はじめに

普段は普通のサラリーマンをしており、開発経験はゼロ（HTMLがなんとなく分かるレベル）です。
そんな私が、生成AI（Gemini）の力を借りて、「写真から深層心理を分析して穴場旅行先を提案するアプリ」を個人開発しました。

作ったアプリ：スキバレ

https://suki-bare.vercel.app
（写真を3枚選ぶと、AIがあなたの深層心理を暴きます。よかったら遊んでみてください！）

直面した壁：スマホの写真が送れない

ローカル環境（自分のPC）では完璧に動いていた診断機能が、本番環境（Vercel）に上げたとたん動きませんでした。
VercelのLogで確認したところ「413 error」がでており、AIにエラーログを読ませると、「VercelのHobbyプランは、一度のリクエストで4.5MBまでしかデータを受け取れない」とのこと。最近のスマホの写真は1枚で3MB〜5MBあるので、3枚送れば合計10MB超え。完全にオーバーです。

解決策：サーバーに送る前に「圧縮」する

「プランをアップグレードするしかないのか…？」と思いましたが、AIが出した解決策は「ブラウザ（クライアント）側で画像を小さく圧縮してから、APIに送信しよう」というものでした。

確かに、今回のアプリは「写真の雰囲気」さえAIに伝わればいいので、4Kのような高画質である必要はありません。

実装したコード
AIに書いてもらった「画像圧縮用」の関数がこちらです。 Canvasを使って画像を読み込み、長辺を800pxにリサイズし、JPEG品質0.7で圧縮しています。

TypeScript

// 画像を圧縮する関数
const compressImage = (file: File): Promise<string> => {
  return new Promise((resolve) => {
    const reader = new FileReader();
    reader.readAsDataURL(file);
    reader.onload = (event) => {
      const img = document.createElement("img");
      img.src = event.target?.result as string;
      img.onload = () => {
        const canvas = document.createElement("canvas");
        const MAX_WIDTH = 800; // 800pxあればAIの認識には十分
        const scaleSize = MAX_WIDTH / img.width;
        
        // 幅が800pxより大きければ縮小、小さければそのまま
        if (img.width > MAX_WIDTH) {
            canvas.width = MAX_WIDTH;
            canvas.height = img.height * scaleSize;
        } else {
            canvas.width = img.width;
            canvas.height = img.height;
        }

        const ctx = canvas.getContext("2d");
        ctx?.drawImage(img, 0, 0, canvas.width, canvas.height);

        // JPEG形式 品質0.7で圧縮してDataURLとして返す
        const dataUrl = canvas.toDataURL("image/jpeg", 0.7);
        resolve(dataUrl);
      };
    };
  });
};

これを、画像をアップロードする処理（handleImageUpload）の中で呼び出すようにしました。

TypeScript

// 変更前：ファイルをそのままStateに入れていた
// setImages((prev) => [...prev, ...files]);

// 変更後：圧縮してからStateに入れる
const compressedImages = await Promise.all(
  fileArray.map((file) => compressImage(file))
);
setImages((prev) => [...prev, ...compressedImages]);

結果どうなったか

この処理を入れたことで、合計15MB近くあったリクエストが、なんと数百KBまで軽量化されました。もちろんVercel上でもサクサク動き、エラーも完全に消えました。

副次的なメリット：
→通信が速くなり、ユーザーの待ち時間が減った。
→トークン消費減による、OpenAIのコスト削減

さいごに

知識ゼロからスタートしましたが、エラーが出るたびにAIにログを貼り付け、返ってきたコードを試す…という繰り返しで、なんとかリリースまで辿り着けました。同じようなサービス仕様かつ「413エラー」で困っている方がいたら、ぜひ「クライアント側での圧縮」を試してみてください。

今回作ったアプリ：スキバレ