Haruto Miyakawa
AIプロダクト

家電ガイド

条件と好みから最適な家電を案内するPWA。制約付きAIで正確さを担保。

Role
個人開発
体制
個人 (Solo)
種類
AIプロダクト
ステータス
公開PWA
スタック
Next.js, TypeScript,
Supabase, Gemini API 他
プロジェクトの概要 (TL;DR)

家電を選ぶとき、型番もスペックも膨大で、何を基準にすればいいか分からなくなる——その「選びにくさ」を減らすために作ったPWAです。利用者の条件と好みから候補を絞り込み、比較すべき軸を整理して提示します。技術的には、AIに任せきりにせず「正確さ」を担保する作りを重視しました。

01 課題
Challenge

型番が多すぎて、選ぶ基準が見えない
家電は型番もスペック項目も膨大で、初めて選ぶ人ほど『結局どれが自分に合うのか』が見えなくなる。比較情報はあっても軸が整理されておらず、迷いが残るという課題でした。

  • 型番・スペックが多すぎて比較しきれない
  • 何を基準に選べばいいかが分からない
  • AIに聞くと、もっともらしい誤情報(ハルシネーション)が混じる
02 解決策
Solution

AIを使う、でも正確さは手放さない
候補の絞り込みにAIを使いつつ、誤情報を出さない制約を組み込みました。スペック収集はGemini 2.5 Flashの参照先をメーカー公式ドメインに限定してハルシネーションを抑え、おすすめ判定は型番・キーワード・スコア・理由を持つ構造化データで根拠を明示。『AIの出力を後から検証できる』設計にしています。

  • Gemini 2.5 Flashの参照をメーカー公式に限定し、誤情報を抑制
  • 型番×キーワード×スコア×理由の構造化データで判定根拠を明示
  • PWAとしてモバイルでも使える形に
03 成果
Outcome

『制約のあるAI活用』を形にした
AIを使いながらも誤情報を抑え、判定の根拠を残す——信頼できるAIプロダクトの作り方を、実装として示せたことが成果です。スペック収集から判定までを、動くPWAとして組み上げました。

PWA モバイル対応構造化判定で根拠を残す参照先限定でハルシネーション対策
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