離乳食や幼児食など、子どもの食にまつわる保護者の相談に応じるAIチャットアプリを、Next.jsを軸に生成AI向けのSDKを組み合わせて開発しました。子どもの月齢やアレルギーの情報からプロンプトを組み立て、栄養に関する公的なガイドラインをpgvectorによる検索で参照して回答に反映します。食材が月齢に適しているかの判定やレシピの提案はツール呼び出しとして実装し、過去の会話や直近の食事記録も踏まえた応答が可能です。回答に対する利用者の評価を記録して品質を計測する仕組み、OAuthとメールによる認証、E2Eとユニットのテスト、エラー監視まで含めて整備しています。
- その子に合わせた回答
- 一般論ではなく、月齢やアレルギーといった属性と根拠ある資料の検索結果を組み合わせることで、個々の家庭の状況に沿った回答を返します。
- データに基づくツール呼び出し
- 食材の適否やレシピの提案をAIの記憶に頼らずツールとして定義し、必要な場面でAIが呼び出す構成にすることで、回答の根拠を明確にしています。
- 続けて使えるための文脈設計
- 以前の会話と最近の食事記録を回答に反映するため、毎回状況を説明し直す必要がなく、日常的に相談する使い方が成り立ちます。
- 品質を測る仕組みを最初から
- 利用者からの評価を記録し、回答の品質を継続的に確認できるようにしたことで、改善の優先順位をデータで判断できます。
- ガイドライン検索をpgvectorで
- 栄養に関する公的なガイドラインをpgvectorの検索対象として持ち、回答の生成時に参照する構成にしました。データベースを別立てせず、アプリのPostgreSQLに検索基盤を同居させています。
- テストと監視を製品と同時に整備
- VitestのユニットテストとPlaywrightのE2Eテスト、エラー監視、OAuthとメールの認証を開発の初期から組み込みました。生成部分の挙動が変わっても、周辺の動作は機械的に確認できます。
この種のシステムで検討する論点（想定例）
以下は同種の案件で一般的に検討する内容の整理であり、上記事例の詳細を示すものではありません。
健康に関わる回答の安全設計は事業の前提
小さな子どもの食事やアレルギーについての助言は、間違えれば健康に直接影響しうる領域です。AIの一般知識だけに頼らず根拠のある資料を検索して回答に反映し、医師の判断を要する相談に対しては言い切らず、受診や専門家への確認をすすめる応答に切り替える決まりを設けます。これは技術的な安全策であると同時に、利用者と社会からの信頼を得るための事業上の要件でもあり、利用規約やプライバシーポリシーと一体で設計すべきものです。一般的な情報であり、個別の事案は専門家・所管官庁にご確認ください。
会話データの扱いを事業設計に組み込む
月齢やアレルギー、食事の記録は、家庭に関する機微な情報です。文脈を保持する設計は体験を向上させますが、保存する範囲と期間、削除の手段を利用者に説明できる状態にしておく必要があります。LLMプロバイダへ送る内容を把握し、必要最小限に絞る方針を開発の初期に決め、プライバシーポリシーへ反映します。信頼を損なう事故は一度で事業を止めかねないため、データの扱いは開発後の確認事項ではなく、プロダクト設計の一部として経営が関与すべきテーマです。一般的な情報であり、個別の事案は専門家・所管官庁にご確認ください。
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監修: フィリット・コンサルティング株式会社公開