Inspiration

リモートワークが定着した現代において、飲み会という文化が衰退しています。
これまで飲み会の幹事業務は新人の仕事という悪しき慣習によって、代々若手幹事から新人へとノウハウが受け継がれてきましたが、その機会も減少し、コロナ禍によってノウハウは断絶しています。
そのため飲み会幹事の負担は増大し、ただでさえ減少した飲み会は消滅の危機にあり、開催されたとしても満足度の低いものとなっています。
これを改善するために、幹事業務の省力化を目指し、最も調整労力が必要なお店選びを AI に任せるアプリケーションを開発しました。

What it does

ユーザが飲み会目的、場所、日時、参加メンバ、予算、要望を入力することで、飲み会開催に適切なお店候補を挙げてくれるアプリケーションです。
要望は参加メンバごとに入力ができ、飲み会目的に応じて主賓の人がいる場合はその人の要望を優先するようにしています。 また、参加メンバに依存しない要望を記入することができるので、ここに一般的な要望や歴代幹事から得た情報を入力することで、幹事ノウハウを考慮したお店選びを実現します。
AI が提示するお店候補は、飲み会の条件とお店の情報をどのように考慮して選択したかを含めて提示するため、ユーザはどのような条件を踏まえた結果なのか理解することができます。

How we built it

本アプリケーションは Remix で開発したシンプルな Web アプリケーションであり、 App Engine にデプロイしています。
お店の情報は Google Maps Platform の Places API(New)を利用して取得しています。 取得する際の検索クエリは、テキスト検索を利用しており、この内容は Vertex AI がユーザの入力した条件から生成しています。
取得した検索結果はお店の基本情報やレビュー情報があり、これを情報源としてユーザの入力した条件と合致するお店を Vertex AI が候補として選定します。

Challenges we ran into

生成 AI が出力する内容を厳格に定義することが難しく、指定のお店候補からの選択を依頼しても、存在しないお店情報を返すことがありました。 虚偽の情報をユーザに提示することはできないため、Places API で取得された情報と合致しない情報は除いて提示することで、基本情報については可能な限り正確な情報を返すようにしました。

Accomplishments that we're proud of

今回のアプリケーション開発においてはすべての工程において生成 AI を利用し、効率化を追求しました。
それぞれ以下のツールを使うことで短期間での開発を実現できました。

  • アイディア検討、要件整理、Google Cloud 利用における不明点の解消等々
    • Gemini
  • 実装
    • Gemini Code Assist
    • v0
  • favicon や OGP Image作成
    • ImageFX

What we learned

生成 AI アプリケーションにおいて最もハードルとなるのがプロンプトエンジニアリングだと思います。 これは今回の開発を通して試行錯誤することで実感として得ることができました。

What's next for 飲み会幹事AIアシスタント

飲み会幹事のタスクはまだまだあり、AIの力によって自動化していきたいです。 具体的には、参加希望者の調整やお店の予約といったタスクの自動化を考えており、最終的には幹事が行うタスクは飲み会の開催を宣言するだけにしたいです。 このような将来が実現することで誰も苦労しない新しい飲み会文化の勃興を期待します。

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