本番LLMアプリ実装ガイド — 信頼できる生成AIの6本柱

生成AI/LLMアプリのレイテンシとコストを削減する2種類のキャッシュを実装ガイド。プロバイダのプロンプトキャッシュ（Anthropic cache_control・OpenAI自動・Google context caching）と、アプリ層のセマンティックキャッシュ（埋め込み類似・pgvector）を、使い分け・偽ヒット対策・TTL設計・実TypeScriptコードで解説します。

生成AI/LLMを本番投入する企業向けに、データプライバシーとコンプライアンスをアーキテクチャで担保する実践ガイド。主要APIプロバイダ（OpenAI/Anthropic/Google/Bedrock/Vercel）のデータ利用・保持ポリシー、PII最小化・マスキング、ゼロデータ保持、データレジデンシー、APPI（第28条 越境移転）とGDPR（第28条 DPA・データ最小化）まで、TypeScript実コードで解説します。

生成AI/LLMアプリを本番で壊さないための評価・テスト実践ガイド。非決定的な出力をどう測るか、評価データセット（ゴールデンセット）の作り方、決定的採点とLLM-as-judgeの使い分け、RAGの評価指標（RAGAS）、そして回帰をCIでゲートする方法まで、一次情報準拠のTypeScript実コードで解説します。

生成AI/LLMアプリを本番で落とさないための信頼性・回復性の設計ガイド。タイムアウト、指数バックオフ+ジッター付きリトライ（一時障害のみ）、サーキットブレーカ、多プロバイダ・フォールバック（AI SDK / Vercel AI Gateway）、冪等性、レート制限まで、一次情報準拠のTypeScript実コードで解説します。

生成AI/LLMを本番投入する開発者向けに、アプリ層のセキュリティをOWASP LLM Top 10（2025）とNIST AI RMFに準拠して解説。プロンプトインジェクション（直接/間接）、RAGの情報漏洩、AIエージェントの過剰権限、出力の不適切処理を、TypeScript/Zod/Vercel AI SDKの実コードと多層防御の設計で対策します。

Model Context Protocol（MCP）で本番に耐えるサーバーを実装するための実践ガイド。host/client/serverアーキテクチャ、stdio/Streamable HTTPトランスポート、公式TypeScript SDK（v1）の正しいAPI、OAuth 2.1認可（RFC 9728/8707・PKCE・トークンaudience検証）、ツール安全設計と公式セキュリティベストプラクティスまで、一次情報準拠のTypeScript実コードで解説します。