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LLMを利用したAI機能をRailsアプリケーションへ組み込むこと自体は、それほど難しくありません。APIへプロンプトを送り、結果を受け取るだけであれば、これまでの外部API連携と同じように実装できます。

しかし、実際にプロダクトへ導入してみると、プロンプト管理、モデル選択、Structured Output、非同期実行など、AIならではの設計上の課題に直面しました。AIでは、API通信だけでなく、アプリケーション側がAIの振る舞いそのものを設計する必要があります。

本セッションでは、RailsアプリケーションへAI機能を導入した実例をもとに、「AIという責務をRailsでどのように設計するべきか」という問いに向き合った過程を紹介します。

当初の実装でどのような課題が生まれたのか、どのような選択肢を検討したのか、そして最終的にどのような観点で責務を整理したのかを、実際の設計判断や採用しなかった選択肢も交えながら共有します。

これからAI機能を導入する方はもちろん、すでに導入しているものの設計や責務分割に悩んでいるRailsエンジニアにとって、AIという新しい責務をRailsアプリケーションの中でどのように位置付けるべきかを考えるきっかけとなるセッションです。