システムを引き継ぎ、保守する中で得た判断や気づきをまとめています——どこかで読んだ技術トレンドの紹介ではありません。
この考え方を、ご自身のシステムに当てはめてみませんか？ Helper CTO システム保守プランについて
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AI研究
AIツールで作った製品をエンジニアに引き継ぐ際、何も準備せずに渡すと、相手は時間の半分を「探すこと」に使うことになる。本記事は非エンジニアのオーナー向けに、コードの場所、起動方法、使っている外部サービス、本当に必要な機能の4つの引き継ぎ準備を示し、評価段階ではコードが見えるだけで十分なことを説明する。
AI研究
AIツールで作ったプロトタイプは動いてデモもできるが、本番公開の段階で多くの人が機能を急いで足そうとし、足すほど誰も手を出せなくなる。本記事は保守性を「理解できる・変更できる・異常に気づける・作り直せる」の4つで定義し、どれから補うべきかの順番を示す。
AI研究
AIにAを直させるとBが壊れ、Bを直すとAがまた壊れ、プロダクトは「動くけれど誰も触れない」状態になります。本記事は非技術者向けに、原因は「変更後に再確認すべきこと」のリストがないことだと説明し、自動化テストはそのリストの機械版であること、そして損失に直結する経路から補っていくべきことを伝えます。
AI研究
サイトが落ちたとき、最初に気づくのはたいてい顧客で、あなたではありません。この記事では小さなプロダクトに必要な監視の最小構成を表で示します。生きているか、エラーが出ていないか、サーバーは持ちこたえられるか、そしていちばん見落とされやすい前提——通知が届いたあと誰が見るのかまでをまとめました。
AI研究
AI ツールで作られた製品では、バックアップがほぼ空っぽになりがちです。バックアップは機能ではないため、誰も AI にやらせようと思いつかないからです。本記事では 3 つのよくある誤解を崩し、データベースとアップロードファイルをなぜ別々にバックアップすべきかを説明し、4 つの最低基準を示したうえで、復元を試して初めてバックアップと言える理由を解説します。
AI研究
AI ツールで作った製品は機能面が充実している一方、防御面はほぼ空っぽになりがちです。鍵を閉めるよう誰も指示していないからです。本記事では経営者にもわかるシナリオで、権限・鍵・入力検証という 3 つの地雷で何が起きるかを説明し、5 分でできる 3 問セルフチェックと補う順番を紹介します。
AI研究
Cursor、Claude Code、Lovable で作った製品はデモまではできても、実際に顧客に使ってもらう段階になると何が足りないのかわかりません。本記事ではセキュリティ・バックアップ・監視・デプロイ・エラー処理という、もっともよく欠けている五つのことを、自分に問う一言・10 分でできるセルフチェック・補う順番とともに解説します。
AI研究
記憶を持つAIは使うほど賢くなりますが、ガバナンスのない記憶は使うほど企業を露出させます。本稿は個人情報保護法、GDPR、EU AI法の実際の条文を用い、実装可能なAIメモリガバナンスの枠組み——情報の階層化、保持と忘却、PIIコンプライアンス、アクセス制御と監査——を示します。
深く取り組む価値のある、少数の企業と長期的な関係を築きます。
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