状態を保存して再開
チェックポイントで 途中の状態を残す
開発事例 / 検証・運用
CASE STUDY
長いAI作業を、検証と受入まで見届ける。
AI作業を検証・受入まで管理するジョブ基盤
LangGraphとSQLiteのチェックポイントで状態を保存し、実作業・成果物の照合・別担当のレビュー・差し戻し・受入をつなぐジョブ基盤です。
ウェルネスラインの自社開発
01 ──
背景と成果
取り組んだ課題と実装した仕組み、確認できた範囲をまとめています。
成果物を照合
提出物のハッシュを 照合して取り違えを防ぐ
別担当のレビュー
作業者とは別の担当が 確認して受け入れる
取り組んだ課題
長い作業やセッションをまたぐ作業で、成果物と完了状態を取り違えずに管理したいという課題です。
実装した仕組み
LangGraphとSQLiteのチェックポイントで状態を保存し、実作業、成果物のハッシュ照合、別担当のレビュー、差し戻し、受入をつないでいます。
確認できたこと
社内の実際のジョブを完了し、検証と受入の記録を残しています。作業は担当者が行い、AIが無人で全工程を進めるものではありません。
応用できる仕事
文書生成、データ処理、開発作業など、長いジョブの管理への応用が考えられます。
02 ──
処理の流れ
仕事の受け取りから結果までを、担当ごとの工程に分けて構成しています。
構成イメージ
依頼
目的と 完了条件を決める
実作業
担当が 作業を行う
成果物の照合
提出物の ハッシュを確認
別担当レビュー
必要なら 差し戻す
受入
完了を 記録する
03 ──
技術構成と実装
役割ごとに技術を分け、確かめられる形で組み合わせています。
システム構成
ワークフロー
LangGraph
状態保存
SQLite
チェックポイント
実装
Python
受入
成果物照合
別担当レビュー
担当・段階：自社開発
「できました」を、確かめてから受け取る。
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