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PoC本番化チェックリスト（20項目）

対象: ペルソナB

PoC本番化チェックリスト（20項目）

配布形式: PDF（A4 4〜6ページ）、Markdown版
対象: AI/IT事業者、DX部門、開発リーダー、技術者
所要時間: 評価30〜60分

はじめに

業界調査（Gartner 2024-07、2025年末更新）によれば、生成AI PoCの30〜50%が本番運用に進まずに放棄されています。原因の多くは技術ではなく、本番運用に必要なWeb/クラウドエンジニアリングの要素が抜けていることです。

本チェックリストは、PoCを本番に乗せる際に確認すべき20項目を、4カテゴリで整理したものです。

使い方

  1. 設計段階: PoC開始時にこのリストを参照
  2. 本番化フェーズ: PoCを本番化する直前に対応状況を確認
  3. 運用フェーズ: 本番リリース後、3ヶ月ごとに再点検

各項目について、対応状況を ✓（対応済）／△（部分対応）／✗（未対応）／ー（不要） で記入してください。

カテゴリ1: インフラ（5項目）

☐ 1-1: IaC（Infrastructure as Code）化

確認内容

  • Terraform、Pulumi、CDK等で本番環境がコード化されている
  • 開発・ステージング・本番環境が同じコードベースで管理されている
  • 設定変更はPull Requestでレビュー可能
  • 重要リソース（DB、Secrets）に削除防止設定がある

評価: ✓ ／ △ ／ ✗ ／ ー

メモ: ________________________

☐ 1-2: CI/CD パイプライン

確認内容

  • mainブランチへのマージで自動テスト・自動デプロイ
  • 本番デプロイには手動承認ステップがある
  • LLM呼び出しはモック化され、CIコストが抑えられている
  • ロールバック手順が整備されている

評価: ✓ ／ △ ／ ✗ ／ ー

メモ: ________________________

☐ 1-3: マルチAZ構成

確認内容

  • アプリケーションサーバーが複数AZに分散配置されている
  • DBがMulti-AZ構成またはレプリカ構成
  • ロードバランサーがマルチAZでヘルスチェック設定済み
  • 単一AZ障害でサービス停止しない構成になっている

評価: ✓ ／ △ ／ ✗ ／ ー

メモ: ________________________

☐ 1-4: バックアップとリストア

確認内容

  • DBのポイントインタイムリカバリ設定済み
  • 重要データのクロスリージョンバックアップあり
  • リストア手順書がある
  • 年1回のリストアリハーサルを実施している
  • RPO/RTOが定義されている

評価: ✓ ／ △ ／ ✗ ／ ー

メモ: ________________________

☐ 1-5: コスト監視と予算アラート

確認内容

  • AWS Budgets / GCP Budgets等で月次予算を設定
  • 50%、80%、100%の段階でアラート設定
  • LLM API利用料を別途追跡
  • ユーザー単位・機能単位のコスト集計が可能

評価: ✓ ／ △ ／ ✗ ／ ー

メモ: ________________________

カテゴリ2: セキュリティ（5項目）

☐ 2-1: 認証

確認内容

  • 既存認証基盤（Microsoft Entra ID、Okta等）と連携、または信頼できる認証SaaS（Cognito、Auth0等）を利用
  • パスワードハッシュ実装は信頼できるライブラリ
  • JWTトークンのexpiration設定がある
  • リフレッシュトークンが実装されている

評価: ✓ ／ △ ／ ✗ ／ ー

メモ: ________________________

☐ 2-2: 認可（RBAC）

確認内容

  • 役割（Role）と権限（Permission）の対応が定義済み
  • API層で必ず権限チェックされている
  • テナント分離（マルチテナント環境の場合）が実装されている
  • 権限変更が監査ログに残る

