONフィールドへの依存

アプリが実行するトップ5のクエリをモデルが説明できないなら、スキーマ設計は信頼できません。

API設計：AIが得意なことと間違いやすいこと

AIは「標準的に見える」APIを生成するのは得意です。人気のあるフレームワークや公開APIのパターンを模倣するため、時間短縮になります。リスクは、見た目に妥当に見えるものを最適化するあまり、あなたのプロダクトやデータモデル、将来の変更に合わない設計になる点です。

AIがだいたい正しくやること

リソースモデリングの基本。 明確なドメインがあれば、AIは妥当な名詞とURL構造（例：/customers, /orders/{id}, /orders/{id}/items）を選ぶ傾向があります。一貫した命名規則を繰り返すのも得意です。

一般的なエンドポイントのスキャフォールド。 リスト／詳細、create/update/delete、予測可能なリクエスト／レスポンス形を含めることが多いです。

ベースラインの慣習。 明示的に要求すればページング、フィルタ、ソートを標準化できます（例：?limit=50&cursor=... や ?page=2&pageSize=25、?sort=-createdAt、?status=active など）。

AIがよく間違うところ

漏れ出る抽象化（Leaky abstractions）。 実装詳細を直接表現したリソース（結合テーブルや冗長カラムをそのまま公開する）は使いにくく、後で変更が難しいAPIになります。例：/user_role_assignments はユーザーに対する「役割」概念としては不適切。

エラー処理の不一致。 時に 200 でエラーを返したり、4xx/5xx の使い分けが混在したりすることがあります。明確な契約を設けてください：

• 適切なHTTPステータス（400、401、403、404、409、422）を使う
• 一貫したエラー封筒（例：{ "error": { "code": "...", "message": "...", "details": [...] } }）

バージョニングが後回しにされる。 多くのAI生成設計はバージョン戦略を省略します。Path versioning（/v1/...）かヘッダベースか、ブレイキングチェンジのトリガーを初日から決めておくべきです。

覚えておくべき良い指針

AIは速度と一貫性のために使い、API設計はプロダクトインターフェースとして扱ってください。もしエンドポイントがDBをそのまま反映しているなら、それはAIが生成しやすい形を優先したサインです—長期の使いやすさを犠牲にしている可能性があります。

管理を失わずにAIを使う実践的ワークフロー

AIを高速なジュニア設計者として扱い、ドラフトを出させつつ設計の意図とテスト駆動で制御を保ちます。vibe-codingツール（例：Koder.ai）を使う場合、この責任の分離はさらに重要になります：プラットフォームは素早くバックエンドを下書き・実装できますが、不変条件、認可境界、マイグレーションルールはあなたが定義する必要があります。

繰り返し可能なループ：prompt → draft → review → tests → revise

まずドメイン、制約、「成功の定義」を明確にしたタイトなプロンプトで始め、概念モデルを先に出力させます（エンティティ、関係、不変条件）。

その後、次の固定ループで反復します：

1. Prompt：要件、非ゴール、スケール仮定、命名規則を記述する。
2. Draft：AIに概念モデル＋初回スキーマ＋API契約を提案させる。
3. Review：ドメイン的整合性、エッジケース、一貫性をチェックする。
4. Tests：決定をコード化するテスト（バリデーション、認可、冪等性、マイグレーション安全）を生成・実行する。
5. Revise：レビュー結果やテスト失敗をフィードバックして修正させる。

このループはAIの提案を証明可能な成果物に変えるので、単なる文章ではなく実行可能な根拠を残します。

概念モデル、物理スキーマ、API契約を分ける

三つの層を明確に分けておきます：

• 概念モデル：ビジネスが気にすること（例：「Subscriptionは一時停止できる」「Invoiceは購入時のプラン価格を参照する」）
• 物理スキーマ：保存方法（テーブル／コレクション、インデックス、制約、パーティショニング）
• API契約：クライアントがどう扱うか（リソース、リクエスト／レスポンス、エラー、バージョニング）

AIにこれらを別セクションで出力させると、例えば新しいステータスやルールが追加されたときにまず概念レイヤを更新し、スキーマとAPIはそれに合わせて整合させるという流れが作れます。

軽量な設計ノートで決定を追跡する

各反復は必ず痕跡を残すべきです。短いADRスタイルの要約（1ページ以内）を使って：

• Decision：選んだ内容（例：「ソフトデリートは deleted_at で実装」）
• Rationale：なぜその選択をしたか（監査要件、復元フロー）
• Alternatives considered：検討した代替案と棄却理由
• Consequences：マイグレーション影響、クエリ複雑さ、API挙動

