Amazon OpenSearch Serverless NextGen と Amazon Bedrock (Claude) を組み合わせた自然言語検索 DSL 変換を試す

タロット・おみくじ・手相の3つのClaude API連携アプリを通じて、個人開発で一貫して守ってきた設計パターンを整理。決定的ロジックとAI解釈の分離、プロンプトの役割・文章量・形式の明示、APIキーのセキュアストレージ管理といった共通アーキテクチャから、テキスト入力から画像入力への拡張まで、段階的な型の応用方法を事例で解説。

Claude を用いた e-Stat 統計データ取得では、エラーが表示されず内容が間違う「通ってしまうバグ」が発生しやすい。この対策として、ワークフロー定義書・失敗パターン台帳・検証コードの 3 ファイル体制に固めることで、モデルの判断を最小化し、実行と報告のみに限定することで安定性を確保できる。

OpenAI が GPT-5.6 を全ユーザーに解放したことで、モデル選択の重要性が高まった。6つの実戦ケースの比較テストより、コーディング・長文分析・自律エージェント実行では Claude Fable 5 が優位、画像解析・生成・速度では GPT-5.6 が優位であり、用途に応じた使い分けが必須となった。

ChatGPT・Claude・Gemini のチャットUI で動作したプロンプトが API で異なる結果になる原因を、モデルバージョンの不一致と隠れたデフォルト設定の 2 軸で分析。ピン留めバージョン指定・パラメータ明示・System Prompt 再現などの実装チェックリストと各プロバイダーの仕様差を整理し、プロトタイプから本番移行時の落とし穴を解説。