キャップストーン: エンタープライズ水準のAIプロダクトをリリースする
概要
AIエージェント機能を1つ以上備えたマルチテナントSaaSを構築し、堅牢化し、運用します。その後、エンタープライズ購買企業のセキュリティ、エンジニアリング、リスクの各チーム役を務める審査員の前で、その内容を発表・審査します。
トラックを選ぶ
| トラック | プロダクト | 鍛えられる難所 |
|---|---|---|
| A. フィンテック | 分割払い／割賦販売プラットフォーム: 申込、審査承認、支払スケジュール、決済、リマインダー | 台帳の正確性、冪等な決済、監査、MASレベルのレジリエンス、PDPA |
| B. AI受付 | 中小企業向けに予約、問い合わせ対応、エスカレーションを行う電話／WhatsAppエージェント | エージェントのセキュリティ、承認、リアルタイムストリーミング、プロバイダーのフェイルオーバー、コスト上限 |
| C. マーケットプレイス | 注文、支払い、レビューを備えた双方向マーケットプレイス | Saga、webhook、在庫の競合状態、不正と濫用 |
| D. 持ち込み | 講師の承認が必要 | お金または規制対象データ、かつエージェントの両方を扱うこと |
最低要件
- RLSとテナントごとのロールを備えたマルチテナント構成、SSOに対応可能な認証
- idempotencyと監査証跡を備えた、お金または規制対象データのフローを1つ以上
- ツール利用、取り消せない操作への承認、CIに組み込んだevalとレッドチームスイートを備えたエージェントを1つ以上
- バックグラウンドジョブ、webhook、Sagaを1つ
- セキュリティゲート、SBOM、feature flag、1分未満のrollbackを備えたCI/CD
- OpenTelemetryによるトレーシング、3つのSLO、バーンレートアラート、ランブック
- PITR、別アカウントに保管したイミュータブルなバックアップ、リストア訓練
- 負荷テストに基づくキャパシティ表明
- データマップ、保持期間、エクスポート／削除、AI台帳
成果物
AGENTS.md、ADR、OpenAPI仕様、ランブックを含むリポジトリ- 信頼境界を示したアーキテクチャ図とデータフロー図
- 脅威モデル（STRIDEとOWASP Agenticのマッピング）
- Production Readiness ChecklistのGate 1と2のすべての項目に対する証拠パック
- トラストパッケージ: セキュリティ概要、サブプロセッサー、AIガバナンス声明、回答済みのセキュリティ質問票
- ライブデモ環境
発表・審査（90分）
- ピッチ（10分）: プロダクト、アーキテクチャ、リスクへの姿勢。
- ライブレッドチーム（30分）: 審査員が稼働中のアプリを攻撃します。IDOR、インジェクション、エージェントへのプロンプトインジェクション、高コストなエンドポイントの濫用など。
- インシデント訓練（25分）: 審査員が予告なしに何かを壊します（不良デプロイ、プロバイダー障害、キーの漏洩）。受講者はその場でインシデント対応を行います。
- 調達インタビュー（25分）: 審査員がCISO、CTO、リスク責任者として質問します。
評価基準
| 領域 | 配点 | 優秀とされる水準 |
|---|---|---|
| セキュリティ（アプリとエージェント） | 25% | レッドチームが重大度の高い問題を何も見つけられない。エージェントの防御が多層化されている |
| 正確性とデータ | 15% | 並行処理下でも台帳の不変条件が保たれる。マイグレーションがクリーン |
| 信頼性と運用 | 20% | 訓練を5分以内に検知し、15分以内に緩和。コミュニケーションが明確 |
| デリバリー | 10% | 小さなバッチ、グリーンなCI、迅速なrollback、健全なDORAメトリクス |
| ガバナンスと証拠 | 15% | すべての主張が証拠に裏付けられている。質問票の回答に信頼性がある |
| アーキテクチャの判断力 | 15% | 何を意図的に作らなかったのか、そしてその理由を理解している（ADR） |
自動不合格: レッドチーム中のシークレットの露出、テナントをまたぐデータアクセス、またはエージェントが承認なしに取り消せない操作を行うこと。