業務ロジックをLLMに預けてはいけない
——生成AI時代のSI設計パターン観測 導入：設計パターンで読むという視点 生成AIの業務活用を考える時、「何をAIにやらせているか」ではなく「判断をどこに置いているか」を見る必要があるような気がしてきています。 これをSIプロジェクトでやる場合は構造的な制約があります——営業資料の見栄え、短い納期、限られた人材、明確なROI要求。これらの制約の中で、生成AIをどう組み込むかという設計判断が行われます。 その結果として、いくつかの典型的な設計パターンが繰り返し現れています。本稿では、SI案件でよく見られる(ような気がする)2つの設計パターンを観察し、Deterministic Core型のアプローチとの構造的な違いを分析します。 個別の実装の良し悪しではなく、どのような設計圧力がどのような構造を生むかという観点で整理してみます。 パターンA：静的RAG型（営業メール系事例） よく見られる構成 SI案件でよく見られる構成の一つに、「過去データをRAGで検索可能にする」というパターンがあります。営業メールを構造化してBigQueryに保存し、必要に応じてAI検索で引き