アーキテクチャ概要

全体構成

┌─────────────┐     ┌─────────────────┐
│   iOS App   │────▶│   Cloud Run     │
│ (SwiftUI)   │     │  (Python API)   │
│  iOS 15+    │     │  + Auth MW      │
└─────────────┘     └──────┬──────────┘
       │                   │
       │     ┌─────────────┼──────────────┐
       │     ▼             ▼              ▼
       │  ┌──────────┐  ┌───────────┐  ┌──────────────┐
       │  │ Vertex AI│  │ Firestore │  │   Secret     │
       │  │ (Claude) │  │           │  │   Manager    │
       │  └──────────┘  └───────────┘  └──────────────┘
       │
       └──▶ Sign in with Apple (認証)

技術選定

iOS

技術	備考
Swift / SwiftUI	宣言的UI
iOS 15+	広めのサポート
URLSession	Apple標準ネットワーク
Keychain	認証トークン保存

Backend

技術	備考
Cloud Run (Python 3.12 + FastAPI)	コンテナベース、スケールtoゼロ
Firestore	NoSQL ドキュメントDB、スケールtoゼロ
Terraform	IaC
Claude (Vertex AI)	コスト効率重視のLLM
LangGraph	LLMオーケストレーション（感情分析・Cycle要素判定・安全フィルター）

セキュリティ

技術	備考
Sign in with Apple	iOSネイティブ認証
FastAPI ミドルウェア	Apple JWT検証
Secret Manager	Apple認証設定などのシークレット

なぜこの構成か

Cloud Runを選んだ理由: コンテナベースでスケールtoゼロが可能。個人プロジェクトでトラフィックが読めないため、使わない時間帯はコストゼロ。リクエストタイムアウトが長く（最大60分）、LLMの応答待ちに余裕がある。

Firestoreを選んだ理由: users/sessions/messages の入れ子構造がドキュメントDBに自然に対応する。無料枠が大きく個人利用ならコストゼロ。Cloud Runから直接アクセスでき、VPC Connectorが不要で構成がシンプル。

Cloud SQL（PostgreSQL）ではなくFirestoreにした理由: Cloud SQLは最小インスタンスでも月$10の常時起動コストが発生する。Firestoreはスケールtoゼロでき、Cloud Runとの組み合わせで完全にゼロコスト運用が可能。複雑なJOINや集計クエリは現時点で不要。

Vertex AI (Claude) を選んだ理由: コーチングの応答品質と応答速度・コストのバランス。GCPエコシステム内に閉じられる。

LangGraphを選んだ理由: コーチングフローが単純なプロンプト→応答ではなく、感情分析→状態判定→質問生成→安全フィルターと複数ノードを経由する必要があるため。

Cloud Armorは入れない理由: MVP段階では不要。Cloud Run自体に基本的なDDoS耐性があり、認証ミドルウェアで未認証リクエストは弾ける。ユーザーが増えてから検討する。

インフラ詳細

Terraform構成

infra/
├── main.tf              # プロバイダ設定、API有効化
├── variables.tf         # 変数定義
├── terraform.tfvars     # 変数値
├── outputs.tf           # 出力定義
├── cloud_run.tf         # Cloud Runサービス
├── firestore.tf         # Firestore DB + インデックス
├── artifact_registry.tf # Docker イメージレジストリ
├── iam.tf               # サービスアカウント + IAM
└── secret_manager.tf    # シークレット管理

API構成（FastAPI）

api/
├── Dockerfile           # Python 3.12-slim + uv + uvicorn
├── pyproject.toml       # FastAPI, google-cloud-firestore, anthropic[vertex], pyjwt等
├── app/
│   ├── main.py          # FastAPI app, CORS, ルーター登録
│   ├── config.py        # pydantic-settings（環境変数）
│   ├── dependencies.py  # get_current_user, get_db
│   ├── exceptions.py    # AppError系 + ハンドラ
│   ├── models/          # Pydantic schemas
│   ├── routers/         # health, auth, coach, sessions, tasks, users
│   ├── services/
│   │   ├── apple_auth.py       # Apple JWKS取得・キャッシュ・JWT検証
│   │   ├── coach_service.py    # SYSTEM_PROMPT + Vertex AI Claude
│   │   ├── coach_graph.py      # LangGraphフロー（感情分析・Cycle要素・安全フィルター）
│   │   └── firestore_client.py # Firestore AsyncClient
│   └── middleware/
│       └── auth_middleware.py   # Bearerトークン抽出 + JWT検証
└── tests/

Cloud Runサービス

サービス名	用途	メモリ	CPU
`cycle-api-{env}`	FastAPI (認証 + コーチング + CRUD)	512Mi	1

Firestoreコレクション構造

users/{userId}
├── sessions/{sessionId}
│   └── messages/{messageId}
├── tasks/{taskId}
│   └── reflections/{reflectionId}
└── (profile data)

Cloud Run 環境変数

変数	説明	デフォルト
`ENVIRONMENT`	環境名 (dev / prod)	dev
`GCP_PROJECT_ID`	GCPプロジェクトID	cycle-journal
`GCP_REGION`	GCPリージョン	asia-northeast1
`APPLE_BUNDLE_ID`	iOSアプリのBundle ID	com.cycle.journal
`USE_LANGGRAPH`	LangGraphフロー有効化	false

環境別設定

項目	dev	prod
Cloud Run	min 0, max 2	min 0, max 10
Firestore	(default) DB	(default) DB
ログ保持	30日	90日

コスト概算（月額）

サービス	dev	prod (100ユーザー想定)
Cloud Run	~$0 (無料枠)	~$5
Firestore	~$0 (無料枠)	~$2
Vertex AI (Claude)	~$3	~$50
Secret Manager	~$0	~$0
Cloud Logging	~$0	~$0
合計	~$3/月	~$57/月

アーキテクチャ概要 ​

全体構成 ​

技術選定 ​

iOS ​

Backend ​

セキュリティ ​

なぜこの構成か ​

インフラ詳細 ​

Terraform構成 ​

API構成（FastAPI） ​

Cloud Runサービス ​

Firestoreコレクション構造 ​

Cloud Run 環境変数 ​

環境別設定 ​

コスト概算（月額） ​