初のAI機能を2つ作りました【個人開発】
1487文字
今週は、私が運営しているWEBメディアに細かい改善を2つほど入れていました。
正直、どちらも大したことはしていません。
それぞれ4〜5時間ほどで作った、
小さなアルゴリズム改善です。
ただ、個人的には、
今の自分のやり方を確認できた1週間だった気がします。
今週やったこと（アルゴリズム改善2件）
① 記事途中に表示する「本のおすすめ」ロジックを作った
ZINEを紹介するメディアを運営しているのですが、
記事の途中に、自サイト内の本紹介記事へリンクする
小さなカードを差し込むようにしました。
いわゆる「おすすめ表示」ですが、
ランダムに出すだけ
手動で指定するだけ
だと、あまり意味がない気がして。
そこで、
記事のタグ
表示回数（impression）
クリック数（click）
を記録して、
記事単位で「どの本が合っていそうか」を学習する
簡単なアルゴリズムを組みました。
といっても、
TypeScriptで書いたロジック
データベースにカードのimp / clickを保存
一部ランダムを混ぜる
それだけです。
簡単に表示と挙動を確認して、実装はすぐに終わりました。
でも、
「この記事では、この本がよく読まれる」
という傾向は、少しずつ見えるようになります。
毎回生成AIを呼ぶわけでもなく、
表示コストはほぼゼロ。
地味ですが、
メディアとしては、こういう部分が
後から効いてくる気がしています。
② 文学フリマ参加者向け「印刷部数診断ツール」を作った
もう1つは、
文学フリマに出る人向けの診断ツールです。
検索すると、
文学フリマ 初めて 何冊
文学フリマ 売れない
みたいな悩みが、かなり出てきます。
体験談の記事は多いのですが、
人によって言ってることが違う
条件が全然書かれていない
というのがずっと気になっていました。
なので、
初参加 / 2回目以降
ジャンル
価格帯
開催地域
SNS告知の有無
印刷費
などを入力すると、
「この条件なら、だいたいこのくらいでは？」
という目安を返す診断を作りました。
ロジック自体は、
過去のブログ記事（販売部数を公開しているもの）
文学フリマのイベント規模
自分なりの重み付け
を組み合わせただけです。
これも4〜5時間くらい。
正解を出すつもりはなくて、
判断の軸を1本出すことが目的です。
そして、診断結果と入力内容は
データベースに保存しています。
使われれば使われるほど、
少しずつ精度を上げられる構造です。
興味がある方は、こちらをご覧ください。
今回やってみて思ったこと
最近よく、
「AIプロダクト」
「ノーコードで◯万人が使った」
みたいな話を目にします。
もちろんすごいと思います。
ただ、自分が作っていて感じたのは、
AIっぽさの本体は
チャットUIでも生成文章でもなく、
データの溜まり方と改善ループだということでした。
今回作った2つも、
特別な技術は使っていない
生成AIは、設計の相談相手
実行時はほぼ通常のロジック
です。
でも、
使われた結果が残る
次に反映できる
原価はほぼ増えない
という構造になっています。
正直、日本の多くの「AIプロダクト」より、
よほどAIっぽい振る舞いをするのでは、
と思っています。
無駄な機能を作らないために
ここ1週間で2つ作りましたが、
どちらも「必要だから作った」というより、
最短で作れるか
無駄になっても痛くないか
勉強になるか
この3点だけを見て作りました。
完成度は高くありません。
でも、頭の体操になったし、今後の実装の引き出しが増えたので、新年のタスクとしてはちょうど良かったです。
個人開発は、
頑張りすぎると重くなります。
今の自分には、
このくらいの距離感が合っている気がしています。
また、何か作ったら書きます。