プロダクトの課題
学習MVPは複数のモバイル環境で動作し、会話、音声認識、意味解析を一貫したユーザーフローで接続する必要がありました。
事例 / REACT NATIVE & AI
AIを実用的な学習フローの一部にしました。
AIを単独のデモとして扱うのではなく、クロスプラットフォームのプロダクト体験と言語・音声サービスを一つにつなぎました。
実務経験に基づくエンジニアリング · 検証済みの成果
アプリケーション層
React Native、Expo、型安全なフロントエンド設計により、共通のクロスプラットフォーム体験を実現し、学習者のフローを中心に改善できるようにしました。
AIサービス層
Pythonサービスから、会話機能にChatGPT、音声認識にWhisper、意味検索と音声分析にSentence-BERTを統合しました。
エンジニアリング成果
クライアント体験からAIサービスまでを含むエンドツーエンドのMVPアーキテクチャを構築しました。非公開の製品データ、プロンプト、内部サービス契約は省略しています。
再利用できる知見
AI機能は、レイテンシ、失敗状態、データフロー、周囲のインターフェースを一つのシステムとして設計して初めて製品の能力になります。