設計から運用まで一気通貫

認証つきAIチャット窓口サービス「monban」では、機能を作るだけでなく、設置者が導入し、訪問者が相談し、相談内容を後から確認して対応につなげるところまでを一連の流れとして設計しています。

採用担当者の方に伝えたいのは、単に個人でSaaSをリリースしたことではなく、導入体験、認証、AI接続、データ保存、防護、運用時の確認方法まで、プロダクトとして必要な要素を分けて考え、実装に落とし込んでいる点です。

一気通貫で見た範囲

monbanは、すべてのサイトに置ける認証つきAIチャット窓口サービスです。設置先サイトにはCTAやCTA iframeを置き、訪問者はmonbanの窓口ページでGoogle認証後にAIへ相談します。

設置者向けには、CodexやClaude CodeなどのAI開発ツールから、MCP / CLI経由で窓口の作成、設置、管理を進める体験を想定しています。管理画面で多数の項目を手作業で埋めるよりも、AIエージェントと対話しながら設定を作り、公開確認まで進められる流れを重視しています。

設計を実装へ落とす

実装では、Next.js、Auth.js、Google OAuth、OpenRouter、Neon/PostgreSQL、MCP / CLIを組み合わせています。AI窓口の作成では、MCPがローカル作業フォルダに settings.yaml と SYSTEM_PROMPT.md を含む窓口フォルダを作成し、AIエージェントと対話しながら内容を編集、検証、サーバー反映できる流れを想定しています。

訪問者側では、誰からの相談かが分かる形で会話履歴を残します。設置者側では、問い合わせ履歴をMCP経由で同期し、要約、分類、返信下書きなどの後続対応につなげられるようにしています。

運用を前提にする

AIチャットを公開する場合、作って終わりではなく、不正利用や過剰利用への備え、AI応答が利用できない状態への対応、相談内容の扱いを考える必要があります。monbanでは、Global防護スコア、一時制限、Global Ban、ReportAbuse の内部シグナルなどを、運用上のリスクに備えるための設計として持たせています。

現時点では、設置者向けの問い合わせ確認Web画面を作るよりも、問い合わせ履歴をMCP経由でAIエージェントに同期し、その後の整理や返信準備につなげる方針にしています。SaaSとしての実績を大きく見せるのではなく、プロダクトを運用し続ける前提で、どこに責任範囲と設計上の論点があるかを考えながら作っています。