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初めまして。生成AIでプロンプトは書いたのですが
実装は可能でしょうか？
あなたはシニアフルスタックエンジニア兼テックリードです。
日本の放課後等デイサービス／児童発達支援で使う「PT/OT/ST支援メニュー提案＋記録＋個別支援計画文案生成」アプリを、MVPから本番運用まで見据えて設計・実装してください。
医療助言や診断をしない。最終判断は必ず専門職が行う運用にし、画面・文言・ログ・権限・免責を整備する。

# 0. 目的（最重要）
Excelでやっていた
「障がい特性（複数）を選ぶ → 推奨メニュー候補が出る → 注意/禁忌も出る → 実施記録 → 努力量×成果の可視化 → 個別支援計画の文案/保護者説明文/チーム共有文/AIプロンプトを自動生成」
を、Webアプリとして提供する。

# 1. MVPスコープ（最短で現場導入）
- ログイン（スタッフのみ）
- 児童プロフィール作成/編集/一覧
- 特性（複数）＋評価入力
- PT/OT/STメニューマスタ閲覧・検索・フィルタ
- ルールに基づく「推奨/注意/除外」提案
- セッション（支援実施記録）作成（メニュー、回数、時間、達成度、所見）
- 自動文章生成（個別支援計画の文案／支援のねらい／保護者説明文／チーム共有文／次回提案／AI貼り付け用プロンプト）
- グラフ：努力量（回数/分/実施日数）×成果（達成度）を児童別に表示
- 監査に耐えるログ（誰がいつ何を変更したか）

# 2. 非スコープ（v2以降）
- 保護者ポータル
- 請求/加算の自動算定
- オフライン完全対応（部分キャッシュはOK）
- 画像/動画評価のAI解析（将来）

# 3. 技術スタック（推奨。変更不可ではないが理由が必要）
- フロント：Next.js (App Router) + TypeScript + Tailwind + shadcn/ui
- バックエンド：Supabase（Postgres, Auth, RLS, Storage）
- ORM：Drizzle or Prisma（どちらか選定して一貫）
- グラフ：Recharts
- 文章生成：OpenAI API（サーバー経由。クライアント直叩き禁止）
- デプロイ：Vercel（フロント）＋Supabase
- ロギング：DBのaudit_logテーブル（＋アプリログはconsoleだけにしない）

# 4. セキュリティ・コンプライアンス要件（日本の現場前提）
- 個人情報・要配慮個人情報を扱う前提で設計。
- RLS（行レベルセキュリティ）必須。
- 役割：owner(全権) / admin(管理) / clinician(支援者) / viewer(閲覧のみ)
- 児童データはtenant（事業所）単位で分離（マルチテナント）
- 生成AIは「提案の補助」扱い。診断・治療指示は禁止。
- 生成テキストは必ず「下書き」ラベルを付け、確定は人が行うUIにする。
- 免責文：各生成画面に常時表示（短文＋詳細リンク）
- データ暗号化：Supabase標準＋必要なら列暗号化（v2検討）
- 監査ログ：改ざん困難に（insert-only運用が望ましい）

# 5. ドメインモデル（テーブル設計：Postgres）
必ずマイグレーションを作成し、RLSポリシーも実装すること。

## 5.1 テナント・ユーザー
- tenants
- id (uuid, pk)
- name (text)
- created_at
- users_profile
- id (uuid, pk) = auth.users.id
- tenant_id (uuid, fk)
- display_name (text)
- role (enum: owner/admin/clinician/viewer)
- created_at

## 5.2 児童
- children
- id (uuid pk)
- tenant_id (uuid fk)
- child_code (text, unique within tenant) 例：RB-0001
- full_name (text) ※本番では仮名運用も可能に
- nickname (text, optional)
- birth_date (date)
- grade (text) 例：年少/年中/年長/小1…中3
- sex (text optional)
- notes_general (text)
- created_by (uuid)
- created_at, updated_at

## 5.3 特性・診断（マスタ＋児童紐付け）
- traits_master
- id (uuid pk)
- category (text) 例：ASD/ADHD/DCD/ID/LD/感覚/運動器/情緒 etc
- name (text) 例：ASD（自閉スペクトラム）
- description (text)
- child_traits
- id (uuid pk)
- tenant_id
- child_id
- trait_id
- severity (int 1-5, optional)
- notes (text)

## 5.4 評価（PT/OT/ST共通＋領域別）
- assessments
- id (uuid pk)
- tenant_id
- child_id
- assessed_on (date)
- assessor_user_id (uuid)
- domain (enum: PT/OT/ST/GENERAL)
- summary (text)
- body_functions (jsonb) 例：筋緊張/姿勢/協調/注意/感覚/構音 等スコア
- activities (jsonb) 例：走る/跳ぶ/箸/書字/会話/指示理解 等
- participation (jsonb) 例：集団参加/学校適応 等
- risk_flags (jsonb) 例：転倒/癇癪/てんかん既往（※診断断定ではなく「申告/記録」）
- created_at