フィードバックをAIに入れるときは、関連する決定ノートをそのまま含めてください。モデルが過去の選択を「忘れる」ことを防ぎ、数ヶ月後のチームにも意図が伝わります。

より良いスキーマ／APIを生成するプロンプト例

プロンプトは仕様文書を書くように扱ってください：ドメインを定義し、制約を述べ、具体的な出力形式（DDL、エンドポイント表、例）を要求します。目的は「創造的であること」ではなく「正確であること」です。

制約付きエンティティと関係のプロンプト例

データモデルと整合性を保つルールを同時に要求してください。例：

• 「User, Plan, Subscription, Invoice を含むサブスクリプションのリレーショナルスキーマを設計してください。多重度、ユニーク制約、ソフトデリート戦略を含めること。ルール：1ユーザーにつきアクティブなサブスクリプションは1つ。Invoiceは購入時のプラン価格をイミュータブルに参照する。通貨はISOコードで保存。タイムスタンプはUTC。」

既に社内慣習があるなら明示してください：命名スタイル、IDタイプ（UUID vs bigint）、nullable方針、インデックス期待。

エンドポイントと契約のプロンプト例

ただルートの一覧を求めるのではなく、明確な契約表を要求します。例：

• 「Subscription管理のRESTエンドポイントを提案してください。各エンドポイントについて：メソッド、パス、認証、クエリパラメータ、リクエストJSON、レスポンスJSON、エラーコード、冪等性のガイダンスを含めること。成功例と二つの失敗例を示すこと。」

ビジネス挙動（ページングスタイル、ソート候補、フィルタ仕様）も指定しましょう。

マイグレーションと後方互換性のプロンプト例

リリース単位で考えさせます。例：

• 「Customerにbilling_addressを追加する。安全なマイグレーション計画を示せ：順次マイグレーションSQL、バックフィル手順、機能フラグによるロールアウト、ロールバック戦略。APIは30日間互換性を保つ。旧クライアントはフィールドを省略可能。」

避けるべき曖昧なプロンプト

曖昧な要求は曖昧な設計を生みます。避ける例：

• 「EコマースアプリのDBを設計して」(広すぎる)
• 「スケーラブルで安全にして」(定量的な制約がない)
• 「最高のスキーマを生成して」(ドメインルールがない)
• 「すべてのAPIを作って」(境界や優先順位がない)

より良い出力が欲しければ、ルール、エッジケース、成果物の形式を明示してください。

出荷前に人間が確認すべきチェックリスト

AIはまずまずのバックエンドを下書きできますが、本番に出す前には人間の確認が不可欠です。このチェックリストを“リリースゲート”として使ってください。自信を持って答えられない項目があれば、出荷前に修正してください。

スキーマのチェック（テーブル、コレクション、カラム）

• 主キー：各テーブルに明確なPKがあるか。UUIDを使う場合は生成戦略（DBかアプリか）とインデックスを確認する。
• 外部キーと制約：実際に関係があるところにFK制約を追加。ON DELETE/ON UPDATE のルール（restrict, cascade, set null）は意図的か確認。
• 一意性：メールや外部ID、複合制約（例：(tenant_id, slug)）はDBで強制する。
• Null許容：あらゆるnullableフィールドを見直す。「不明」と「空」は異なる場合があるなら明示的にモデル化する。
• インデックス：頻繁に使うフィルタ／ソート／ジョインにインデックスを追加。低カード性のフィールドに不必要なインデックスを作らない。
• 命名の一貫性：単数／複数、_idサフィックス、タイムスタンプ命名などの規約を決めて統一する。

変更しにくいデータ整合性の決定

書面でルールを確認する：

• 参照整合性：どの関係が絶対に壊れてはならないか。どれがベストエフォートでよいか。
• カスケードルール：親が削除されたとき、子は削除するか孤立させるかブロックするか。
• ソフトデリート戦略：ソフトデリートを使うなら、クエリが削除済みを再表示しないこと、ユニーク制約が削除済み行を無視するかどうかを決める。

APIのチェック（挙動と安全性）

• 認証・認可：各エンドポイントを誰が呼べるか、特にマルチテナントでのアクセス範囲を明確にする。
• バリデーション：型、レンジ、フォーマット、フィールド間ルールを検証。DBエラーに依存しないこと。
• レート制限と悪用対策：ユーザー／トークン／IP ごとに適切なデフォルトを設ける。
• 冪等性：作成／支払いのような操作は冪等キーや決定的リクエストIDをサポートする。
• エラーの一貫性：エラー形とHTTPコードを標準化。エラーメッセージが内部情報を漏らさないこと。

