プロジェクト 01 · App Store で公開中
Recommends
「店」ではなく「一皿」を探す。実際に食べた人による写真付きのレコメンド。
一皿単位のフィードと地図での発見 — 投票と写真は店ではなく「その皿」に紐づく。
コンセプト
レストランのレビューは店を評価する。皿そのものを評価する人はほとんどいない。Recommends は、実際に食べた人による写真付きの一皿レコメンド — 行き先だけでなく、何を注文すべきかも分かるようにする。
デザイン、ネイティブ iOS アプリ、背後の Python サービスまで自分で作り、App Store 審査も通して公開しました。
難しかった点
一皿の正規化
メニュー名はばらばら。アップロード時に Gemini
が候補を提案し、あとから Celery
が在庫を抽出。完全一致とあいまい一致で重複をまとめ、店ごとの一皿
SKU にする。
ローカル発見
近傍ランキングは SpatiaLite
上で距離とソーシャルシグナルを組み合わせる。食事制限フィルタは、その制約のもと
ORM の外で照合する。
AI のトレードオフ
あいまい一致は fail-open。確信がなければ無理に統合せず新しい一皿を作る。投票グラフは守れるが、曖昧な名前では重複が残る。
プライバシー制御
ダイジェスト用の位置情報は、毎回の生 GPS
ではなく、時間と距離で間引く。
アプリの中身