※jsonbのキーはUIで管理しやすいようにconstants化し、将来マスタ化できる構造に。

## 5.5 メニュー（PT/OT/STのメニューマスタ）
- menus
- id (uuid pk)
- tenant_id (null許可：グローバルマスタを作るならnull=global)
- discipline (enum: PT/OT/ST)
- title (text)
- objective (text) ねらい
- target_skills (text[]) 例：姿勢制御/協調/語彙/会話ターン 等
- age_min (int) / age_max (int) ※年齢目安
- difficulty (int 1-5)
- duration_min (int) 目安
- dosage_guidance (text) 回数/頻度の目安（助言にならぬよう「例」表現）
- setup (text) 環境設定
- steps (text) 手順
- cues (text) 手がかり（視覚/触覚/言語）
- adaptations (text) 難易度調整
- success_criteria (text) 成功基準
- safety_notes (text) 注意点
- contraindications (text) 禁忌/やめどき
- evidence_level (enum: A/B/C/D) ※内部指標（A=高, D=エキスパートオピニオン）
- references (text) 文献/ガイドライン（URLは保存のみ。画面表示は任意）
- tags (text[])
- is_active (bool)
- created_at, updated_at

## 5.6 ルール（特性×評価→推奨/注意/除外）
- menu_rules
- id (uuid pk)
- tenant_id (null許可：global)
- menu_id (uuid)
- when_traits_any (uuid[]) いずれかに該当で加点
- when_traits_all (uuid[]) 全て該当で加点
- when_flags (jsonb) 評価の特定キー条件（例：姿勢制御=低）
- recommend_score (int) 加点
- caution_score (int) 減点
- exclude_if (jsonb) 除外条件（安全上）
- caution_text (text) 条件に当てはまるときの注意文
- created_at

提案ロジック（MVP）：
- 基本はスコアリング（recommend_score - caution_score）
- exclude_ifに当たれば表示から除外し、理由だけ提示
- 上位N件（例：10）を推奨として返す
- 同時に「注意が必要な提案（黄色）」も一覧に返す

## 5.7 セッション（実施記録）
- sessions
- id (uuid pk)
- tenant_id
- child_id
- session_date (date)
- start_time (time optional)
- discipline (enum: PT/OT/ST/TEAM)
- overall_mood (int 1-5 optional) 今日の状態
- overall_notes (text)
- created_by, created_at

- session_items
- id (uuid pk)
- tenant_id
- session_id
- menu_id
- minutes (int)
- reps (int) 回数
- success_rate (int 0-100) 達成度
- rpe (int 1-10 optional) 主観負荷（職員評価）
- observation (text) 所見
- next_adjustment (text) 次回調整
- created_at

## 5.8 生成文章（AI生成履歴）
- generated_texts
- id (uuid pk)
- tenant_id
- child_id
- session_id (nullable)
- type (enum: ISP_DRAFT / PARENT_NOTE / TEAM_SUMMARY / NEXT_PLAN / AI_PROMPT)
- input_snapshot (jsonb) 生成に使ったデータのスナップショット
- content (text)
- status (enum: DRAFT / CONFIRMED)
- confirmed_by (uuid nullable)
- created_at

## 5.9 監査ログ
- audit_log
- id (uuid pk)
- tenant_id
- actor_user_id
- action (text) 例：CREATE_CHILD / UPDATE_MENU / GENERATE_TEXT
- entity (text)
- entity_id (uuid)
- diff (jsonb) 変更差分
- created_at

# 6. 画面（UI）要件
- /login
- /dashboard（児童一覧：検索、フィルタ、最近のセッション）
- /children/new
- /children/[id]（概要、特性、最新評価、最新セッション、グラフ）
- /children/[id]/assessment/new
- /children/[id]/plan（提案：特性/評価を元に推奨メニュー一覧）
- 推奨（緑）/注意（黄）/除外理由（赤で説明のみ）
- メニューを選択して「セッションに追加」
- /sessions/new?childId=
- /sessions/[id]（items編集、成果入力、所見）
- /generate?childId=&sessionId=
- 生成タイプを選び、生成結果を表示
- 「下書き」ラベル、編集、確定ボタン
- コピーボタン（AI_PROMPTは特にワンクリップボード）
- /menus（マスタ管理：admin以上）
- /settings（テナント、ユーザー、ロール）

