個人開発のAIツールにStripe決済フローを実装してみた（コードより『日本でカード決済を受ける手続き』が大変だった）

弁当のおかずをAIが提案するPWA「おかずAI」を Claude API（claude-haiku-4-5）で個人開発。APIキーをサーバー側（Vercel Functions）に隠す構成、Firebase Auth と App Check による多層の不正利用対策、Firestore トランザクションによるレート制限実装など、AI系個人開発の実践的な知見を共有。

Amazon Bedrock で利用可能になった Gemma 4 31B と Claude Sonnet 4.6 を、請求書・給与明細・出張旅費精算書の OCR・構造化抽出で比較検証。料金・速度・精度の 3 点から、モデル選定時のコストと精度のバランス検討を支援する実測データを報告している。

8年物の EC2 を含む複雑な AWS 環境で、READ ONLY IAM を用意して Claude と AWS CLI を組み合わせ、構成を整理し無駄なリソースを特定。使われていないインスタンス、ダッシュボード、ピアリングの設定、サポート終了バージョンの追加課金など複数の無駄を発見し、月数千ドル規模のコスト削減を実現。本質的な価値は新参者が歴史を尊重しながら関係者を巻き込み、段階的にインフラの問題を解決するプロセスにあった。

Claude API の請求は入力・出力トークン単位だが、本番環境では会話履歴・RAG・ツール定義・リトライなど複数要因でコストが膨らむ。タスクごとのルーティング、出力上限設定、コンテキストキャッシュ、機能別ログにより品質を保ちながらコスト削減できる。