LLM で SNS 投稿を月 200 本自動生成するアーキテクチャ設計

actAVA.aiが発表したCHI-Benchは、75種類の実際の医療ワークフローを再現するベンチマークで、Claude Opus 4.6を含む30のAIエージェントの成功率は28%以下だった。連続処理では96%以上が失敗し、AI同士の連携では成功率0%。医療現場でのAI代替導入は現段階では危険性が高い。

サンフランシスコで開催された Anthropic Partner Basecamp (パートナー向けエンゲージメントプログラム) に参加。世界各国のエンジニア・コンサルタントが 2 日間のハンズオンで、プロンプトエンジニアリング、Evaluations、推論最適化、コンテキストエンジニアリングなど、プロダクションレベルの AI を構築するための実践的ケイパビリティを習得。

中古バイクポータルサイトで、DBクエリ→データ整形→Claude API→グラフ画像生成→DB保存を1スクリプトで実行し、3-4時間かかる記事作成を自動化。7つのフェーズで構成された実装により、データ駆動のSEO戦略を効率化。

個人開発の AI ニュース配信 SaaS で Claude API を採点パイプラインに組み込む際、Prompt Caching の採用を検討した実例。モデル別の最小トークン数の違い、キャッシュスコープの仕様変更、silent failure リスク等、本番投入前に決定すべき 6 つの設計判断（prefix の置き場所、最小トークン数の選択、ワークスペース分割、ブレイクポイント数、無効化トリガー、キャッシュ対象データ）を具体的なコスト試算を交えて整理。