依頼内容
- コーヒーに関して気分や情緒（または現在の体調）から自分に合ったブレンドをリコメンドすることは可能か
- 大まかな委託費用の確認
【1】コーヒー診断開発における提案資料（概要）
◯ はじめに
「サケアイ」のAIレコメンドのノウハウを活かし、コーヒーの嗜好診断やレコメンドアルゴリズムの開発が可能です。
本提案では以下2つのアプローチに分けて必要情報・開発費用・提供方法を整理します。
【2】レコメンド方法と必要情報
① 飲んだコーヒーの傾向からレコメンド（AI的レコメンド）
| 項目 |
内容 |
| 概要 |
飲んだコーヒー（過去の飲用履歴や好み）から近いコーヒーをレコメンド |
| 対象データ例 |
・コーヒー豆ごとの詳細データ（焙煎度、産地、精製法、酸味、苦味、香りなど） |
| ・利用者の飲んだコーヒーデータ（好き／嫌い等の評価） |
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| 必要情報 |
・コーヒー商品データベースの整備・属性（数値化できる指標：味覚・焙煎度等） |
| ・ユーザ履歴データ or 初期登録データ |
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| アルゴリズム |
コンテンツベースフィルタリング |
| メリット |
・個別商品をレコメンド可能 |
| ・嗜好の微調整が可能 |
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| 懸念／注意 |
・十分なコーヒーデータが必要 |
| ・ユーザー履歴が溜まるまでの初期対応策 |
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② コーヒー診断（ルールベース診断）
| 項目 |
内容 |
| 概要 |
質問形式で嗜好タイプを判定し、該当するコーヒーブレンドを提示 |
| 対象データ例 |
・嗜好タイプ分類（例：深煎り好き、軽やか、果実味、チョコレート系等） |
| ・タイプごとのおすすめコーヒーブレンド |
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| 必要情報 |
・コーヒー嗜好タイプの設計 |
| ・質問票とスコアリング |
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| ・各タイプへの商品ひもづけ |
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| アルゴリズム |
・ルールベーススコアリング |
| メリット |
・ユーザーの初回接触時に強い導入が可能 |
| ・感情/体調ベースも組み込める |
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| 懸念／注意 |
・「タイプ」の定義が重要 |
| ・ユーザー自身の回答のばらつきへの対処 |
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【3】サービス提供方法（例）
| 項目 |
内容 |
| 提供方法 |
・Webアプリ形式（スマホ/PC両対応） |
| ・LINE bot連携（オプション） |
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| ・API提供（他システム連携用） |
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| UI/UX |
・ブランドに合わせたデザイン |
| ・簡単なチャットUI or 質問UI形式 |
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| 管理画面 |
・コーヒー商品の登録・編集 |
| ・診断質問とスコア設定 |
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【4】開発費用感（目安）
| 項目 |
開発範囲 |
費用目安（税抜） |
納期目安（暫定） |
| ① コーヒー診断（ルールベース） |
・嗜好診断（質問＋診断ロジック） |
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| ・結果表示 |
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| ・管理画面 |
200～250万円 |
2～3ヶ月 |
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| ② AI的コーヒーレコメンド（飲用履歴ベース） |
・データベース設計 |
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| ・AIレコメンドアルゴリズム |
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| ・API連携 |
350～450万円 |
3～5ヶ月 |
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| ③ 両方セットプラン |
上記すべて＋UX統合 |
500～650万円 |
4～6ヶ月 |