目的・成功基準・Eval
対象業務、許容誤差、リリース条件、定量評価と人間の確認手順。
AI production readiness / Light diagnostics
PoCでは動いていたAIが、本番運用で静かに壊れる。その兆候を、設定・ログ・構成から整理します。
AIシステムの本番化を検討している企業向けに、OWASP、NIST、クラウド運用の公式ガイダンスに照らし、見落としやすいリスクと優先課題を可視化する入口の診断です。
診断の適合を確認するWho it is for
生成AIやRAGのPoCは動いたが、本番公開の判断材料が足りない。
エラーにはならない精度低下や、API変更の影響を把握できていない。
ログの機密情報、トークンコスト、フォールバック設計に不安がある。
本格的な運用監視を検討する前に、優先課題を整理したい。
12 production-readiness checks
受領した範囲の証拠に基づき、確認済み・要改善・未確認を分けます。
対象業務、許容誤差、リリース条件、定量評価と人間の確認手順。
直接・間接入力への境界、敵対的テスト、高リスク操作の承認。
PII、認証情報、社内データの入力・ログ・出力への残存。
モデル、ライブラリ、データ、外部APIの出所・更新・依存リスク。
データ汚染、権限分離、埋め込み・検索・文書更新の弱点。
生成結果をコード、画面、外部システムへ渡す前の検証と無害化。
ツール実行権限、最小権限、行動上限、Human-in-the-loop。
秘密情報をプロンプトへ依存させていないか、漏洩時の影響範囲。
根拠追跡、引用整合、重要判断での検証と過信防止。
タイムアウト、フォールバック、モデル変更、劣化検知、ロールバック。
レート制限、利用上限、ループ停止、キャッシュ分離、コスト警告。
リクエスト追跡、品質・安全・費用の監視、通知、責任者、対応手順。
本診断は認証取得、規格への完全準拠、セキュリティ監査を保証するものではありません。対象システムに関係する管理策を、提供された証拠の範囲で照合します。
Inputs & outputs
Input
秘密・PIIを除外した範囲で確認します。共有方法と保持期間は事前に合意します。
Output
未実測の項目を「正常」「稼働中」とは判定しません。
Scope boundary
本診断は、提供いただいた情報をもとに分析と助言を行うものです。本番リリースの最終判断と運用責任はお客様に帰属します。継続監視やSLAが必要な場合は、本業のAIOps MSPへ接続します。
Path to operation
リスクと優先課題を整理
証拠に基づく詳細診断
継続監視・障害対応・改善
Before consultation
初回連絡では、システムの概要だけを確認します。技術資料の共有は、対象範囲と安全な受渡方法を合意した後です。
Initial intake / 5 items
会社名・お名前・役職返信先はメールの送信元を使用します。
AIシステムの用途誰の、どの業務を支援するものか。
現在の段階企画、PoC、社内利用、本番前、本番稼働中。
いま困っていること判断できないこと、不安なことを文章で。
希望時期本番予定日または診断を希望する時期。
実ログ、プロンプト全文、ソースコード、APIキー、パスワード、顧客・従業員の個人情報、社外秘ファイル。
メーラーが開き、上記5項目の下書きが入ります。送信前に内容を確認してください。
What happens next
ライト診断で扱える段階と範囲かを確認します。
必要資料、匿名化、受渡方法、保持期間を決めます。
対象範囲を確認後、価格、日程、成果物を案内します。
確認済み・要改善・未確認と、優先3項目を返します。