評価: ✓ ／ △ ／ ✗ ／ ー

メモ: ________________________

☐ 2-3: データ暗号化

確認内容

  • 通信がHTTPS必須（HTTP→HTTPSリダイレクト）
  • DBが暗号化されている（AES-256等）
  • S3バケット等のオブジェクトストレージが暗号化
  • 機密データはLLM送信前にマスキング検討済み
  • Secret管理ツール（AWS Secrets Manager等）を利用

評価: ✓ ／ △ ／ ✗ ／ ー

メモ: ________________________

☐ 2-4: 入力検証とプロンプトインジェクション対策

確認内容

  • 入力長の制限（max_tokens）がある
  • プロンプトインジェクションの既知パターン検知がある
  • LLMにシステムプロンプトを「無視させない」設計
  • 出力にPII（個人情報）が含まれていないか検証
  • Bedrock Guardrails / OpenAI Moderation等を利用

評価: ✓ ／ △ ／ ✗ ／ ー

メモ: ________________________

☐ 2-5: 監査ログ

確認内容

  • 「誰が」「いつ」「何を」したかすべて記録されている
  • 改ざん不可能なストレージに保管されている
  • 保管期間が定義されている（業界規制準拠）
  • 検索・分析が可能な形式で保存されている

評価: ✓ ／ △ ／ ✗ ／ ー

メモ: ________________________

カテゴリ3: 観測可能性（4項目）

☐ 3-1: アプリケーションログ

確認内容

  • 構造化ログ（JSON形式）で出力されている
  • ログレベル（DEBUG/INFO/WARN/ERROR）が使い分けられている
  • 機密情報がログに残っていない
  • ログ集約ツール（CloudWatch Logs、Datadog Logs等）に集約されている

評価: ✓ ／ △ ／ ✗ ／ ー

メモ: ________________________

☐ 3-2: APM（Application Performance Monitoring）

確認内容

  • リクエスト単位のトレース（OpenTelemetry等）
  • DB、外部API、LLM呼び出しのレイテンシ分析が可能
  • エラーレートのアラート設定
  • パフォーマンス劣化を早期検知できる

評価: ✓ ／ △ ／ ✗ ／ ー

メモ: ________________________

☐ 3-3: LLMトレース

確認内容

  • 各LLM呼び出しのプロンプト・レスポンスが記録されている
  • ユーザー・セッション単位でグルーピング可能
  • トークン消費量・コストが可視化されている
  • フィードバック（👍/👎）と紐付け可能
  • Langfuse、LangSmith、Helicone等のツール利用

評価: ✓ ／ △ ／ ✗ ／ ー

メモ: ________________________

☐ 3-4: エラートラッキングとアラート

確認内容

  • エラー発生時の自動Slack通知
  • エラーレート閾値でアラート（例: 1分間に10件以上）
  • オンコール担当者へのページング（PagerDuty等）
  • Sentry等のエラートラッキングツール利用

評価: ✓ ／ △ ／ ✗ ／ ー

メモ: ________________________

カテゴリ4: 運用（6項目）

☐ 4-1: SLA定義

確認内容

  • 可用性目標が定義されている（例: 99.5%）
  • レスポンスタイム目標が定義されている（例: P95で5秒以内）
  • LLM呼び出しエラー率目標が定義されている
  • 精度目標が定義されている（評価データセットで80%以上等）
  • 月次レポートでSLA達成状況を共有

評価: ✓ ／ △ ／ ✗ ／ ー

メモ: ________________________

☐ 4-2: ランブック（運用手順書）

確認内容

  • 想定される障害パターンごとの対応手順が文書化
  • 連絡先・エスカレーション基準が明記
  • LLMプロバイダー障害時のフォールバック手順あり
  • 新メンバーが見ても対応可能な詳細度
  • 定期更新の運用ルールあり

評価: ✓ ／ △ ／ ✗ ／ ー

メモ: ________________________

☐ 4-3: 障害対応フロー

確認内容

  • インシデント宣言の基準（SEV1/2/3）が定義
  • 各SEVの対応SLAが明記
  • 顧客コミュニケーションのテンプレートあり
  • ポストモーテムの実施ルールあり

