マイクロサービス（Microservices）とは
マイクロサービス（Microservices）とは、マイクロサービスとは
読み: マイクロサービス
マイクロサービスとは、1つの大きなアプリケーションを、機能ごとに独立した小さなサービス群に分割して開発・運用するソフトウェア設計手法を指す。「ユーザー認証」「決済処理」「在庫管理」など、それぞれのサービスが独自のデータベースを持ち、APIを通じて互いに通信する。
かんたんに言うと
マイクロサービスとは、1つの大きなシステムを「専門店の集まり」のように構成する設計手法を指す。ショッピングモールの中に、パン屋・花屋・書店がそれぞれ独立して営業しているイメージで、ある1店舗の改装が他の店舗に影響しない。
マイクロサービスがモノリス設計と異なる点とAI機能を独立管理できる構造
マイクロサービスの対極にあるのがモノリスと呼ばれる一枚岩型の設計になる。モノリスでは、認証・決済・在庫といったすべての機能が1つのコードベースに組み込まれている。開発初期はシンプルで扱いやすいが、システムが大きくなると1箇所の変更が全体に波及するリスクが高まり、リリースのたびに全体テストが必要になって開発速度が鈍化する。
マイクロサービスでは、各サービスが独立してデプロイ（公開）できるため、決済機能のアップデートが認証機能に影響を及ぼすことはない。チームごとに自分の担当サービスだけに集中できる点も、大規模開発では大きな利点になる。
AI機能を差し替え可能にする構造
AIエージェント開発においてマイクロサービスが注目される理由は、AI関連の機能を独立したサービスとして切り出せる点にある。たとえば要約サービス、分類サービス、翻訳サービスをそれぞれ独立させておけば、要約エンジンをGPT-4からGeminiに切り替えたい場合にも、該当するサービスだけを差し替えれば済む。
モデルの進化が速いAI領域では、特定のモデルやベンダーにシステム全体が依存するベンダーロックインを避ける設計が求められる。マイクロサービスは、その柔軟性を構造的に担保する手段として機能する。
運用の複雑さという代償
サービスを細かく分割すればするほど、それぞれの通信管理、障害時の切り分け、データの整合性維持といった運用コストが増える。コンテナ技術やKubernetesのようなオーケストレーションツールの知識も必要になり、インフラ担当者の技術水準が問われる。
小規模なチームや立ち上げ期のプロダクトでは、最初からマイクロサービスを採用するよりも、モノリスで始めて成長に応じて段階的に分割していくアプローチが採用されるケースもある。
当社の見解
当社はOpenAI APIを完全廃止し、EmbeddingもLLMも全てローカルで稼働させている（2026年4月時点）。これにより月額のAPI費用がゼロになっただけでなく、機密情報や顧客データを外部に送信せずにAI処理できるようになった。クライアントのログデータをマスキングなしでそのまま分析に回せるのは、ローカルLLMだからこそ実現できる。2026年4月にはOllama常駐実行（CPU 25%、GPU 30%を常時占有）を廃止し、FastEmbed（ONNX Runtime）による非常駐型推論に移行。処理が必要な瞬間だけプロセスを起動し、完了後に即座に終了する設計で、アイドル時のリソース消費をゼロにした。あえて一般的なデスクトップPC環境で複数のローカルLLMを実機検証した経験から言えることは、ベンチマークスコアと実務での使い勝手、そして常駐時のリソース消費は全て別の指標だということだ。
同じ失敗を二度としないAIエージェント
今のAIは、聞けば何でも答えてくれます。
でも、セッションが切れた瞬間に前回の失敗を忘れます。
当社が開発しているAIは、過去の経緯を念頭に置いて、
聞かれる前に「それは前回うまくいきませんでした」と声をかけます。
人間にも同じ失敗をさせず、AI自身も繰り返しません。
古参の社員が横にいるように、黙っていても気づいてくれる。
それが、当社が考える本当のAI社員です。