倹約的計算
予測可能な操作は決定的コードで処理し、曖昧さは軽量モデルへ、誤りの損失がトークン費用を上回る処理だけを高精度推論へ送ります。
エンジニアリングの透明性
技術スタック＆AIアーキテクチャー
ワインの専門性、速度、費用、プライバシーをどう両立するかを、バージョン管理された公開ページで説明します。稼働中の構成と検証中の構想は明確に分けています。
Catalog2026-09-08
導入状況
このページは単一カタログから生成します。本番検証を終えた構成だけを稼働中と表示します。
- 稼働中
- 一部稼働
- 検証中
- 導入予定
AI技術スタック
クライアントはAI事業者を選択できません。用途分類、モデル方針、課金、フォールバックはサーバーが管理します。
| レイヤー | 技術・モデル | 用途 | 状況 |
|---|---|---|---|
| クライアント | Flutter 3.47 / Dart 3.13 |
Android・iOS・Web・PWAを一つのUI基盤で提供します。 | 稼働中 |
| 認証・API保護 | Firebase Auth / App Check |
認証済みユーザーと正規アプリからのリクエストだけを受け付けます。 | 稼働中 |
| 評価オーケストレーター | Cloud Functions / Node.js 22 |
用途分類、モデル選択、チケット制御、安全な再試行、出力検証を行います。 | 一部稼働 |
| 検証済みキャッシュ | Verified Wine Library cache |
Wine Libraryに検証済み結果があれば、新しいモデル処理を行わず返却します。 | 稼働中 |
| 入力正規化 | ministral-8b-2512256kコンテキスト・構造化出力 |
画像、ワインリストの一部、入力文から銘柄情報を正規化し、処理可能か判定します。 | 検証中 |
| レビュー生成検証 | mistral-small-2603256kコンテキスト・構造化出力・調整可能なReasoning |
レビュー文案と学習問題メタデータの経路を、本番投入前に検証します。 | 検証中 |
| 軽量Gemini | gemini-3.5-flash-lite入力1Mコンテキスト・構造化出力・Thinking |
翻訳・軽量処理：Gemini 3.5 Flash-Lite。銘柄の抽出・同定はGemini 3.8 Flashです。 | 稼働中 |
| 高精度Gemini | gemini-3.8-flash / gemini-3.7-flash入力1Mコンテキスト・構造化出力・low／medium／high Thinking |
レビュー・Grand：Gemini 3.8 Flash。学習クイズ・記述採点：Gemini 3.7 Flash。 | 稼働中 |
| データ | Firestore / Wine Library |
検証済みワイン情報、レビュー、言語別キャッシュを保持します。 | 稼働中 |
| 機密知識 | Server-only reference layer |
高度な参照資料と評価・問題生成用の指示をサーバー内に限定します。 | 一部稼働 |
| シークレット | Google Secret Manager |
AI事業者の認証情報をソースコードとクライアントから分離します。 | 稼働中 |
| 監視 | Cloud Logging / aggregate metrics |
入力本文を記録せず、モデル、用途、時間、トークン、成功率を測定します。 | 稼働中 |
AIリクエストの処理
必要条件を満たす最も軽い経路から開始し、公開前に結果を検証するコスト最適化カスケードです。
ラベル・ワインリスト・銘柄情報
Auth＋App Check
サーバー所有の評価／学習契約
Wine Library一致 → 検証済みキャッシュ・必要枚数は処理目的で判定
銘柄情報の正規化 → 検証経路
レビュー文案 → Mistral Small 4・検証中のみ
翻訳・軽量処理：Gemini 3.5 Flash-Lite。銘柄の抽出・同定はGemini 3.8 Flashです。
レビュー・Grand：Gemini 3.8 Flash。学習クイズ・記述採点：Gemini 3.7 Flash。
構造・事実・言語・プラン投影・ポリシー検証
参考結果、または自動返金
この設計を採用する理由
