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可能性ありそうなサービスを思いついたからとりあえずLPを作っ(てもらっ)た

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株式会社mofmofは受託開発会社ですが、メンバー自らがオーナーとなってプロダクト開発にチャレンジしています。
この記事は、NestJS, 生成AIにチャレンジする「金曜日のチーム開発」の成果です。

https://indie-dev.mof-mof.co.jp/

サービス作りの定石の一つとして「先に顧客を見つけてから作り始める」という方法がありますよね。
よく聞くのはLPだけを先に作って、反響があったら実際にサービス開発を始めるという方法などです。

今回はこのアプローチに挑戦できる機会があったので、それについて記事にまとめました。

「このアプローチをしてみてどうだったか」という内容ではなく、「こんなことをやってみました」という紹介に近いので、メッセージ性は薄い記事になります。

ちなみにタイトルが「作った」ではなく「作ってもらった」なのは、今回作ったサービスのPOは自分だけど、実際の開発はチームメンバーに作ってもらったためです。
まあPOとしてサービス作りにはずっと関わっていたので、以後は「作った」と表現してしまいます。

今回の取り組みは、会社全体としてNestJSと生成AIのキャッチアップを行おうためにチーム開発をするという企画に乗っかったものです。
生成AIを使ったサービスという条件の中で、ArgosというAPIサービスを考えました。

作ったもの

詳しくは上記のLPを見てもらえばわかるのですが、Argosを簡単に説明するとArgosはセンシティブな文章かを判定したい文章を投げると、それがセンシティブかどうかを判定してJSONで返してくれるAPIサービスです。

今回はArgosを作成したのはLPとLP上で試せるデモです。

Argosの利用シーンとしては、漫画アプリや動画アプリのコメント欄、レビューサイトのレビュー欄、SNSなどユーザ投稿コンテンツのあるサービス全般です。
複数のユーザが思い思いの投稿を行うサービスでは、どうしてもユーザ同士が言い争う、いわゆる「荒れる」という状況が起きがちです。
そして、その発端は一人のユーザーの攻撃的な投稿からだったりします。

Argosを投稿時の処理に噛ませることで、あらかじめ荒れる原因となるようなセンシティブな文章かどうかを判定し、NGであれば弾くということを行うことで、荒れを事前に防ぐことができます。
そうすることで、荒れた後に人力で対応するオペレーションコストを節約することができます。

なぜLPをつくったのか

時間やリソースが許すならサービス全体を開発してしまうという方法もありましたが、企画の都合上、開発にかけられるリソースは限られていました。
なので、まずはLPとデモだけを公開し、反響があるかどうかを確かめるところまでを行おうと決めました。

LPには問い合わせフォームを用意しているので、問い合わせから反響が得られたら、実際にサービスとして作っていくことを考えようという算段です。

やってないこと

デモができるところまでは作りましたが、APIとして一般公開できるところまでは作成してません。
具体的には

  • apiの一般公開
  • apiを利用するためのtoken発行機能
  • apiの利用量に応じた請求機能
  • ユーザーが使う管理画面

などです。

サービスコンセプトへの想定質問への回答

センシティブ判定のサービスは既に存在しないの?


あります。
ありますが、どれも単純な文字列一致での判定でした。
生成AIを利用すれば文脈まで理解した判定ができるので、そこが差別化ポイントだと考えています。

Argos使わなくても自前でOpenAI API使えば良くない?


そのほうが単純な利用コストだけならベストだと思います。
しかし、自前で実装するにはOpenAI APIの設定だとかプロンプトエンジニアリングの部分でのチューニングなどが必要になります。
Argosを使えばAPIに文章を投げればいいだけなので、実装コストが非常に低いです。
この面で差別化できると考えました。

やってみての感想

「生成AIをつかったサービス作りはPoCがめちゃくちゃ重要」というのが一番の感想です。
正直なところ、今回のデモとして作ったセンシティブ判定機能は構想段階で想定していたレベルではありません。(満足いくところまで作り込む時間が足りなかった)。

具体的には「精度面」と「速度面」の二つです。
詳しくは省きますが、OpenAIのどのモデルを使うのかであったり、どんなプロンプトにするのかのチューニングが難しいと感じました。
また、プロンプトエンジニアリングだけ精度を高めきれない部分はプログラミングで解決する必要もあると感じました。

余談ですが、PoCが重要というのは生成AIを活用した受託開発の相談をもらった時にも強く感じることです。
というよりは、PoCからやり始めるしか選択肢がないというのが正しいかもしれません。

今回も開発中に新しいモデルが使えるようになり、それに対応するということがありました。
生成AIの領域は進化の速度が速く、思いついたアイデアが実現できるかどうかは実際にある程度試してみるまで本当にわかりません。

そのため、必然的に「まずはPoCからやりましょうか」という話になるんですね。

この企画においても、メイン目的が技術のキャッチアップだったためLPとデモを作るところまではやり切りましたが、サービス作りという意味では精度と速度面で満足できない可能性が見えた時点でストップするべき企画だったかもしれません。

まとめ

というわけで、NestJSと生成AIを使ったセンシティブ文章チェックAPI「Argos」の紹介と、アイデアの検証のためにLPとデモを作ったという話でした。

ArgosのデモはLPから試すことができるので、気になった人は試してみてください。
そして実際にサービスとして利用してみたいと思った方はぜひお問い合わせをください!
本気で取り組みます!笑

Argosの開発をしてくれたチームメンバーの記事もあるので、併せて読んでみてください。
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