AI機能のLLM統合ライブラリ（laravel-prism等）へのリプレース検討

[rytkhs]

現在のOpenRouterを用いた独自のAI実装を、よりメンテナンス性が高く多機能なLLM統合ライブラリ（特に echo-labs/prism）へリプレースするかどうかを検討します。

背景

現状は OpenRouterClient を自前で実装し、JSONのパースやリトライロジックを手動で管理しています。
特に評価機能（AIEvaluationService）では、全コードの半分以上がJSONのデコードや修復ロジックに割かれており、保守コストが高い状態です。

リプレースのメリット

1. 構造化出力（Structured Output）の簡素化: Schema定義のみでバリデーション済みのオブジェクトを取得可能になり、複雑なパース/修復ロジックを廃止できます。
2. ストリーミング対応: 対戦相手のAIの応答を逐次表示（タイピングエフェクト）することが容易になり、UXが向上します。
3. ツール利用（Tool Calling）: 将来的にAIが動的にデータを検索したり、特定のロジックを実行したりする拡張が容易になります。
4. プロバイダーの柔軟性: OpenRouter以外のプロバイダー（Azure OpenAI, AWS Bedrock等）への切り替えが抽象化されます。

移行ロードマップ（案）

• フェーズ1: 論題提案機能（TopicGeneratorService）の移行（低リスク・高恩恵）
• フェーズ2: ディベート対戦機能（AIService）の移行とストリーミング対応（UX向上）
• フェーズ3: 判定機能（AIEvaluationService）の移行（コードの大幅削減）

概算工数

• 3〜5人日程度（逐次表示、プロンプト調整、テスト修正込み）

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本件は技術的負債の解消と将来的な拡張性（AI Agent化等）を目的とした検討タスクです。