KAWANAI

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概要

3日間のハッカソン「AIAU Craft Day」で開発した、「本当に自分に合うもの・本当に良いものを見つける」コスメ判断アプリです。
既存の口コミアプリは「何が人気か」を教えてくれますが、「KAWANAI」は手持ちコスメとプロフィール（肌の状態・肌の色）をもとに、気になる商品が「自分に合うか」「もう似たものを持っていないか」「安くて似ている代替はあるか」を、全成分表示（配合順）と色の実測値（CIELAB / ΔE CIEDE2000）から数値で判定します。
また、不正な口コミ投稿を検出し平均評価から除外することで、ステルスマーケティング等を防止し「本当に良いもの」を見つけられるようになっています。

主な機能

  • 商品検索（pg_trgmによるあいまい検索）と、商品ごとの適合度判定
  • 全成分表示・色の実測値をもとにした「自分に合うか」の判定
  • 手持ちコスメとの被り検出・安い代替商品の提案（pgvectorのコサイン類似度 × 色差ΔE）
  • バーコード連続スキャンによる手持ちコスメの一括登録
  • 信頼度スコアを加味した口コミの集計・表示（疑わしい投稿は削除せず理由付きで除外）
  • 画像からの色検出、手持ちコスメだけで完結するメイク提案

技術スタック

  • フロントエンド：Next.js（React） / TypeScript
  • バックエンド・DB：Supabase（Postgres / pgvector / pg_trgm / pg_cron / Auth / Storage / Realtime）
  • インフラ：Vercel
  • 開発ツール：GitHub / Devin / Python（シード生成）

チームと担当

AIAU Craft Dayでの3日間のハッカソンで開発しました。実装はDevin（AIコーディングエージェント）に任せ、GitHub Issueを起点にDevinが調査・実装・検証・PR作成までを行う開発フローを構築。人間側はIssueの作成、仕様の決定・却下、UI文言の判断とレビュー・マージを担当しました。

工夫した点

  • 色差はCIEDE2000、成分の類似度は配合順を重みにした256次元ベクトルのコサイン距離で算出し、数値をそのまま見せず「ほぼ同じ色」「中身ほぼ同じ」といった日本語表現に変換
  • 疑わしい口コミは削除せず、理由付きで「点数に入れていない口コミ」として残すことで透明性を確保