美容医療 AI相談の安全設計：体験・コスト・ガバナンスを両立させるフロントエンド実装

Claude・GPT・Gemini・Grok・DeepSeek など主要 LLM について、2026年9月時点の料金・コンテキストウィンドウ・性能を横並びで整理。各社の個別ベンチマークはハネス・測定日・推論強度の設定がモデルごとに異なるため、第三者機関 Artificial Analysis による同一条件計測の「Intelligence Index」を軸に比較表を提供。

Claude.ai のカスタムコネクタで MCP サーバーを接続する際、OAuth 2.1 + PKCE、Dynamic Client Registration（/register エンドポイント）、Authorization Server Metadata の実装が必須となる。認証なしでの接続やURLトークン埋め込みは仕様上不可で、トランスポートは Streamable HTTP のみ対応という制約がある。

Claude Fable 5.1 へ既存エージェントを移行する際、モデルID とシステムプロンプトの変更だけでは API 互換性と会話継続性の問題が残る。thinking 設定、tool_choice 指定、メッセージ履歴管理、UI 層など四層に分けた実装チェックが必須。API 設定→会話ハーネス→プロンプト→Evals の順で修正し、新モデル上で再評価する必要がある。

個人のネットショップ向けに、Shopify売上とInstagramデータを自動取得してClaudeで分析し、週次レポートをLINEで配信する自動化を4ヶ月運用していたが、API失敗時に挿入されたモックデータ（¥128,500、フォロワー+25人等）がClaudeに実績として分析され、12週中7週で架空の施策提案が生成されていた。データ取得失敗を「もっともらしい数字」「空の配列」などで翻訳すると、下流では正常な値に見え、誤った意思決定につながる。