公開情報を集める
メーカー公式情報、パッケージ、公開資料をもとに、成分・原材料・表示情報を整理する。
DesignB2C data product
PetFood Check 設計ノート
ペットフードを、口コミやランキングだけで選ばない。公開情報と栄養基準を見比べるデータプロダクトです。
Map
公開できる設計図。
基準に照らす
AAFCO / FEDIAF / NRC など複数の栄養基準を参照し、1つの見方に偏らない比較にする。
探せる形にする
一覧、うちの子診断、アレルゲン検索、フードカード、獣医師向けポータルへ展開する。
Spec
技術とAIの役割。
言語、連携サービス、生成AI、運用ルールを公開できる範囲で整理しました。
Language / Framework
- Language
- TypeScript 商品、成分、基準、画面表示のずれを減らすため、型を持つ実装を前提にしています。
- Frontend
- Next.js / React 一覧、診断、検索、詳細カードを、ページ単位で確認しやすい構成にしています。
- Hosting
- Vercel 公開ページの配信、プレビュー確認、更新時のデプロイを管理します。
Data / AI
- Database
- Supabase 商品、原材料、成分値、基準参照、ユーザー向け表示情報を構造化して扱います。
- Generative AI
- Claude / ChatGPT 公開情報の整理、表記ゆれ確認、説明文の下書き補助に限定。推奨判断の代替にはしません。
- Technique
- 正規化 / 出典管理 / 人の確認 AIで作る前に、比較できる形へ整えることを重視しています。
Tools / Operation
- Main tools
- うちの子診断 / アレルゲン検索 / フードカード / 獣医師向けポータル
- Content ops
- note / ブログ / フード登録リクエスト ユーザーからの更新依頼や補足情報を受け取る導線を用意しています。
- Payment
- Stripe 有料機能や事業化導線を扱えるよう、決済基盤は外部サービスに分離しています。
Security / Governance
- Safety line
- 情報提供であり診断ではない 健康判断や治療判断は獣医師領域として切り分け、AIの出力だけで結論を出さない設計にしています。
- Source control
- 出典管理 / 更新依頼 / 訂正導線 公開情報を扱うほど、いつ・何を根拠にしたかを追える状態が重要になります。
- Private area
- 管理画面 / 判定補助 / 監視手順は非公開 利用者保護と模倣リスクを避けるため、悪用されやすい内部仕様は公開しません。
01 Why
ランキングより根拠を残す
ペットフード選びは、口コミ、広告、ランキングに寄りやすい領域です。
一方で、保証成分値や原材料を飼い主が自力で読み解くのは簡単ではありません。
PetFood Check は、公開されている情報を統一フォーマットにそろえ、比較の出発点を作るために設計しています。
- 1,184商品の公開情報を比較対象として整理
- ドライ、ウェット、おやつ、サプリメントまで横断して扱う
- 成分表をそのまま並べるのではなく、基準と見比べられる状態にする
02 Interface
不安から検索導線を分ける
ユーザーは最初から栄養基準を知りたいわけではありません。
「この子に合うか」「避けたい原材料があるか」「候補を比較したいか」で入口が変わります。
そのため、機能は専門用語からではなく、行動別に分けています。
- うちの子診断: 年齢、体重、犬猫種などから候補探索へ進める
- アレルゲン検索: 避けたい原材料から逆引きする
- フードカード / うちの子カルテ: 比較と記録を続けやすくする
03 Trust
中立性は運用で守る
信頼感は見た目だけでは作れません。
メーカーから広告料や掲載順位の依頼を受けないこと、アフィリエイトの扱いを開示すること、誤りがあれば修正することを公開ルールにしています。
健康に近い領域なので、AIの便利さよりも責任範囲の線引きを先に置いています。
- メーカーからの広告料、サンプル、PR記事費用は受け取らない方針
- 評価や掲載可否を紹介料と切り離す
- 情報提供ツールであり、診断や治療の代替ではないことを明示
04 Corporate AI
法人支援に持ち帰る学び
このプロダクトで見えてくるのは、AI以前にデータの整え方、根拠の示し方、例外対応の設計です。
法人の生成AI導入でも、同じように「誰が見ても判断できる形」に落とすことが重要になります。
- 公開データを業務で使える形に正規化する
- AIの出力ではなく、確認可能な根拠を残す
- 専門家判断が必要な領域では、AIの役割を限定する
Scope
公開するもの、出さないもの。
信頼につながる設計思想は出します。一方で、悪用・模倣・利用者保護に関わる内部仕様は公開しません。
公開する
- プロダクトの目的、対象ユーザー、主要機能
- 使用している栄養基準と、公開データをもとに整理する方針
- 中立宣言、免責、獣医師判断を尊重する運用姿勢
公開しない
- 収集・整形の内部手順、管理画面、非公開データ構造
- 個別の判定ロジック、監視方法、運用上のセキュリティ詳細
- 未公開の改善計画、利用者データ、内部KPI
Security
守る線を決める。
AIに判断を委ねない
生成AIは整理と下書きに使い、健康判断や治療判断の代替にはしません。公開情報は人の確認を通して扱います。
出典と更新を分けて管理
メーカー公式情報、パッケージ、公開資料など、確認元を残せる情報を優先します。訂正依頼を受けられる導線も用意しています。
内部仕様は公開しない
管理画面、非公開データ構造、判定補助の細部、監視方法は公開しません。利用者保護と模倣リスクを避けるためです。
Learned
自社で作って、運用して、 支援に戻す。
- 01
公開情報を扱うほど、出典と更新ルールが重要になる。
- 02
ユーザーが求めているのはAIらしさではなく、安心して見比べられる材料。
- 03
医療や健康に近い領域では、AIの便利さよりも責任範囲の線引きが先に来る。
設計思想だけでなく、 実装と運用まで。
自社プロダクトで試した設計・運用の知見を、法人向け生成AI導入、研修、業務自動化に持ち込みます。