Agent Ops Warehouse — AIエージェント運用データのための¥0 BigQuery基盤

自分の運用履歴 — 188件のコミット・公開記事20本・ローカルに残した学び/セッションの記録 — は能力の裏付けになっていたが、散らばったローカルファイルとしてしか存在せず、見知らぬ第三者が検証できる形ではなかった。技術者の読者は検証できない主張を割り引いて評価する — 「信じてほしい」は「このクエリを叩いてみて」に負ける。必要だったのは、もっと大きなアプリではありません。自分の運用履歴を、見知らぬ第三者が自分で動かし・問い合わせ・検証できる形に変換する手段でした — しかも金をかけずに。

Terraformで管理する3層のBigQuery基盤 — raw（正であるローカルのgit履歴・Markdownファイルの忠実な複製）・staging・marts（いずれもdbt Coreで構築・テスト） — が、非公開のLooker Studio証拠ダッシュボードと、Bearer認証で保護されたCloud Run上のRAG API（エンドポイントURLは非公開）の両方に流れ込みます。APIは公開済み記事コーパスをGeminiでチャンク化・埋め込みし、BigQueryのブルートフォースVECTOR_SEARCHで質問に回答します（クエリ単位のバイト上限・単一インスタンス・日次リクエスト上限で課金の上限を機械的に固定）。無料枠のあらゆる制約 — 禁止操作リスト・¥1,000予算アラート・リージョン固定 — は後付けで足さず、最初からの設計入力でした。