マージ前に「ハッピーパス＋ワーストパス」レビューを行ってください：通常のリクエスト、無効なリクエスト、不正なリクエスト、高負荷シナリオ。APIが驚くような挙動をするなら、それはユーザーも驚くということです。

AI設計バックエンドのテスト戦略

AIはスキーマとAPI表面を素早く生成できますが、実トラフィック、実データ、将来変更下で正しく振る舞うことを証明できません。AI出力を草案と見なし、テストで挙動を固定してください。

APIの契約テスト

リクエスト／レスポンス／エラー仕様を検証する契約テストから始めます。小さなスイートを用意して実際のインスタンス（またはコンテナ）に対して実行してください。

重点項目：

• ステータスコードとエラーボディ（400 vs 404 vs 409）
• バリデーションのエッジケース（空文字、過大ペイロード、予期外フィールド）
• ページングとソートの安定性（順序の一貫性、カーソルの正しさ）
• 冪等性（リトライ時の安全性、冪等キーを使う場合の挙動）

OpenAPI仕様を公開するならそこからテスト生成できますが、仕様が表現できない部分（認可ルール、ビジネス制約）については手書きテストを追加してください。

マイグレーションテストとロールバック計画

AI生成スキーマは運用上の詳細（安全なデフォルト、バックフィル、可逆性）を見落としがちです。マイグレーションテストを追加して：

• 空DBと「汚れた」古いスナップショット、両方からマイグレーションを適用する
• バックフィル後に制約（ユニーク、FK）が期待通り動作することを検証する
• 各マイグレーションについてロールバックまたはフォワード修正プランを用意する

本番用のスクリプト化されたロールバック手順を持っておくこと。マイグレーションが遅い、ロックする、互換性を壊す場合の対処法を明確にしておく。

実際のクエリパターンに紐づいた負荷／性能テスト

汎用エンドポイントでベンチするのではなく、代表的なクエリパターン（トップの一覧ビュー、検索、ジョイン、集計）をキャプチャして負荷テストしてください。

測定項目：

• エンドポイントごとのp95/p99レイテンシ
• DBのクエリ数と遅いクエリ
• インデックスの使用状況（欠落しているインデックス）

ここでAI設計が破綻することが多いです：見た目は合理的でも負荷下では高コストなジョインを生むテーブル設計。

セキュリティテストの必須項目

自動化されたチェックを追加：

• 認可ルール（ユーザAがユーザBのデータにアクセスできない）
• インジェクション（SQL/NoSQL、パス・トラバーサル、JSONインジェクション）
• 機密データの扱い（ログに秘密情報が出ない、フィールドのマスキング、必要に応じた暗号化）

基本的なセキュリティテストだけでも、AIの最も高コストな間違い（動作はするが過度に露出するエンドポイント）を防げます。

マイグレーション、リファクタ、長期保守性

AIは良い「バージョン0」スキーマを出すことはできますが、バックエンドはバージョン50まで生き残ります。長期的に耐えるか崩れるかの差は、どのように進化させるか（マイグレーション、制御されたリファクタ、意図の文書化）にあります。

AI生成スキーマを安全に進化させる

すべてのスキーマ変更をマイグレーションとして扱ってください。AIが「ただテーブルを変えればいい」と提案しても、明確で可逆的な手順を踏みます：まず新しいカラムを追加、バックフィル、その後制約を厳しくする。検証されるまでは破壊的な変更（リネーム／ドロップ）は避けるべきです。

AIにスキーマ更新を依頼する際は、現在のスキーマとあなたのマイグレーションルール（例：「カラムを削除しない。expand/contract戦略を使う」）を含めてください。AIが理論上正しいが本番ではリスクの高い変更を提案する確率が下がります。

ブレイキングチェンジを混乱なく扱う

ブレイキングチェンジは単発の出来事ではなく移行です：

• 非推奨化：古いフィールド／エンドポイントをログして使われているか確認しつつ残す
• 二重書き：移行期間中は古い構造と新しい構造の両方に書き込む
• バックフィル：一度だけか漸進的に新構造を埋めるジョブを走らせる

AIはステップバイステップの計画（SQLスニペットやロールアウト順序）を出すのに有用ですが、ロックや長時間トランザクション、バックフィルの再開性など実行時影響はあなたが検証してください。

全部書き換えずにデータモデルをリファクタする

リファクタは変更を局所化することを目標にしてください。正規化、テーブル分割、イベントログ導入が必要なら互換レイヤ（ビュー、変換コード、シャドウテーブル）を使い、既存のAPI契約を保持します。AIにAPI互換性を保つリファクタ案と、クエリ／インデックス／制約で何が変わるかを列挙させてください。

