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開発ツール/2026-07-16上級

生成ログを丸ごと残すのをやめました — 3層の保持設計とプロンプト指紋で追跡性だけを残す

Gemini API のリクエストとレスポンスを丸ごと保存する運用をやめ、3層の保持設計とプロンプト指紋に切り替えた記録です。本文を消しても原因を辿れる最小限のログとは何か、成功ログを3%に絞った理由、切り替え後3週間の実感まで書いています。

Gemini API228ログ設計データ保持運用12Firestore

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深夜の自動処理が同じカテゴリばかり返してくるようになり、原因を探そうとログを開きました。

3ヶ月前のレコードまで遡れました。リクエスト本文も、レスポンス本文も、そっくり残っていました。便利です。便利すぎました。

そこにはアプリの利用者が打ち込んだ文章が、そのままの形で並んでいました。障害調査のために残したはずのものが、いつのまにか「消す理由を誰も検討していないデータ」になっていた。画面を見ながら、少し手が止まりました。

ストレージの請求額の話ではありません。私が個人で回している処理に、他人の言葉を無期限に置いておく理由があるのか、という話です。

私自身、消す設計を一度も書いていませんでした。書かなければ残る。ログとは、そういうものでした。

全部残す設計は、何を抱えていたのか

当時のログは素朴でした。Gemini API を呼ぶラッパーの中で、リクエストとレスポンスを丸ごと JSON にして Firestore へ書く。それだけです。

3ヶ月動かした結果が次の通りでした。壁紙分類・記事メタデータ生成・レビュー返信の下書きを合わせた、個人開発規模の数字です。

項目実測
レコード数約 41,000 件(3ヶ月)
1件あたり平均サイズ約 11 KB(本文込み)
合計約 450 MB
実際に人が開いたレコード62 件

41,000 件を保存して、開いたのは 62 件。0.15% です。

しかも開いた 62 件のうち、本文を読む必要が本当にあったのは 20 件ほどでした。残りは「どのモデルで」「いつ」「どれくらいのトークンで」「どう終了したか」を見れば足りていました。

つまり本文は、調査の主役ではなかった。主役は文脈のほうでした。

原因を辿るのに、最小限どこまで要るのか

先に「捨てた場合に何が困るか」を書き出しました。実際に過去に起きた調査だけを対象にしています。

  1. 出力の傾向が変わった → いつから変わったか、その前後でモデルまたはプロンプトが変わったか
  2. コストが跳ねた → どの処理が、どのトークン内訳で膨らんだか
  3. 特定の入力で必ず失敗する → その入力の(長さ・言語・添付の有無)と finishReason
  4. 出力が途中で切れる → maxOutputTokens と実際の出力トークン

4つとも、本文そのものを必要としていませんでした。必要なのは「そのとき何を投げたかを一意に識別できること」でした。

同じ入力を投げていたのか、違う入力だったのか。それさえ分かれば、あとは条件を再現して手元で試せます。

ここから設計が決まりました。本文を消す代わりに、本文の同一性だけを残す

ここまでお読みいただきありがとうございます。

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この記事で得られること
本文を残さずに原因を辿るための「プロンプト指紋」の作り方と、指紋に何を含めて何を含めないかの線引き
Tier 0/1/2 の保持階層と Firestore TTL ポリシーの実装。保存量を約 92% 減らしても調査可能率を保った実測
失敗100%・成功3%の層別サンプリングと、指紋だけでモデル入れ替えを特定できた実例
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