Takahiro Tokunaga

プライベートプロジェクトで、グルメアプリpecomyを企画から初めて、チームを作り、リリースまでした。 実際のプロダクトはこのLPページにある。http://peco.my/ 下記は補足として、このプロジェクトのWhyを書いておく。 ================================= 何を実現したのか 「いまからどこに行く？」「今日どこで食べる？」「昼どうしようかな？」などに答えてくれるアプリ 立ち上げて、数秒で今の気分にあったおすすめの店を教えてくれるアプリ どういった問題を解決するのか 現在、食事をしようとした時に、行く店を決める方法として、食べログやrettyなどの口コミサイトで検索をするという方法がある。これらで決める際に問題になることが3つある。 1. 店の評価軸が自分の嗜好と合っていない場合に、スコアや口コミやランキングがあてにならなくなる。(個人にカスタマイズされていない) pecomyでは、 位置情報や時間などから、本人の周囲の状況を収集 スマホに特化したシンプルなUIで高速にユーザーの現在の気分を収集する 人工知能がこれまでの本人の趣味嗜好を把握した上で、おすすめのレストランの結果を出す。 の3ステップでユーザにカスタマイズされたJust in timeな結果を提供することができる。 自分の今食べたいものの条件を入力するのに、手間がかかる。 pecomyでは、 今からこの場の周囲で食事をするというシチュエーションに限定する tinder風のカードuiのみで、ただカードを左右にスワイプする単純作業をするだけで、それらの情報から人工知能によって結果をだす という2つのアイデアにより、上記のユーザーにかかる負担をなくしている。 条件や口コミを精査して、店を自分で決めなければいけない pecomyでは、ユーザーに選択肢を提示するのではなく、すでに行くべき店までの意思決定までを人工知能にさせている。その結果にはその人の潜在的な選択や嗜好がすでに反映されており、条件などは自動的に収集されている。納得のできる、もしくは、自分では選ぶことのできなかったであろう結果が提示される。 複数人いる場合でも、コンピューターに決めさせるということで、「自分が決めたのではなく、コンピューターのおすすめだよ」という言い訳とともに提案をしやすくするということを期待している。 今後のアップデートで、位置情報と友達情報などから、その場にいる友人を判別し、複数人の条件を元に結果を同期させることで、その場にいる人全体から最適な結果を出すという機能を付ける予定である。 ================================= 自分は発案者でありリーダーをやっている。企画から、設計、デザイン（ドラフトのみ）、実際のコーディング、ユーザーテストから、リリースまで、すべてを行った。途中から少しずつ友人たちに入ってもらい、人数が増えたため、チームとプロダクトのマネジメントが多くなり、コーディングは少なくなっていった。 技術的にやったこと Androidアプリとしてのプロトタイプの作成。また、デザインのドラフトを作成し、デザイナーへ依頼。 pythonによるwebスクレイピング、データのクレンジング、APIの作成。AWS上へのセットアップや、Elasticsearchのmap作成。 難しかったところ プライベートプロジェクトであったため、チームのモチベーションの維持が非常に難しかった。なぜこのプロジェクトをやっているのかを、visionとして、毎回説明する必要があった。 また、スマホ時代のグルメアプリってなんだろう、というところから話し始めたので、全く新しいものをつくり、ユーザーからのフィードバックをアプリに反映していくのが非常にやりがいはあるものの、難しかった。