将来のプロンプトが一貫性を保つよう前提を文書化する

長期的なドリフトの多くは次のプロンプトが初期意図を忘れることから始まります。短い「データモデル契約」文書を用意しておきましょう：命名規則、ID戦略、タイムスタンプの意味、ソフトデリート方針、不変条件（例：「order totalは導出されるもので保存しない」）。社内ドキュメント（例：/docs/data-model）にリンクして将来のプロンプトで再利用してください。

セキュリティとプライバシーの考慮点

AIはテーブルやエンドポイントを素早く草案化できますが、リスクの所在はAIが負いません。セキュリティとプライバシーをプロンプトに明示的に入れ、レビューで検証してください—特に機密データ周り。

まずはデータ分類から

スキーマを受け入れる前にフィールドを感度レベルでラベル付けしてください（public、internal、confidential、regulated）。この分類が暗号化、マスキング、最小化の判断基準になります。

例：パスワードは決して保存しない（ソルト付きハッシュのみ）、トークンは短命で暗号化、メール／電話などのPIIは管理画面やエクスポートでマスク。不要なフィールドは保存しないでください—AIはしばしば「あると便利」な属性を追加して露出面を増やします。

アクセス制御：RBAC vs ABAC

AI生成APIは単純な「ロールチェック」をデフォルトにしがちです。RBACは理解しやすい一方で所有権ルール（ユーザーは自分の請求書のみ閲覧可能）やコンテキストルール（サポートはアクティブなチケット中のみ閲覧可）には弱いです。ABACはこれらを扱える一方で明確なポリシーが必要になります。

どちらのパターンを採用するかを明示し、特に一覧／検索エンドポイントで一貫して適用することを保証してください—これらは情報漏洩のポイントになりがちです。

機密フィールドの誤ログを防ぐ

生成されたコードはリクエストボディやヘッダ、DB行をエラー時に丸ごとログすることがあります。これはパスワード、認証トークン、PIIをログやAPMへ漏らします。デフォルトを次のように設定してください：構造化ログ、ログするフィールドの許可リスト、シークレットのレダクション（Authorization, cookies, reset tokens）を行い、検証失敗時に生のペイロードをログしない。

プライバシー、保持、削除

初日から削除対応を設計してください：ユーザー操作による削除、アカウント解約、“忘れられる権利”ワークフロー。データクラスごとの保持期間（監査イベント vs マーケティングイベント）を定義し、何がいつ削除されるかを証明できるようにします。

監査ログを保持する場合は最小限の識別子のみ保存し、厳しいアクセス制御をかけ、エクスポートや削除手順を文書化してください。

AIを使うべき時（と使うべきでない時）

AIは速いジュニアアーキテクトのように扱うのが最適です：最初の下書きは得意でも、ドメインで重要なトレードオフの判断は弱いです。正しい問いは「AIが私のバックエンドを設計できるか？」ではなく「AIに任せて安全な部分はどこか、専門家の管理が必要な部分はどこか？」です。

適している場面：ドラフト、プロトタイプ、既知のパターン

AIは時間を節約できます：

• 小さなプロトタイプ、内部ツール、学習目的のMVP
• 既知の制約を持つCRUD中心のシステム
• 白紙からの出発：初期スキーマ、API表面、命名規則の生成

これらの場合、速度、一貫性、網羅性が価値を生みます—特にシステムの振る舞いを知っていて間違いに気付ける場合。

適さない場面：規制対象、高リスク、ドメイン重視のシステム

AI生成設計をインスピレーション以上に頼るべきでない分野：

• 金融：台帳、突合、完全な監査トレイル、冪等性が厳密に求められる場面
• 医療：患者データ、同意モデル、保持ルール、相互運用性制約
• 安全クリティカル分野：「妥当な仮定」が高コストな事故につながる領域

これらの領域ではドメイン知見がAIの速度を上回ります。法務、臨床、会計、運用に関する微妙な要件はプロンプトに含まれていないことが多く、AIは自信満々にギャップを埋めてしまいます。

決定ガイド：ドラフトはAIに、最終承認は人間に

実践的ルール：AIに選択肢を提案させ、人間がデータモデルの不変条件、認可境界、マイグレーション戦略に最終承認を与えること。もしスキーマとAPIに対して責任者が明確でないなら、AI設計のバックエンドをそのまま出荷してはいけません。

次のステップ

ワークフローとガードレールを評価したければ、/blog の関連記事を参照してください。チームにこれらの実践を適用する支援が必要な場合は /pricing をご覧ください。

チャットで反復し、動くアプリを生成し、ソースコードのエクスポートやロールバック対応のスナップショットで制御を保つエンドツーエンドのワークフローを希望するなら、Koder.ai はまさにそのような構築とレビューのループに向いた設計です。