# 7. 文章生成（OpenAI）仕様
- サーバー側API Routeで実行。入力は最小限＆必ずtenant検証。
- モデルは環境変数で切替可能に。
- 生成プロンプトは「医療助言禁止」「診断禁止」「断定表現禁止」「例示表現」を強制。
- 生成結果には必ず末尾に「最終判断は専門職が行う」注記（UI側でも表示）

生成タイプごとの要件：
1) ISP_DRAFT（個別支援計画の文案）
- 現状/課題/目標/支援内容/評価方法/家庭連携/リスク配慮
- 文章は福祉事業所の記録として自然な日本語
- 断定を避け「観察される/傾向/〜の可能性」

2) PARENT_NOTE（保護者説明文）
- 温かく、安心感、専門用語は噛み砕く
- 売上目的に聞こえる表現は避ける

3) TEAM_SUMMARY（職員共有）
- 200〜400字程度で要点、次回の注意点

4) NEXT_PLAN（次回提案）
- 具体的な調整案（難易度、手がかり、環境設定）

5) AI_PROMPT（外部AIへ貼る用）
- 入力データ（特性/評価/目標/実施メニュー/反応）を構造化
- 「この前提で、次回セッション案を提案し、個別支援計画を整形して」まで含める

# 8. 提案エンジン（ルール＋スコア）
入力：
- child_traits（複数）
- 最新assessment（任意：なければtraitsのみ）
出力：
- recommendedMenus: [{menu, score, reasons[], caution[], excluded:false}]
- cautionedMenus: 同上
- excludedMenus: [{menu, reasons[], excluded:true}]

# 9. 実装タスク（順番厳守）
1) リポジトリ初期化（Next.js + TS）
2) Supabaseセットアップ（Auth + DB + RLS）
3) マイグレーション作成（テーブル全部）
4) RLSポリシー（tenant_id一致＋role制御）
5) CRUD（children, traits, assessments, sessions, menus）
6) ルール評価ロジック（server action or API）
7) 文章生成API（/api/generate）
8) UI実装（主要画面）
9) グラフ実装
10) audit_log（各操作でinsert）
11) E2E軽量テスト（Playwright）＋ユニット（提案ロジック）

# 10. RLS方針（例）
- tenant_idが一致する行のみSELECT/INSERT/UPDATE
- admin以上のみmenus/menu_rulesを更新可
- viewerは閲覧のみ、生成は不可（任意。要件としては生成はclinician以上）
- audit_logはinsert-only（update/delete不可）

# 11. 受け入れ基準（MVP）
- tenantをまたいで他データが見えない（必ずテスト）
- 児童→特性→提案→セッション記録→文章生成→グラフが一連で動く
- 生成文章が下書きとして保存され、編集＆確定ができる
- 監査ログに主要イベントが残る

# 12. 追加の“おすすめ見出し”（UIで使う項目：初期実装）
## 児童プロフィール入力項目（推奨）
- 氏名/コード/生年月日/学年/メモ
- 連絡事項（環境調整：音/光/触覚/視覚支援の好み）
- リスクフラグ（転倒しやすい/興奮しやすい/強いこだわり/食物等の注意）

## 評価のクイック入力（GENERAL）
- 姿勢制御（1-5）
- 協調運動（1-5）
- 粗大運動（1-5）
- 微細運動（1-5）
- 注意・集中（1-5）
- 感覚過敏/鈍麻（1-5）
- コミュニケーション（1-5）
- 指示理解（1-5）
- 情緒調整（1-5）

# 13. 初期データ（Seed）
- traits_master：ASD/ADHD/DCD/ID/LD/感覚過敏/感覚鈍麻/不器用/衝動性/不安傾向/吃音傾向/構音の困難/語彙の弱さ/会話ターン苦手 等
- menus：各discipline 20件ずつ最低（仮データで良いが構造は本番想定）
- menu_rules：代表的な10〜30ルール（スコアが動くこと）

# 14. 出力してほしいもの（あなた＝開発AIの成果物）
A. アーキテクチャ概要（1ページ）
B. DBスキーマ（SQL migration）
C. RLSポリシー（SQL）
D. Next.jsのフォルダ構成
E. 主要画面の実装（動作するUI）
F. 提案エンジン実装＋テスト
G. /api/generate 実装（プロンプトテンプレ含む）
H. Seedスクリプト
I. README（ローカル起動、環境変数、デプロイ）

制約：推測で曖昧にせず、実際に動くコードを優先。足りない情報は「MVPでの合理的デフォルト」を採用して実装し、READMEに明記。
以上に従って実装を開始せよ。

最初はメールでご回答頂き、可能であれば予算等もお伺いさせて頂ければ幸いです。

ITに関しては素人なので、ご理解頂ける業者でお願いいたします。

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