#AIコーディング

複数の顧客や組織のGoogle Cloudを1台で扱い、作業をAIエージェントに任せている人向け。gcloudの構成を分けてもアプリ用の認証（ADC）は1つで、OpenTofuは別組織の認証で動く。分け方と確かめさせることをまとめた。

利用者がAPI keyを貼って使う静的サイトのツールを、AIと一緒に守りたい人向け。「大きな穴はない」「送れない」と言い切り、不具合はこちらのブラウザを疑い続けるAIに、筆者がどこで問い返し、どこで問い返し損ねたかをまとめた。

会議の文字起こしで手元のMacが重い人向け。音声を外のAPIに出すかをAIと決めた対話から、前提を測らせる・普段の運用と比べる・実装前に障害を潰させる・本物の会議で比べる、の4つの問い返しと34分の実測をまとめた。

デプロイが「ポートで待ち受けられない」で落ち続け、アプリのログも出ない人向け。Cloud Runの起動失敗の原因が依存更新だった実例から、本番と同じ条件で再現させ、版を1つずつ入れ替えて切り分けるAIエージェントへの指示をまとめた。

マルチテナントのアプリで、一覧はテナントで絞れているのに、書き込みで受け取ったIDが他テナントの行を指していないか確かめたい人向け。自分のアプリでの確かめ方と、3つの守り方の比較、AIエージェントへの指示をまとめた。

AIにフロントエンドを任せると「テストは通るのに表示が崩れている」がよく起きます。自動開発ループに「実際にブラウザで見て確かめる」工程を足す設計を、実装で踏んだ勘所とあわせて整理しました。

AIが書いたテストの「緑」を、そのまま信じて次に進んでいないだろうか。品質ゲート全体ではなく、テストの信頼性だけに絞って——緑が保証すること・しないこと、緑の嘘を見抜く設計を整理します。

Claude CodeやCodexの月額料金だけ見て「これで業務を自動化できるなら安い」と思うと、実際に業務を回すまでの隠れコストを見落とします。料金以外に何にコストがかかるかを構造で整理します。

AIで試作（PoC）まではできた。でも監視・障害対応・認証・データ整合性で詰まって本番に乗らない——「動くデモ」と「業務で回り続けるシステム」の間にある壁を分解し、超え方を整理します。