WORK
導入事例・開発実績
開発形式
請負型開発
プロジェクトタイトル
栄養管理プラットフォーム
クライアント
教育・ヘルスケア
開発期間
6か月
主な使用技術
PHP、Python、TensorFlow
背景・課題
導入前の状況
10年以上前に開発されたPHPベースのシステムを運用していましたが、システムの老朽化によりパフォーマンスが低下し、セキュリティ面のリスクも懸念されていました。
解決したかったこと
1. 利便性の劇的向上: 保護者やユーザーが食事内容を手入力する手間を省き、継続利用を促したい。
2. 収益モデルの構築: AIによる付加価値機能を追加し、有料プランの導入などアプリの収益性を高めたい。
3. システム基盤の刷新: 動作を高速化し、最新のセキュリティ基準に適合させたい。
導入の決め手
旧システムのコード解析から最新環境への移行までを一貫して行える技術力に加え、Pythonを用いたAI画像解析の実装実績が決め手となりました。ビジネスの収益化を見据えた技術提案ができる点も評価されました。
RIKAIの取り組み
開発体制の工夫
既存の複雑なビジネスロジックを維持しつつ、最新のPHP環境へ安全に移行。AI開発チームとWeb開発チームが連携し、Webアプリ上でのスムーズな画像解析処理を実現しました。
技術的なアプローチ
Pythonを活用し、料理の種類や分量を画像から推測してカロリー計算を行うAIモデルを統合。手入力の手間を排除し、「撮影するだけ」という直感的なユーザー体験（UX）を設計しました。
品質・進捗管理
Phase 1では基盤の刷新とAI機能の実装に注力。現在はクローズドベータ版として試用運用を行い、ユーザーフィードバックを元にAIの認識精度を継続的に改善しています。
成果・効果
定量的効果
システム刷新により、画面読み込み速度とレスポンスが向上。
セキュリティ強度の向上により、長期運用の不安を解消。
定性的効果
ユーザー体験の変革: 食事記録が自動化され、ユーザーの継続的な利用（リテンション）が期待できる体制が整いました。
収益化への準備: AI機能の搭載により、競合他社との差別化に成功。有料サービス展開の基盤を構築。
お客様の声
10年前のシステムをここまでモダンに刷新し、さらに最新のAIを組み込めたことに非常に満足しています。現在、試用中ですがユーザーからの期待も高く、今後の正式公開が楽しみです。
