スマートパントリーシェフ
事例紹介
Pantry Cook – AI搭載レシピ提案エンジン
私たちはPantry Cookと提携し、スマートで直感的な料理アシスタントという彼らのビジョンを実現しました。これは、普段のパントリーの食材からパーソナライズされた食事提案を生み出すアプリケーションです。目標は明確でした：食品ロスの削減、料理の利便性向上、そしてシームレスでAI駆動の体験を創出すること。デュアルモードのレコメンデーションエンジンを構築することで、Pantry Cookは外部APIへの依存を排除し、リアルタイムかつオフライン対応のレシピ提案を実現しました。このイノベーションにより、Pantry Cookは日常使いできるスマートで拡張性の高いキッチンパートナーとなりました。
ビジョン
SmartPantry Chefのミッションは、家庭にある食材から賢くレシピを提案するデジタルキッチンアシスタントを創出することでした。食品ロスを最小限に抑え、パントリー活用を最大化することに注力し、AIによる信頼性・コスト効率の高い体験を、インターネットがなくても提供できるよう目指しました。
シナリオ
家庭でのレシピ発見課題を解決
SmartPantry Chefの初期バージョンは、レシピ取得をサードパーティAPIに大きく依存していました。これらのサービスは遅く高価で、オフラインでは利用できず、ユーザー体験に課題がありました。主な課題は、サードパーティAPIの遅延や不安定さ、限られたレシピ提案、オフライン非対応による利便性低下、API利用による高コストなど。これらを克服するため、SmartPantry Chefはスピード・知能・独立性・オフライン機能を備えた新たな推薦エンジンを必要としていました。
実施内容
AIとスケーラブルなアーキテクチャでスマート調理を実現
SmartPantry Chefチームと密に連携し、高速・知的・拡張性の高いデュアルモード推薦エンジンを設計・実装しました。主なソリューションは、3万件以上のWebスクレイピングレシピを学習したPythonベースのカスタムエンジンをREST API経由で統合し、ユーザー入力食材に応じて1件・5件・10件のレシピを提案。外部APIが利用できない場合はローカルレシピDB（2,000件）に自動フェイルオーバーし、ダウンタイムゼロを実現。
React・React Nativeで開発したレスポンシブかつユーザーフレンドリーなフロントエンドで、クロスプラットフォームのシームレス体験を提供。Laravel（PHP）とMySQLによる堅牢なバックエンドでスケーラブルな運用と効率的なデータ処理を実現。継続的なWebスクレイピングとモデル学習スクリプトでレシピライブラリを常に最新・最適化。
体験の主な特徴
インパクト
SmartPantry Chefが実現したスマート調理体験
SmartPantry Chefは、AI搭載のスマート調理アシスタントとして日常課題を解決する革新的テクノロジーの力を証明しました。信頼性の低いAPIを高速・オフライン対応エンジンに置き換えることで、ユーザー体験を向上し、コストを削減し、どこでもパーソナライズされたリアルタイムレシピ提案を実現しました。
結果の高速化
内部エンジンによりAPIリクエストの遅延を排除
レシピ深度の拡大
3万件以上のレシピをインデックス化し、より幅広く正確な提案を実現
オフライン信頼性
階層型フェイルオーバーで途切れない機能性を確保