評価と学習の処理をすべて同じモデル要求として扱わず、4つの工学原則に分解します。
根拠に接続した生成
利用可能な場合は検証済みWine Libraryを先に取得します。事実と提案を分け、根拠不足を断定表現で隠しません。
重要処理は安全側に失敗
高精度評価が失敗しても、弱いモデルへ黙って降格しません。再試行を案内し、チケットを戻します。
冪等な課金
一つの処理に一つのサーバー発行リクエストキーを使います。再試行や事業者切替で二重消費しません。
Reasoning方針
処理リスクに応じて推論強度を割り当てます。公開ラベルは方針を示しますが、プロンプト、正確な内部閾値、思考過程はサーバー限定です。
| 処理 | モデル | 強度 |
|---|---|---|
| 選択式問題の生成 | Gemini 3.7 Flash |
低 |
| 記述式解答の採点 | Gemini 3.7 Flash |
中 |
| 翻訳・抽出 | Gemini 3.5 Flash-Lite |
最小 |
| 構造化テイスティングレビュー | Gemini 3.8 Flash |
中 |
| 重大差分の再裁定 | Gemini 3.8 Flash |
高 |
チケットの整合性
チケットは裏側のモデルではなく、ユーザーが開始した処理目的に対して消費します。
- 保存済みレビューの再表示は0枚です。新規レビューはキャッシュの有無にかかわらず、サーバーが提示する必要枚数に従います。
- 有効な結果が得られない場合、確保したチケットを返却します。
- 新規レビューは開始前にサーバーが確認した必要チケット数を表示します。保存済みレビューの再表示は無料です。
- 学習問題は、開始を確定する前に表示した固定料金を使用します。
- フォールバックと自動再試行で追加消費しません。
- 利用できる回答が返らなければ自動返金します。
- 支払い済み処理の再開では再消費しません。
品質を黙って下げないフォールバック
- レビュー・Grand：Gemini 3.8 Flash。学習クイズ・記述採点：Gemini 3.7 Flash。
- 翻訳はGemini 3.5 Flash-Liteを上限付きで再試行し、検証失敗時はGemini 3.8 Flashで補います。
- 構造化テイスティングとGrand：Gemini 3.8 Flashの失敗を弱い評価モデルへ降格しません。
- モデル切替は課金に影響させず、一処理につき最大一回だけ消費します。
機密・プライバシー境界
- 公開カタログでは承認済み技術を示しますが、クライアントから実行モデルを選択・上書きできません。
- 評価・問題生成用の指示、非公開資料、ルーティング閾値、安全対策はサーバー限定です。
- 思考過程はユーザーに表示せず、Firestoreやアプリログにも保存しません。
- APIキーはSecret Managerに置き、アプリ、PWA、公開リポジトリへ含めません。
- Grand参照資料は、Mistral検証中は承認済みGemini経路だけで扱います。
- Mistralの本番承認にはEUリージョナルのステートレスAPI、API学習不使用、ZDR適用可否の確認を必須とし、運用確認前は有効化済みと表示しません。
- 運用ログには用途、遅延、トークン数、エラー種別などのメタデータだけを残し、プロンプト、本文、メール、画像は記録しません。
Versioned by design
更新に追随するアーキテクチャー
モデルカタログ、8言語ページ、構造化データ、サイトマップ、AI向け要約を同時生成します。リリーステストが言語欠落、誤った稼働表示、固定ランタイムとの不一致を拒否します。
一次技術資料
アーキテクチャーの質問
モバイルやWebクライアントがAIモデルを選びますか？
いいえ。認証されたサーバーが用途を分類し、バージョン管理されたモデル方針を適用します。
フォールバックでチケットを追加消費しますか？
いいえ。再試行と事業者切替は同じ冪等リクエストを共有し、二重消費できません。
Mistralモデルはすでに本番評価を処理していますか？
まだです。8言語とワイン領域の検証中で、本番リリース検証を通過するまでは検証中と表示します。
Maison Apéroの評価・問題生成用の指示は公開されますか？
いいえ。公開ページは構成を説明しますが、プロンプト、非公開資料、閾値、思考過程はサーバーの機密情報です。