蒲原 正俊

■ プロジェクト概要 目的: 企画立案を支援するマルチエージェント型の対話アプリを構築。ユーザーの文脈 に合わせたトピック提案→企画案生成→修正反復を一気通貫で実現。 機能: 3エージェント分業、ユーザープロファイル注入、会話 ログの蓄積・可視化、社内限定公開の安全な運用。 ■ 担当・役割 フロントエンド設計、フロントエンド実装、プロンプトチューニング。 ■ 何をどうやったか マルチエージェント設計 Vertex AI Agent Engineに3種の役割エージェントをデプロイ。 出力はタグで構造化し抽出→ UIでデータとして扱える形に正規化。 バックエンド（APIサーバ） 技術: Python/Flask on Cloud Run, vertexai.agent_engines, gunicorn。 Google Cloud Storageに置いたユーザーレポートを取得し、各トピック/企画案プロ ンプトへ自動注入してパーソナライズ。 フロントエンド（Next.jsアプリ） 技術: Next.js/React/Tailwind、Firebase Auth/Admin、SSR。 SSRで履歴と個人レポートを取得・描画。 チャット、プランカード、履歴グルーピング等のUIを実装。 データ/ログ基盤 Google Cloud Datastore（Firestore Datastoreモード）に会話ログを書き込み。 履歴取得APIと集計ロジックで抽出用の単位に整形。planの重複排除や連番付与で見やす さを担保。 認証/権限制御 Firebase Authenticationでログイン。API側でIDトークン検証＋許可ユーザーをData storeでチェック。 ■ 工夫・ポイント 出力構造化: エージェント出力をタグで規格化し、UIに渡す前に正規表現で抽出・ノイ ズ除去。フリーテキストの不定形さを吸収。 パーソナライズ: 各トピック/企画案にユーザーレポートを自動付与し、提案の関連性 を向上。 監査性: JSTでの会話グルーピング、plan重複排除・ID付与で履歴の追跡性を担保。メ タ情報（出典等）を併送。 ■ 成果・効果 役割分担したエージェント連携により、トピック→企画案→修正の反復を短時間で回せる ように改善。 プロセスの透明性を確保。 プロンプトへのユーザーレポート注入で、一般的な提案から「文脈に合う」提案へ質を 引き上げ。