PROJECT CASE
生成AIを活用した次世代英語学習アプリの新規開発
学習者ごとに最適化された対話・添削を実現するAIネイティブなアプリを、生成AIモデルの技術選定から実装基盤の整備まで一気通貫で支援。
支援範囲
PROJECT SUPPORT SCOPE- 現状分析・構想支援範囲
- 詳細設計支援範囲
- 構築・実行支援範囲
- 定着化・展開対象外
CONTEXT
背景・課題
学習者一人ひとりのレベルや目的に合わせて対話・添削を最適化する、前例の少ないアプリケーションの立ち上げ。コアとなるアルゴリズムやシステムアーキテクチャが未確立な上、日進月歩の生成AIモデルをどう組み合わせれば低コストで高い価値を出せるか、技術選定そのものが実現可否を左右する状況でした。
APPROACH
アプローチ・支援内容
学習体験から逆算した機能要件の定義とユーザー要求の整理
軽量な音声処理モデルの採用による、低コストな音声対話機能の実現
マルチモーダル埋め込みモデルを用いたセマンティック検索による学習コンテンツへの画像付与
繁体字・注音を含む多言語コンテンツの品質を担保する、生成コンテンツのチェック機構の構築
VALUE DELIVERED
提供価値
技術の実現性を確かめ、本格開発へ進む基盤を整える。
コアアルゴリズムとアーキテクチャの技術的な実現性を検証し、以降の本格開発に耐えうる開発基盤を整備。ビジネス要求と技術検証を並走させることで、投資判断に必要な確度を短期間で確保しました。リリース後も継続的に運用・改善を重ねています。
- ROLE担当役割
- コンサルタント
- TECHNOLOGY / METHODS技術・手法
- Claude / Codex / Gemini API / Next.js / FastAPI / GCP
実際のプロジェクト経験をもとに、公開可能な範囲で匿名化して掲載しています。画像は実際の顧客設備・成果物を撮影したものではなく、案件の概念を表すイメージです。
LET’S THINK TOGETHER
次の一歩を、ともに。
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