評価: ✓ ／ △ ／ ✗ ／ ー

メモ: ________________________

☐ 4-4: リリース手順とロールバック

確認内容

  • カナリアリリース（段階的展開）の仕組みあり
  • Blue/Greenデプロイメント等の安全な切り替え手段
  • ワンクリックロールバック手順あり
  • DB変更を伴う変更のロールバック計画

評価: ✓ ／ △ ／ ✗ ／ ー

メモ: ________________________

☐ 4-5: 精度モニタリング

確認内容

  • 評価データセットが整備されている（最低50ケース）
  • 自動評価が定期実行される（週次・月次）
  • ユーザーフィードバック（👍/👎）が収集されている
  • 精度低下を検知してアラートが出る
  • フィードバックを元にプロンプト改善する運用あり

評価: ✓ ／ △ ／ ✗ ／ ー

メモ: ________________________

☐ 4-6: 改善サイクル

確認内容

  • 月次レビュー会議が設定されている
  • フィードバックの分類・優先順位付けプロセスあり
  • プロンプト・モデル・UIの継続改善が実行されている
  • 改善内容のドキュメント化と社内共有あり

評価: ✓ ／ △ ／ ✗ ／ ー

メモ: ________________________

集計シート

各カテゴリの対応状況を集計します。

カテゴリ✓△✗ー対応率
インフラ（5項目）＿＿＿＿＿%
セキュリティ（5項目）＿＿＿＿＿%
観測可能性（4項目）＿＿＿＿＿%
運用（6項目）＿＿＿＿＿%
合計（20項目）＿＿＿＿＿%

評価基準

  • 対応率80%以上: 本番運用に十分耐えうる状態
  • 対応率60〜79%: 一部リスクあり、優先度の高い未対応項目から着手
  • 対応率40〜59%: 本番運用には早すぎる、まず未対応項目の対応計画を立てる
  • 対応率40%未満: 本番運用は時期尚早、まず本番化プロジェクトとして取り組むべき

優先順位の判断

未対応の項目が多い場合、次の優先順位で着手します。

フェーズ1: 本番リリース前必須（最優先）

  1. 1-1: IaC化
  2. 1-2: CI/CD
  3. 1-5: コスト監視
  4. 2-1: 認証
  5. 2-2: 認可
  6. 2-3: データ暗号化
  7. 2-5: 監査ログ
  8. 3-1: アプリケーションログ
  9. 3-4: エラートラッキング
  10. 4-1: SLA定義

フェーズ2: リリース後1〜2ヶ月以内

  1. 1-3: マルチAZ
  2. 1-4: バックアップ
  3. 2-4: プロンプトインジェクション対策
  4. 3-2: APM
  5. 3-3: LLMトレース
  6. 4-2: ランブック

フェーズ3: 運用安定後

  1. 4-3: 障害対応フロー
  2. 4-4: リリース手順とロールバック
  3. 4-5: 精度モニタリング
  4. 4-6: 改善サイクル

最後に：TechTekではPoC本番運用化を専門に対応しています

このチェックリストで未対応項目が多い場合、内製での対応が難しい項目がある場合、お気軽にご相談ください。

  • 既存PoCのギャップ分析から対応します
  • フェーズ別の段階リリースに伴走します
  • NDA締結も柔軟に対応します
  • 全国対応・オンライン中心

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関連リソース

  • 記事: 生成AI PoCが本番に進まない7つの構造的原因と解決アプローチ
  • 記事: AI PoC本番化チェックリスト全20項目【実装者向け】
  • 資料: AI実装パターン集（RAG/エージェント/評価基盤）（M3公開予定）

発行元: TechTek合同会社
バージョン: v1.0
最終更新: 2026-05
お問い合わせ: https://techtek.co.jp/contact

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