蒲原 正俊

◾️プロジェクト概要 アンケートデータから若年層のトレンドワード（流行語・人気キーワード）を抽出・管理・分析するための社内向けWebアプリケーションを開発。月次で収集されるアンケート回答から、エンタメ・ファッション・グルメなどカテゴリ別のトレンドワードを正規化・登録し、時系列での変化を可視化する基盤を構築しました。 技術スタック: Next.js 15 (App Router) / React 18 / TypeScript / Tailwind CSS / PostgreSQL / Firebase Authentication / Google Gemini AI / GCP (Cloud Build, Cloud Run) ◾️役割担当 フロントエンド・バックエンドの設計・実装（フルスタック） DB設計（PostgreSQL） AI機能の設計・実装（Google Gemini API連携） GCPへのCI/CDパイプライン構築 ◾️何をやったか 名寄せUI: 自由記述のアンケート回答を正式名称にマッピングする画面を実装。一括置換・複数候補登録・未登録フィルターなど業務効率化機能を搭載 親子トレンド分析: Gemini AIを活用し、キーワードが「親子で一緒に楽しめるトピックか」を自動判定する機能を実装。信頼度スコアと判定理由を提示 トレンドワード管理: マスタデータの編集・削除・重複統合機能。同一ワードの自動検出と参照データの再紐付けを実装 Excelアップロード: 月次アンケートデータ（xlsx）の一括取り込み機能。インポートバッチ管理でファイル単位のトレース可能 検索連携: 選択したワードをGoogle検索・SNS検索へ連携し、正式名称候補をAI生成 ◾️工夫・ポイント Server Actions活用: Next.js 15のServer Actionsを全面採用し、APIルートを最小化。型安全性を維持しながらデータ取得・更新のコード量を削減 インクリメンタルUI更新: 名寄せ画面では適用後もFast Refresh的に状態を維持し、ページリロード不要で作業継続可能に AI判定の信頼性担保: Geminiからの応答をJSON形式で構造化し、パースエラー時のフォールバック処理を実装。判定結果に信頼度スコアを付与 重複ワード統合フロー: 編集時に同名ワードを検出した場合、確認ダイアログで参照データの再紐付けと旧マスタ削除を一括実行 ◾️成果・効果 手作業で1週間かかっていた月次のトレンドワード整理作業を 1〜2日に短縮 担当者のヒューマンエラー（表記揺れ登録漏れ等）を 大幅削減 親子トレンドのラベル付けをAI支援で 判定精度を均質化 カテゴリ横断でのトレンド可視化により、分析業務の幅が拡大